What are context graphs, what are they good for, and why are they dubbed AI’s trillion-dollar opportunity? What does context mean actually, and how can it be defined using graphs and ontologies? And how can different types of graphs and graph technologies power AI? Gartnerは、データ管理、セマンティックレイヤー、およびGraphRAGを2026年のデータとアナリティクスのトップトレンドに挙げた。 グラフテクノロジー領域のオファーの包括的で最新のリポジトリ、ビジュアル化、分析が発表されました。グラフとAIの新しいおよび既存の組み合わせは、ソフトウェアエンジニアリングの生産性やNetflix規模の企業のニーズをサポートするなど、使用例を強化するために使用されています。 新しいグラフデータベース製品、機能、およびベンチマークが利用可能である。使用例とオントロジーの研究開発も、エンタープライズアーキテクチャ、ビジュアルツール、およびLLMによるオントロジーの使用の品質評価などのトピックを含む上昇しています。 それにもかかわらず、この数ヶ月間、グラフ技術の世界で最も広く議論されたテーマは、コンテキストグラフでした。 この「グラフの年」では、オンタロジー、セマンティクス、知識グラフ、グラフデータベース、アナリティクスにおける進歩と、これらのテクノロジーがどのようにして文脈を定義し、AIを強化するかについて説明します。 コンテンツのテーブル コンテキスト・グラフの紹介 コンテキスト・グラフの向こう側 Ontologies, Context Graphs, and Semantic Layers: What AI Actually Needs in 2026 オントロジー、コンテキスト・グラフ、セマンティック・レイヤー: What AI Actually Needs in 2026 Tooling and Evaluation Frameworks for Ontologies(オントロジーのためのツールリングおよび評価フレームワーク) Retrieval Augmented Generation から Knowledge Augmented Generation へ ソフトウェア工学とエンタープライズアーキテクチャにおける知識グラフ(Knowledge Graphs in Software Engineering and Enterprise Architecture) 知識グラフ研究、アプリケーションとベストプラクティス 知識グラフツールとプラットフォーム グラフデータベース市場の現状 グラフアナリティクスとグラフAIの更新 This issue of the Year of the Graph is brought to you by [metaphacts](https://metaphacts.com/knowledge-driven-ai-whitepaper?mtm_campaign=Year%20of%20the %20Graph%20-%20March%202026&mtm_kwd=knowledge-driven-ai-whitepaper-landing-pa ge), , , , , and . Graphwise Connected Thinking Linkurious Process Tempo State of the Graph, Connected Data London, Pragmatic AI Training グラフィック つながった思考 リンク プロセスタイム グラフの状態、 ロンドン データ ロンドン 実践的なAIトレーニング もしあなたが今後の作品に登場し、この作品を応援したいのなら、 ! 出入り Why Most Enterprise AI Strategies Fail AIの採用が上昇する一方で、企業の80%がAI投資の回収がないと報告し、42%が戦略を完全に放棄するようになる。 象徴的な層とLLMを組み合わせることにより、企業はAIを活用し、その出力が文脈化され、説明可能であることを信頼することができます。このホワイトペーパーは、知識グラフがLLMに欠けている必要な構造と基盤を提供し、スケーラブルで未来を保証するAI戦略を可能にします。 Download the free whitepaper 無料のホワイトペーパーをダウンロード An Introduction to Context Graphs コンテキスト・グラフの紹介 ルールはエージェントに一般的に何が起こるべきかを伝える。決定の痕跡は特定のケースで何が起こったかをキャプチャする。エージェントは単にルールを必要としているのではなく、過去にルールがどのように適用されていたか、例外が認められたか、紛争がどのように解決されたか、誰が何を承認したか、そして実際にどのような先例が現実を支配しているかを示す決定の痕跡にアクセスする必要があります。 コンテキストグラフは、これらの痕跡によって形成された蓄積された構造である:それは「モデルの思考の連鎖」ではなく、実体と時間に並ぶ意思決定の痕跡の生きた記録であり、そのような前例が検索可能になる。 起こったけど、 が起こる。 何 なぜ許可されたのか これがどのように 彼らはAI時代の企業にとって最も価値のある資産であり、数兆ドルの機会になるだろうと主張している。 Foundation CapitalのJaja GuptaとAshu Gargがコンテキストグラフを定義 GuptaとGargのほかにも。 