Morphik Coreの統合ナレッジグラフエンジンは、自動化されたエンティティ認識と関係抽出技術により、従来のRAGシステムに構造化された知識次元を追加します。このシステムは、推論可能な知識ネットワークを構築するためにドキュメントを処理する際に、コンテンツ内の名前付きエンティティ（人、組織、技術用語など）とそれらの相互関係を自動的に分析します。AIはクラウドコンピューティングとどのように関連しているのか」といった複雑なクエリを処理する際、システムはグラフの意味的なつながりに基づいて、ドキュメントを横断して関連する回答を提供することができる。
実際には、研究者は論文ライブラリの領域横断的なイノベーションポイントの関連性を発見するためにこの機能を使用し、企業ユーザーは市場の競争状況を分析するためにこの機能を使用します。このシステムは、カスタマイズされたグラフ構築条件（filtersパラメータによる）と、最大3度までの関係推論のためのクエリ深度制御（hop_depthパラメータ）をサポートしている。
性能テストによると、ナレッジグラフは複雑な質問検索の関連性スコアを平均621 TP3 T向上させた。この機能は、学術研究、ビジネスインテリジェンス分析、その他の専門分野など、深い意味解析を必要とするシナリオに特に適している。
この答えは記事から得たものである。Morphik Core：マルチモーダルデータ処理のためのオープンソースRAGプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Morphik Coreのナレッジグラフ機能が複雑なクエリの意味理解を大幅に改善
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