人・組織・文書といった「もの」をノード（点）、その間の関係をエッジ（線）で表します。「田口 —所属→ 旭化成」のような三つ組を積み上げて、知識の繋がりを構造として持たせるしくみです。
人・組織・文書といった「もの」をノード（点）、その間の関係をエッジ（線）で表します。「田口 —所属→ 旭化成」のような三つ組を積み上げて、知識の繋がりを構造として持たせるしくみです。
GraphRAG（G-60）の土台として登場します。ベクトル検索が苦手な「A と B は誰を経由して繋がっているか」という多段の関係たどりを、この構造が支えます。J-118 グラフ工学とは違い、こちらは知識の中身の構造を指します。
社内の登場人物・文書・案件を点、関係を線で結んだ小さなネットワーク図
擬人化ポンチ絵 · 後日差し込みものと関係を点と線で表す知識の構造です。
表では持てない「関係」を保持できます。
オントロジー（型）と実データは別の層です。
社内の人・案件・文書を横断してたどる場面で役立ちます。
GraphRAG との組み合わせで触れるのが近道です。
オントロジー、GraphRAG、コミュニティ検出、RDF
RDF・OWL・SPARQL といった標準の記法名は本文では名前を出すに留め、詳細な仕様には踏み込んでいません。