GartnerのAfraz Jaffriのような一部の人々は、 グラフウィーズのアンドレアス・ブルマウアー(Andreas Blumauer)など、 . context as an adjective to describe a graph is redundant as a graph implicitly holds context. グラフを記述するための用語としての文脈を用いることは、グラフが文脈を暗示的に保持するように余剰である。 コンテキストグラフは、知識グラフに基づく進化として、時間と意思決定ラインを追加します。 知識グラフは静的関係を定義する一方で、コンテキストグラフは、意思決定の痕跡、時間の知性、および線路の運用現実をキャプチャする。 トッド・ブラシュカは、文脈グラフの物語における「論理格差」と呼ばれるものを識別する。 AIアーキテクチャが正式な知識グラフの基礎を欠いているとき、あなたは3つの重要な失敗に直面します:アイデンティティの危機、幻覚的な判断、および文脈の腐敗、Blaschkaは指摘します。 そして、 . 「コンテキストグラフ」は再ブランドであると主張する。 コンテキストグラフは理論的には素晴らしいが、実現するためには確固たる知識管理基盤が必要となる。 Transform Your AI With A Semantic Layer 企業はAIに数百万ドルを注ぎ込んでいるが、適切な基盤がないと、投資は安定している。Graphwiseは、エンタープライズAIをスケールし、信頼し、実現するよう構築する知識グラフとセマンティックAIインフラストラクチャを提供する。 Gartnerが「Data Integration Innovation of the Year」にノミネートし、2025年のData Breakthrough Awardsで「Data Integration Innovation of the Year」に選ばれ、KMWorldの「100の重要な企業」にランクインしたGraphwiseは、業界で最も包括的で検証されたソリューションです。 Get started with Graphwise today to make generative AI reliable and scalable for your business. Graphwise で今日始めて、生成型 AI をビジネスに信頼性とスケーラビリティを向上させましょう。 Context Beyond Context Graphs コンテキスト・グラフの向こう側 しかし、「文脈」の使い方にはさらに深い問題があります。 単語が請求単位になると、単語に関連するコンセプトはすぐに意味を失うことがあります。AIの信頼性のために設計されたトークンやコンテキストに関連した文脈について議論していますか?それはグラフですか? Markdown ファイルですか? YAML 形式またはスケジュール テーブルですか? タリスマン拡大 物事を曖昧にするため、その グローバルな知識表現と意思決定システムおよびヒューマンAIワークフローにおけるローカルな解釈の文脈間の文脈的な不一致を表明し、解決するための仕様、辞書、および最良の実践を開発する。 W3C Context Graphs コミュニティグループ ジェイソン・スタンレーは、 . AIエージェントは5つのグラフを必要とし、誰もそれらをすべて持っていない Access graphs maps who can reach what. Security graphs maps what is exploitable and what the blast radius looks like. Context graphs capture decision trajectories so agents can act on precedent. Action graphs model what operations are legal on what objects under what rules. Knowledge graphs represent entities and relationships across the enterprise. セキュリティグラフは何が利用可能か、どのオブジェクトがどのようなルールの下で合法であるかをマップします。 より実践的に言えば、Andrea Splendiani、Kurt Cagle、Gleanチーム、Will Lyonは、コンテキストグラフを実装するためのアプローチを共有しています。 そして RDFベースの代替品を提供し、 ♪ The という前提に基づき、「 」 素晴らしさ カイロ リヨンがNeo4jと提携 Glean チームがアーキテクチャを共有 you can't reliably capture the why; you can capture the how The context graph thesis also became the blueprint for the development of the first stable release of . Semantica: AI 用のコンテキスト グラフと意思決定情報層を構築するためのオープンソース フレームワーク Connected Thinking: From civilizational patterns to the next system 探検、変革、仲間関係、そして土台づくりのユニークな旅 歩行中のインタラクティブセミナーのシリーズで、メタモダン時代の古代思想家のペリパテティックスクールの伝統を復活させます。 ●文明パターン:マクロ歴史への導入。 ● 共産主義の推測:共産主義の連携が代替として歴史を通じてどのように吹き飛ばしたか。 P2P and the Commons: The emerging logic of peer-to-peer as a post-hierarchical coordination model. P2P and the Commons: The emerging logic of peer-to-peer as a post-hierarchical coordination model. P2P and the Commons: The emerging logic of peer-to-peer as a post-hierarchical coordination model. ● The Next System: What Can We Know? 枯渇した形を置き換えるものの形状をマッピングする。 Learn more and apply here もっと知り、ここで応募 Ontologies, Context Graphs, and Semantic Layers: What AI Actually Needs in 2026 Ontologies, Context Graphs, and Semantic Layers: What AI Actually Needs in 2026 オントロジー、コンテキスト・グラフ、セマンティック・レイヤー: What AI Actually Needs in 2026 必然的に、コンテキストグラフの会話は、人とAIが信頼できる方法でコンテキストをキャプチャするという意味で、オントロジーにも触れています。 実際の未解決の仕事は、時間の有効性、決定の痕跡、事実の解決である。 フレーム 現在の会話は、処方されたオントロジー対学習されたオントロジーの二重化を中心に結晶化している。このフレームアップから欠けているのは、目に見えない第三の選択肢である:存在するものを採用し、必要な場所に拡張し、真に新しいものに学ぶことに焦点を当てる。 オントロジーは情報システムの基本の一部とみなされるが、 , its origins are in philosophy. The entry for 背景と参照を提供します。 2026年はオントロジーの年と宣言された。 Ontology and Information Systems in the Stanford Encyclopedia of Philosophy(スタンフォード哲学百科事典) 2026年、 意味を気にせずにパイプラインを積み重ねる何年もの間、ここに私たちは到着しました:エージェントが正確にセマンティックな理解が住むべき場所に失敗しました。 」 オントロジーは、AIエージェントがギャップを暴露したため、傾向にあります。 「Own the Ontology or Rent Your Future」 Verhelst は、エージェント AI を管理できないような 4 つの能力のギャップを特定し、最小限の実行可能な Ontology アプローチを提案します。 . なぜほとんどのボードが定義できないものを支配できないのか、そしてこれをセマンティクスとオントロジーで修正する方法 世界全体では、セマンティクスとオントロジーの重要性に目覚めているようだ。 , with Gartnerは現在、 . Gartnerは、データ管理、セマンティック・レイヤー、GraphRAGを2026年のデータとアナリティクスにおけるトップトレンドに挙げた。 Semantic Enrichmentは、データ管理プラットフォームの重要な機能として認識されました。 セマンティック能力の予算は交渉できない。 データ倉庫の父として広く認められたビル・インモンは、セマンティクスとオントロジーへの旅も共有しました。 彼は決してオントロジーについて何も知りたくないことを認め、彼を発見したのはオントロジーだった。 オントロジーに関するいくつかの視点 インモンとタリスマンが続いた。 , where they explore what ontologies look like, how they are structured, and what their defining characteristics and structures are. for people drawn to ontology by the conversation on AI, context graphs and semantic layers, Talisman . オントロジーの解剖学 The anatomy of an ontology 彼らの関係と、2026年にAIが必要とするものを探る The shortest path between you and graph insights Graph visualization and analytics just got a lot easier! 誰にでも、ブラウザから強力なグラフ探索を提供するオンラインソリューション。 「Linkurious Enterprise Cloud」 アカウントを作成し、グラフデータベースに接続し、データの探索を開始し、チームメイトと協力し、ランチの前に結果を共有してください。 他の何? • トップグラフデータベースとの互換性 • ZERO IT bottlenecks またはインフラストラクチャのタスク • あなたのニーズに適応する柔軟なプラン 今日、グラフプロジェクトを開始する最速の方法 - 明日、それをスケールする最も簡単な方法。 30日間の無料トライアル サインアップ Now Tooling and Evaluation Frameworks for Ontologies Tooling and Evaluation Frameworks for Ontologies(オントロジーのためのツールリングおよび評価フレームワーク) 非専門家にとっては、オントロジーなどのセマンティック・アーティファクトの実装に関しては、 人々がなぜAIがセマンティクスに依存しているのかを理解し、入手する時でも、Anna Bergevinは、ツールとプロセスがこの問題を解決するのに不十分であると主張します。 