発展：ナレッジグラフと大規模言語モデル

知識表現のレッスンの続きとして、知識を点と線の網で表すナレッジグラフと、それを大規模言語モデルと組み合わせる考え方を掘り下げます。大規模言語モデルがもっともらしい誤り（ハルシネーション）を生む理由から始めて、Google の Knowledge Graph と Wikidata という動いている実例、たがいの得意と不得意が裏返しになっている関係、ナレッジグラフの事実を検索してプロンプトに注入する GraphRAG までを実装のコードは扱わず、言葉の柔らかさと事実の確かさをどう両立させるかという考え方に絞って説明します。