ますます多くの研究が、 リソース記述フレームワーク（RDF） RDFは、エンタープライズ・ナレッジグラフ構築の基盤標準となりつつあり、大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを大幅に向上させています。専門家によると、多くの組織が独自のアプローチを試みていますが、最終的にはRDFがコアとなるデータアイデンティティと統合の課題を解決できるため、ほとんどの組織がRDFに集約されるとのこと。.
フアン・セケダ、ディーン・アレマンとその同僚による最近の研究によると、 LLMの精度はナレッジグラフと組み合わせると3倍になる SQLデータベースのみに依存する場合と比較して、知識グラフはより効果的です。従来のデータベースは、セマンティクスよりもストレージに最適化されているため、曖昧なスキーマや外部キーからモデルに関係性を推測させることがよくあります。一方、ナレッジグラフは明示的な関係性、セマンティクスの明確さ、そしてLLMの情報処理方法との自然な整合性を提供します。.
主な調査結果は次のとおりです。
- 知識グラフは幻覚を軽減する スキーマの推測を明示的な関係に置き換えます。.
- アイデンティティ解決が中心となる, 企業は、2つのレコードが同じエンティティ（例えば「cust_id」と「customerID」）を表すかどうかを判断するのに苦労しています。RDFは、この問題を次のように解決します。 国際リソース識別子（IRI）, これにより、グローバルに一意で、逆参照可能で、階層的な識別子が保証されます。.
- カスタム構築されたグラフソリューションは裏目に出ることが多い. Uber や Neo4j などの企業は当初 RDF を避けていましたが、最終的にはそのコア機能を再構築し、多大なコストが発生しました。.
- 導入によりAIイニシアチブが加速, RDF はすでに、Wikidata、DBpedia、Google の Knowledge Graph などのエンタープライズ プラットフォームで採用されています。.
この研究は、RDFが単に多くの選択肢の一つではなく、 “知識表現の「自然な終点」, エンタープライズデータシステムにおける収束的進化によって推進されています。RDFは、アイデンティティと関係性を形式化することで、企業が分散データを統合し、フェデレーションクエリをサポートし、説明可能性を提供することを可能にします。これは、AIを責任を持って拡張するために不可欠です。.
組織が LLM の導入を拡大するにつれて、RDF を実装するかどうかという問題ではなく、RDF を早期に導入するかどうか、あるいは何年もかけて多額の費用をかけて再開発するかどうかという問題が出てきます。.
ソース：
https://bryon.io/why-rdf-is-the-natural-knowledge-layer-for-ai-systems-a5fd0b43d4c5
