時間認識可能なナレッジグラフを使った、暗黙的に変化していく複雑なルールに適応するAI Agentの構築 by 中村弘武

概要

本発表では動的で時間認識型のナレッジグラフエンジンであるGraphitiを搭載したメモリレイヤーを紹介し、その有用性を経費精算申請バリデーション機能で実験した結果を紹介する。

内容

従来のRAGアプローチは、主に「静的なドキュメント検索（データが頻繁に変わらない）」に焦点を当てていた。しかし、現実世界のアプリケーションでは、継続的な会話やビジネスデータといった多様なソースからの「動的な知識統合」が求められる。特に経費精算申請のチェックにおいては会社ごとに違う規定、ルール、承認者の独自ルール、会社の変化による暗黙的なルールの変化に対応していく必要がある。

Graphitiは、新しい情報でナレッジグラフを動的に更新し、事実と関係のタイムライン（有効期間を含む）を維持する。このアプローチにより、ナレッジグラフは複雑で進化する世界を表現できる。さらにzepを利用することで高速にナレッジグラフ基板を立ち上げることも可能。

そこで本発表ではGraphitiを搭載したメモリレイヤーを紹介し、その有用性を経費精算申請バリデーション機能で実験した結果を紹介する。

学べること

• Graphitiの論文を引用しながら、裏側の仕組みを紹介する
• 時間経過で暗黙的に変化する申請ルールやコードルールなどへどのようにAIに対応させるか
• 実際に私が行った実験を紹介し、Graphitiの有用性を評価する。

ドキュメントや本を読んでRAGをやってみただけでは得られない「知らなかった」世界を皆様にも共有し、AI Agentが時間経過で複雑な世界を捉えるようになるワクワクを届けます。