(承前)…

jrf> (承前)

ところで、私はかつて平面グラフに関心を持っていました。知識グラフを平面グラフにすることに意味はあるでしょうか？ たとえば、知識グラフを地図として使えるので、既存技術が応用できるとか、運転特化 LLM が理解しやすいとか。…と AI さん達に聞いたところ…。

Grok さんに聞くと、「平面グラフは辺の数がノード数に対して線形（最大3n-6、nはノード数）に制限されるため、計算複雑度が低い。これにより、KGが大規模でも効率的に検索・処理が可能。ただし、LLMが平面グラフを直接理解するより、抽出した情報をプレプロンプトやRAGの形で提供する方が効率的。平面グラフの利点は、LLMより前段階（データ準備や検索）で発揮される。」

ChatGPT さんに聞くと、「知識グラフを平面グラフとして表現（SVG/JSON形式など）し、それを LLMに与えることで、より「空間的なストーリー」「因果的構造」を正しく認識させる、という研究が進みつつあります。特にマルチモーダル LLM（画像＋テキストを扱えるモデル）とは相性が抜群です。」

とのこと。あと GNN (グラフニューラルネットワーク) についても話題となった。