テーブルやベクトルを超えて: AI推論のためのナレッジグラフ(なぜ、グラフデータベースがAI推論に向いているのか、ベクトルとテーブルデータとの論理的な比較）
生成AIのデータを管理するデータベースエンジンとしてベクトルデータベースが大きな注目を浴びてますが、高い性能と、セマンティック（意味的）なデータ検索をするの最適なモデルとして評価されてます。
ただ、ベクトルデータベースは、データを多次元のじつデータとは全く異なる数値情報として管理するため、管理が難しい面が課題として上がってます。
代わりに、グラフデータベースを採用する事例が急速に増えています（ホントに多いです）。グラフデータベースはデータ間の関係性を重視したデータ表現手法で、人間の思考に近い技術としてその可能性に注目が集まっているようです。
この記事は、テーブルデータ（リレーショナルデータ）、ベクトルデータ、そしてグラフデータの比較、そしてなぜグラフデータが優れているのかを非常にわかりやすく説明してくれています。
今後研究がより進み、グラフデータベースを主軸にした生成AIエンジンが多くなってくるような予感を強く感じます。
Clip source: Beyond Tables and Vectors: Knowledge Graphs for AI Reasoning | by Anthony Alcaraz | Nov, 2023 | Artificial Intelligence in Plain English
テーブルやベクトルを超えて: AI推論のためのナレッジグラフ(なぜ、グラフデータベースがAI推論に向いているのか、ベクトルとテーブルデータとの論理的な比較）
大規模言語モデルによる少数ショット学習能力は、情報検索とナレッジシステムに革命をもたらしています。
わずかな例で、GPT-4はパターンを認識し、コンテンツを生成し、簡単な推論さえ行うことができます。この極端な適応性は、最小限のデータでインテリジェントシステムが情報を活用する方法を大きく変えるものです。
しかし、これらのモデルが例だけから学べることには明らかな限界があります。適切に構造化された知識表現がなければ、それらの推論スキルは制限されたままです。生のテキストのコーパス（言語全集）をこれらのモデルに与えて、真の理解が生まれることを期待することはできません。
テーブルは情報を行と列に整理します。これにより、顧客記録、販売取引などのデータセットに対して単純な構造を提供します。しかし、テーブルには限界があります。
一方、ベクトル表現は、データポイントを意味のあるセマンティックをキャプチャする数値ベクトルとしてエンコードします。Word2vecは周囲の用語に基づいて単語を埋め込みます。BERTは文をベクトルにエンコードし、Attentionを使います。
これにより効率的な類似性検索が可能になります — ベクトル空間において、近いベクトルは意味的に関連しています。しかし、ベクトルにも限界があります。
ナレッジグラフは、関係を明示的にできる事が強みです。事実は「ノード」として、接続は「エッジ」としてモデル化されます。これにより、意味論、階層、抽象化が記録され、推論のための構造的手がかりが提供されます。
少数ショット学習は柔軟性が特徴ですが、構造化された知識で補完される必要があります。人間と同様に、言語モデルも推論のために特別に調整された形式で知識が整理されていると大きな恩恵を受けます。意味のある抽象化、明示的に定義された関係、高次の論理を備えた形式でです。
この記事では、非構造化テキストデータの限界と、ナレッジグラフが言語モデルの推論を次のレベルに引き上げるために必要な関係構造をどのように提供できるかについて説明します。少数ショット学習とグラフベースのナレッジの相乗効果は、人工知能において新たな地平を開く可能性を秘めています。
テーブルデータの限界
テーブルは情報を行と列に整理します。これにより、顧客記録、販売取引などのデータセットに対して単純な構造を提供します。しかし、テーブルには固有の限界があります：
テーブルは明示的なデータ値のみをキャプチャし、行間の関係はキャプチャしません。接続を導き出すためには、クエリで結合を指定する必要があります。
データを集計し、要約するためのクエリロジックが必要です。テーブルは直接的に高レベルの洞察を提供しません。
テーブルの構造には固有の階層、カテゴリー、または分類がありません。テーブルは原子的です。
テーブルは実世界のエンティティや概念のモデルを欠いています。値はIDやコードのような不透明な識別子です。
これにより、AIシステムがテーブルデータを直接推論することは困難です。事前に定義された接続や抽象化がなければ、テーブルは関係を理解し、推論を引き出すための弱い構造的手がかりを提供します。
ベクトルデータの短所
ベクトル表現は、データポイントを意味のあるセマンティックをキャプチャする数値ベクトルとしてエンコードします。Word2vecは周囲の用語に基づいて単語を埋め込み、BERTは注意を用いて文をベクトルにエンコードします。
これにより効率的な類似性検索が可能になります。ベクトル空間で近いベクトルは意味的に近いです。しかし、ベクトルには以下のような限界があります：
ベクトルはデータ間の明示的な構造化された関係を欠いています。接続は暗黙的に推測されなければなりません。
