初めての Agentic AI ナレッジグラフの構築
自律型AIと構造化された知識を組み合わせたいと考えていることでしょう。このチュートリアルでは、5つのステップで機能的なシステムを構築する方法を紹介します。
ここでは、カスタマーサポートエージェントを構築します。このエージェントは、ナレッジグラフを使用して製品、顧客履歴、およびポリシーを理解します。
Step 1: エンティティとリレーションシップのマッピング
ドメインの構成要素を特定します。カスタマーサポートの場合は、以下を使用します。
Nodes:
- 顧客 (Customers)
- 製品 (Products)
- サポートチケット (Support Tickets)
- 解決策 (Solutions)
- ポリシー (Policies)
Edges:
- Customer PURCHASED Product
- Ticket RELATES_TO Product
- Solution RESOLVES Ticket
- Policy APPLIES_TO Product
Step 2: データベースのセットアップ
このプロジェクトには Neo4j を使用します。Python との相性が非常に良いです。Docker で以下のコマンドを実行して開始してください。
docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest
Step 3: サンプルデータの作成
Cypher を使用してグラフにデータを追加します。顧客、製品、およびリレーションシップを作成する必要があります。例：
CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'})
CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'})
CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)
Step 4: 自律型エージェントの構築
Python と LangChain を使用して、エージェントをグラフに接続します。
- Neo4j に接続する。
- エージェントがグラフクエリを実行できるツールを作成する。
- LLM を使用して、自然言語を Cypher クエリに変換する。
これで、エージェントは次のような質問に答えられるようになります：「顧客 C001 の製品 P001 に関する返金オプションは何ですか？」
エージェントは以下の手順を実行します：
- 顧客のティアを特定する。
- 製品を特定する。
- 正しいポリシーを取得する。
- 回答を提示する。
Step 5: システムのスケールアップ
システムを拡張するには、以下のことを行います：
- サプライヤーや競合他社などのエンティティを追加する。
- データを保護するためにアクセス制御を設定する。
- クエリ速度を監視する。
- データが変更されるにつれてスキーマのバージョン管理を行う。
API やイベント駆動型のトリガーを使用して、このエージェントを現在のワークフローに統合できます。まずはスモールスタートし、学習を進めながら徐々に複雑な機能を加えていきましょう。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi