「ゴミを入れたら、ゴミが出てくる」という概念を聞いたことがあるでしょう。Retrieval-Augmented Generation（取得拡張生成）（RAG）に関しては、それは確かに事実です。この画期的なAI技術は正確で意味のある応答を生成するために、 信頼性の高い情報源からデータを取得することに依存しています 。しかし、問題は、RAGの性能は取得するデータの品質次第であるという点です。
そこで ナレッジグラフ の出番です。適切に整理された包括的なナレッジグラフは、効果的なRAGの基盤です。これがなければ、最も優れたAIシステムであっても、正しい情報を取得し、正確な回答を提供するのは難しいでしょう。
ChatGPTやGoogleのAI OverviewのようなAI活用型ツールは、構造化データと非構造化データの取得に依存して応答を生成します。そのデータが不完全で、一貫性がなく、接続が悪い場合、そのような弱点が出力に反映されます。ナレッジグラフは、AIがデータを検索して理解しやすくするために、データを整理し、インデックスを付け、リンクすることでこの問題を解決します。
RAGが本領を発揮するためには、以下のデータを取得する必要があります。
正確 : 古い情報や誤った情報は、顧客体験の悪化や信頼の損失につながる可能性があります。
包括的： 詳細が欠けていると、複雑なクエリに答えるAIの能力が制限される可能性があります。一貫している：プラットフォーム間で一貫していないデータは、AIシステムとお客様の両方を混乱させる可能性があります。
本質的に、RAGにはデータの取得と、そのデータに基づいた応答の生成という2つのプロセスが関連します。このプロセスの効果は、AIシステムが取得できる情報の質とアクセスのしやすさに依存しています。ナレッジグラフは、以下を行うことで重要な役割を果たします。
データの整理 : 構造化データ（店舗の営業時間や商品の在庫状況など）は、AIが解釈可能な明確でラベル付けされたフィールドを提供します。非構造化データ（レビューやヘルプ記事など）は深みを与え、AIが顧客のニーズをより詳細に理解するのに役立ちます。ナレッジグラフは、それらを一つの統合されたシステムに結びつけます。
関係性の構築 : 関連する情報をリンクすることによって、ナレッジグラフはAIによる文脈の理解をサポートします。たとえば、製品をレビュー、仕様、価格に結びつけることで、より包括的な回答を可能にします。
精度の向上 ：クリーンで適切に整理されたデータを使用することで、AIツールは情報をより確実に取得し、エラーや不完全な応答のリスクを軽減できます。
会話型AIが台頭する前から、検索においてナレッジグラフは重要な役割を果たしていました。Googleの初期の検索アルゴリズムは、情報に接続して取得するために同様の概念に依存していました。今日、RAGはこの基盤を活用し、会話的で正確に感じられる繊細でコンテキストを考慮した応答を生成する能力を向上しています。
まとまりがあり、一元化されたデータに重要なのは正確性だけではありません。お客様とAIシステムの両方の信頼を築くことも重要です。
データをより効果的に活用する準備はできていますか？以下の方法で始めましょう。
データを整理する： まず、ブランドに関するすべての情報を1つのナレッジグラフにまとめます。構造化データ（例：店舗の営業時間や製品仕様）と非構造化コンテンツ（例：レビューやブログ投稿）の両方を含めてください。
データの正確性を維持する : 定期的にデータを監査し、矛盾や古い情報がないか確認し、必要に応じて更新します。
AIツール向けに最適化する： スキーママークアップやその他の構造化データ技術を使用して、AIツールがコンテンツを理解し、取得しやすくします。
関連情報のリンク : 関連するデータポイントをつなげ、AIによる応答に豊かなコンテキストを提供します。たとえば、商品ページをカスタマーレビューに結び付けたり、FAQをトラブルシューティングガイドにリンクしたりします。
ナレッジグラフはRAGの単なる付属品ではなく、すべてを可能にする基盤です。データを整理し接続することで、AIを成功に導き、正確で意味があり、文脈に富んだ回答を確実に提供して、顧客体験を改善することができます。
では、RAGを成功に導くための秘訣とは？ご想像のとおり、ナレッジグラフです。活用しているツールがGoogleでも、OpenAIでもYextのプラットフォームでも、整理され、適切に構造化されたデータに投資するブランドこそ、明日のリーダーになれます。
続きを読む：YextのナレッジグラフでAI対応の準備
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