ベクトル空間は非常に高次元になり、検索と解釈が困難になります。距離的なメトリックが意味を失います。
位置、シーケンス、ソース階層などの重要な文脈手がかりは、ベクトルとしてエンコードすると失われます。
明示的な接続がなければ、複数のベクトルをまたいでの多段階推論は困難です。
ベクトルの類似性スコアには固有の説明が不可能です。類似性マッチは直感に反することがあります。
ベクトルだけでの推論は、明示的な関係構造が欠けているため困難です。
ナレッジグラフが最も豊かな表現手法である理由
ナレッジグラフは、関係を明示的にすることでその価値を発揮します。事実はノードとして、接続はエッジとしてモデル化されます。これにより、意味論、階層、抽象化がキャプチャされ、推論のための構造的手がかりが提供されます。
ノードは実世界のエンティティや様々な抽象レベルの概念を忠実に表現できます。
ラベル付きの関係は、「is-a（〜である）」、「part-of（一部である）」など、ノード間の事実的な知識をモデル化します。
オントロジーは階層型の型構造を提供します。ノードは親型の意味論を継承します。
グラフアルゴリズムは、PageRank Surface Insightsのような洞察に強いです。中心性 (Centrality)で重要なノードの識別を行いますい。
パスファインディング (Path Finding)により、ノード間の最も効率的な経路を決定するプロセスを見出すことで多段階推論が可能になります。
この明示的な意味論、抽象化、構造、アルゴリズムの組み合わせにより、グラフはAI推論に非常に適している事がわかります。豊かなナレッジグラフで接続を正確に定義することにより、インテリジェントシステムの次のレベルを開放することができます。
表現の融合による堅牢な推論
グラフは強力な関係構造を提供しますが、論理ルール、ベクトルの洞察、およびテーブルの詳細を統合することで、知識表現をさらに堅牢にすることができます。
論理
グラフ上の一階述語論理ルールは推論能力を強化します：
論理的な制約はグラフの定義を洗練します — 例えば、一人の人物には一つの誕生日のみがある。
演繹ルールは推論されたエッジでグラフを豊かにします — 例えば、AがBを管理し、BがCを管理する場合、Aは間接的にCを管理します。
ロジックの連鎖を必要とするクエリの回答は、グラフのトラバーサルとして自然にエンコードされます。
ベクトル
ナレッジグラフ内のノードのベクトル埋め込みは有用なシグナルを追加します：
ノードベクトルは意味論を要約し、類似性をキャプチャします。
グラフニューラルネットワークは、ノードベクトルを使用した推論を学ぶことができます。
ベクトルインデックスはグラフコンテンツ上での効率的な意味的検索を可能にします。
テーブル
テーブルデータはグラフに取り込むことができます：
テーブルはノードのセットになります — 例えば、行 = 顧客ノード、列 = ノードのプロパティ。
外部キーはテーブルノード間のグラフ接続を定義します。
ナレッジグラフと組み合わせたテーブルの取引データは強力です。
統合された推論
これらの表現を組み合わせることで、統合された推論が可能になります：
論理は演繹的な厳密さを提供します。
グラフは関係構造を加えます。
ベクトルはデータからの統計的な洞察を寄与します。
テーブルはインスタンスレベルの知識を供給します。
多様で補完的な知識信号を融合することで、AIは複雑な現実世界の問題について徹底的かつ堅牢に推論することができます。
結論：
知識表現は、AIシステムの推論の能力発揮に大きな影響を与えます。残念ながら、テーブルやベクトルのような一般的に使用されるスキームは、複雑な推論において限界があります。それらの原子的 (Atomic)で孤立した性質は、関係性や意味論を理解するためのは限定的な手法です。
対照的に、ナレッジグラフは、ラベル付きのノードとエッジを通じて接続を明示的にすることが強みです。これにより、豊かな階層、抽象化、および多段階推論をエンコードすることが可能になります。論理ルールとベクトルの洞察と組み合わせることで、グラフは精度の高い推論を可能にします。
AIがより重要なアプリケーションを担うにつれて、限定的なパターン認識を超えて進化する必要があります。グラフ構造化された知識は、複雑な領域を深く学ぶことでAIを強化するための基盤を提供します。
理想的なモデルは、多様な表現スキームをハイブリッドAIシステムアーキテクチャに統合することです。テーブルデータ、統計ベクトル、論理ルール、および豊かなナレッジグラフは、相互に補完するユニークな特性をそれぞれ提供します。これらの異なる知識源を統合することにより、AIは多面的な現実世界の問題について徹底的に推論することができます。
知識エンジニアリングは重要なフロンティアです。手間がかかるものの、慎重に手作業で高品質のナレッジグラフを作成することは、大規模言語モデルのための次のレベルの推論を実現する可能性を秘めています。私たちが定義する接続は、機械が学ぶことができるベースとなります。AGI (Artificial General Intelligence) に向けた進歩は、推論に最適化された形式で知識を表現することにかかっています。
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