RDF：AIシステムのための自然な知識レイヤー

大規模言語モデル（LLM）は、企業データの精度で苦労することがよくありますが、ナレッジグラフは精度を3倍に高めることができます。この記事では、Resource Description Framework（RDF）が、知識表現における多くの選択肢の1つではなく、自然な終着点である理由を探ります。多くの企業は、ナレッジレイヤーを構築する際に、最初はカスタムソリューションを選択しますが、最終的にはグローバル識別子やデータフェデレーションプロトコルなどのRDFの中核機能を再構築することになります。この記事では、RDFがエンティティ識別などの知識表現における中心的な問題をどのように解決するかを説明し、RDFを使用することでLLMの精度と効率がどのように向上するかを示します。