Apache Ageを利用した知識グラフの構築と照会
これは、Apache Ageを使用して知識グラフを構築して照会する方法についての基本的な記事の続きです。前回の記事でわかったのは、Apache AGE上で複雑な知識グラフを作れるということでした。この記事では、前回の続きから始めて、Apache AGEでの意味検索についてもっと詳しく話し合っていく内容です。
グラフの意味検索ってなに？
意味検索とは、検索クエリの意味や文脈に基づいて、グラフデータベースや知識グラフから情報を取得する検索技術のことです。これは、ただキーワードの完全一致に頼るのではなく、グラフ内のノード（エンティティ）間の関係や繋がりを理解することによって、より正確で関連性の高い検索結果を提供します。
知識グラフにおける意味検索の実践例には以下のようなものが含まれます：
- 関係性の辿り方。
- パターンマッチング。
- パターン発見。
Apache AGEでの意味検索のサンプル実装
1.関係性の辿り方
グラフクエリで関係性を辿ることで、関連するエンティティを見つけることができます。
AGEでの関係性の辿り方の例：
SELECT * FROM cypher('purchases', $
MATCH (:store {name: 'Platform'})-[r]->(products)
RETURN type(r)
$) as (products agtype);
上記のクエリで、ある靴屋さんと彼らが販売する商品の関係を理解できます。
2.パターンマッチング
パターンマッチングでは、複数の中間ノードを含むエンティティ間のパスを見つけることで、複雑な関係性を発見できます。
Apache AGEでのパターンマッチングの例：
SELECT *
FROM cypher('purchases', $
MATCH (a {name: 'store'})-[r]->(brands)
WHERE n.store = 'Platform'
RETURN r
$) as (r agtype);
上記のクエリを使用すると、さまざまな製品やブランドとの関係を持つ店を見つけることができます。
パターンの発見
パターン発見は、特定のユースケースで反復されるパターンを特定し、ユースケースから最適なオプションが何であるかを理解するのに役立ちます。
Apache AGEでの例：
例えば靴屋の場合、特定の地域で顧客からよく購入されるブランドを調査できます。Apache AGEでの処理は以下のように行えます：
SELECT *
FROM cypher('purchases', $
MATCH (n)
WITH n.store as store, n.products as products
ORDER BY n.brand
RETURN name, brands
$) as (name agtype, products agtype);
上記のクエリを使用すると、特定の店舗で最も頻繁に売れているブランドのパターンを発見し、結果を出力できます。
結論として、複雑な関係性を表現できることと意味検索を実現できることは、深く複雑な情報のドメインをナビゲートして理解し、信頼できる情報や洞察を発信し、真剣な意思決定に役立つサポートができるようになります。
こちらの記事はdev.toの良い記事を日本人向けに翻訳しています。
https://dev.to/namsi/building-and-querying-knowledge-graphs-with-apache-age-1l4i