semantic work may need its Figma moment. セマンティックワークはそのFigma momentを必要とするかもしれない。 Bergevin は、現在、セマンティクスツールは専門家向けに構築されており、始めるためのものではありません。彼女は市場のギャップを特定し、専門知識を損なうことなくデザインがどのように民主化したかという並行の成功ストーリーが教訓的であると信じています。 Athanassios Hatzis began a conversation on tooling to visualize ontologies, which soon スティーブ・ヘーデン シェア セマンティックモデリングのための新しいツール: New tools for semantic modeling work such as で、 そして、 出てくるが、他の人は、 . オントロジー編集者を含む拡張 a list of free, open-source RDF & ontology visualization tools. 無料のオープンソースRDF & ontology visualization tools タームボード OntoBoom ONTOVIEW gra.fo リリース 誘惑される人もいるかもしれません。 フレデリック・ヴェルヘルストとジョー・ホーラーは、 しかし、ほとんどの専門家と同様に、知識エンジニアは、彼らの仕事を支援するためにLLMsを慎重に使用することから恩恵を受けることができます。 Get LLMs to Write their Ontology (LLMsを自分のオントロジーを書く) 盲目的に信頼するLLMオントロジー A Liber AI が紹介したもので、LLM 生成されたオントロジーを評価するためのより多くの基準が開発されました。 そして . framework and benchmark for open source LLM-driven ontology construction for enterprise knowledge graphs オープンソースのためのフレームワークとベンチマーク 1 LettrIAとEURECOMの協力 また、ドイツとイギリスの大学の研究者らが参加した Ontologies are knowledge artifacts, but they are also software artifacts. Like any software, their quality should be measured in a systematic, operationalizable way. すべてのソフトウェアと同様に、その品質は体系的で操作可能な方法で測定されるべきです。 「Neo4jのJesús BarrasaとAlexander Erdlは、このテーマに関するいくつかの論文をレビューし、発見したアイデアのいくつかを実施しました。 Ontologiesの品質を評価する Process Tempo is the missing layer every graph stack needs グラフ駆動アプリケーションの設計、開発、展開を加速するために構築されたProcess Tempoは、あなたのアイデアをより迅速に生産準備のソリューションに変換します。 エンタープライズ知識グラフやデータインテリジェンスプラットフォームを構築しているかどうかにかかわらず、Process Tempoは、接続されたアイデアを生かすために必要なスピード、構造、柔軟性を提供します。 Learn More もっと学ぶ From Retrieval Augmented Generation to Knowledge Augmented Generation Retrieval Augmented Generation から Knowledge Augmented Generation へ Retrieval Augmented Generation (RAG) でのオントロジーの使用もトラクションを得ています。 検索を改善するのではなく、知識グラフを推論の基盤として統合することを目的としています。この観点から見ると、グラフは単なるリトリバーインデックスではなく、セマンティックな脊椎です。 カテゴリ:Knowledge Augmented Generation 「In」 Graphwiseのチームは、 ontology ベースの知識グラフが、主要なスケマラフな GraphRAG システムのマルチホップ Q&A 精度を高める方法を示しています。 Enhancing HippoRAG with Graph-Based Semantics : 標準ベクトルベースのRAG、GraphRAG、および関連データベースまたはテキストコルポラから導き出されたオントロジーから構築された知識グラフの検出. Results show that ontology-guided knowledge graphs incorporating piece information competitive performance with state-of-the-art frameworks. グラント研究はさまざまなアプローチを比較した それは、他のRAGとGraphRAGのアプローチがなくなったということではありません。 導入のための前文として、 . なぜクラシックRAGが働かないのか、そしてそれに対して何をすべきか EdgeQuake: Rust の高性能オープンソース Graph-RAG フレームワーク Graphcore Researchが発表した . MegaRAG は、視覚文書から知識グラフを自動的に構築します。 UltRAG:A Universal Simple Scalable Recipe for Knowledge Graph RAG(ウルトラグ:知識グラフのための普遍的なシンプルなスケーラブルレシピ) 中国の研究者らが発表した GraphRAGの体系的な調査、ワークフローの公式化、ダウンストリームタスク、アプリケーションドメイン、評価方法、産業用ケース、オープンソースリポジトリを含む。 Graph Retrieval-Augmented Generation について Google 掲載 この実践的なチュートリアルでは、グラフ関係を通じてデータの文脈を理解し、非常に正確なクエリ応答を提供するインテリジェントなエージェントを作成する方法を示しています。 Google の Agent Development Kit で GraphRAG エージェントを構築するためのガイド スティーブ・ヘーデン explores 彼は、RAGはエンタープライズAIの最初の波にとって必要だったかもしれないが、それはより大きなものに進化していると指摘する。 エージェント アプリケーションで Text2Cypher をいつ、どのように実装するかについて説明します。 Agentic AIのコンテキストエンジニアリングとセマンティック・レイヤーの出現 Text2Cypher ガイド State of the Graph グラフテクノロジー空間におけるオファーの包括的で最新のリポジトリ、視覚化、分析。 • グラフツール、プラットフォーム、アーキテクチャを探索するテクノロジー専門家 • 市場の動向を追跡するアナリストと投資家 • イノベーションをポジション化するための明確で包括的な地図を求めるサプライヤーとビルダー Learn more もっと学ぶ Knowledge Graphs in Software Engineering and Enterprise Architecture ソフトウェア工学とエンタープライズアーキテクチャにおける知識グラフ(Knowledge Graphs in Software Engineering and Enterprise Architecture) Bala Adithya Malaraju は GraphRAG アーキテクチャをコードベースに適用しようとしていたが、問題に直面した。 , and adopted the Fixed Entity Architecture. The core idea is simple: instead of letting a LLM discover your ontology from scratch, you define it yourself. 基本的なアイデアは単純です:LLMがあなた自身のオントロジーをゼロから発見する代わりに、あなた自身がそれを定義します。 LLMsが彼の知識グラフを構築するのをやめる これは、AIが最も大きな影響を与えている分野における知識グラフとオントロジーのアプリケーションの1つにすぎません:ソフトウェアエンジニアリングです。 使用する そしてGDOTV。 知識グラフ分析を通じてCodebase-Oriented RAGを評価する コードグラフ-RAG リポジトリを AST ドライブの知識グラフに直接ブラウザに変換します。 散らばったAIコーディングセッションを検索可能な知識グラフに変換します。 AI アシスタント コーディングのための統一された、高い忠実性の代表性を作成します。 ギリギリ セッショングラフ レポジトリ Planning Graph Encoder offers semantic code intelligence through RDF knowledge graphs. Claude Code の地元の知識グラフを作成します。 大規模なPRを小規模でレビュー可能なスタックされたPRの指向性アサイクルグラフに分解し、 . レポレックス コードレビュー Graph PR分割 gitCGR は GitHub レポをグラフとして即座に視覚化します。 しかし、最終的には、ソフトウェアエンジニアリングはエンタープライズ・アーキテクチャのほんの一部にすぎません. もしオントロジーがエンタープライズ・アーキテクチャを復活させることができたら? これがアルベルト・D・メンドーザの改宗を促す質問です。 TOGAF、DoDAF、FEAFなどのエンタープライズアーキテクチャフレームワークは、長い間、アーキテクチャを説明、分析、視覚化するために使用されるオープンで、ベンダー中立の標準化されたグラフィックモデリング言語であるArchiMateを使用してきました。 ArchiMate 3.2 を RDF Ontology に変換 問題は、ArchiMateの図が作成された後、それらは平らにされ、PDFとして保存され、収集にかかる長い知識が凍結されるということです。 要素は統制され、参照され、時間の経過とともに進化するモデルに格納することができるが、EAツールはこの情報をリレーショナルテーブルに格納するので、EAはブロックとなる。 Connected Data London 2026 データ、人、アイデアを結びつける10年 キーワード:William Tunstall-Pedoe, the pioneer behind Amazon Alexa マルコム・ホッカー(Malcolm Hawker) - Thought Leader, CDO Professional Juan Sequeda – Principal Fundamental Researcher, ServiceNow ジェシカ・タリスマン - Semantic Architect, Founder of The Ontology Pipeline Book Now 本 今 Knowledge Graph Research, Applications and Best Practices 知識グラフ研究、アプリケーションとベストプラクティス ソフトウェアエンジニアリングが知識グラフのためのプレミアムアプリケーションドメインであると同様に、グラフはAI研究における最も急速に成長するセグメントとして現れています。 . グラフは、NeurIPS 2025の重要な部分であり、その重要性と市場シェアの増加を意味しました。 ダン・マクグレットの研究結果はこれを強調している。 結果は明確な加速を示し、2024年にグラフがAI研究で最も急速に成長するセグメントとなった時点で転換点を迎えます。 McGrathは、2023年から現在までのすべてのAI論文のベースラインに対するグラフ関連の研究の生産成長を追跡しました。 現実世界のアプリケーションも豊富にあり、Juan Sequedaの すべての会話が企業から来た知識グラフ会議で、ベンダーからではなく、POCからではなく、成熟したアーキテクチャとよく考えた役割とプロセスで実際の生産展開。 Connected Data ロンドン2025旅行レポート Sequedaは、何十年もの間、知識グラフの構築者であり、擁護者でした。 , and he will be . 20年間の構築オントロジーと知識グラフから得た20の教訓 Connected Data London 2026 は、ウィリアム・トゥンスタル・ペドー、マルコム・ホッカー、ジェシカ・タリスマンを含む初期のラインアップの一部として復帰。 Veronika Heimsbakk が投稿した一連の記事 動機を引っ張り出せば・・・ She elaborates on で、 翻訳ガイドをまとめて、 . 知識グラフを理解したいデータエンジニア なぜ知識グラフを大切にすべきか データエンジニアリング ontologies 論理についてのいくつかの基本的な部分 SPARQL for SQL Developers(SQL開発者向け) Ashleigh Faithはまた、知識グラフとオントロジーのモデリングで何十年もの経験を持っています。 彼女のヒントはRDFベースのグラフモデルに重く焦点を当てているが、その原則はほぼすべてのグラフデータモデリングプロジェクトに役立つほど深い。 top 10 modeling tips for ontology and graph RDFとLabelled Property Graph(LPG)のグラフデータモデル間の議論は続いている。 彼らとの関係を分析し、彼らは . Property Graph and LPG as structural and applied semantic models, places RDF in its role as a general semantic framework. Property Graph and LPG as structural and applied semantic models, places RDF in its role as a general semantic framework. Property Graph and LPG as structural and applied semantic models, places RDF in its role as a general semantic framework. RDFは知識代表モデルであり、LPGは意思決定インフラである。 ニコラス・エメガルド A , and Pieter Colpaert arguments for - 妥協決定に閉じこもり、合意を待つ必要がないこと。 no-ontology hack to show that you don't need to spend weeks data modeling to start building a RDF knowledge graph (RDF知識グラフを構築するために数週間のデータモデリングを費やす必要がない) 可能な互換性 Pragmatic AI Training Data Literacy から Data Science や Pragmatic AI へ AIの最初の原則を理解し、結果を得るためにそれを使用する方法を学びたい人々のために。 • 幅広い経験を通じて作成 ●忙しい職業家向けに設計 ●グローバルリーダーによる認証 ■オンサイト配達 Learn More もっと学ぶ Knowledge Graph Tools and Platforms 知識グラフツールとプラットフォーム あなたが使用できる知識グラフツールやプラットフォームを探している場合は、そこにも役立ついくつかのリソースがあります。 文書を構造化された知識に変換し、エンティティ、関係、トピックを抽出します。 知識グラフを簡単に操作するためのPythonライブラリです。 テーブルおよび階層データをプロパティグラフに変換し、グラフデータベースに注入するためのフレームワークです。 ニンニク Knowledge Graph Toolkit(KGTK) グラフ THE is a comprehensive, up-to-date repository, visualization, and analysis of offers across the graph technology space. グラフテクノロジー空間におけるオファーの包括的で最新のリポジトリ、視覚化、および分析。 専用のプラットフォーム、インフラストラクチャプロバイダー、知識中心の検索および管理ツールを組み合わせて、誰が何をやっているか、どこで重なっているか、どこで異なるかを見ることができます。 State of the Graph(グラフ) State of the Graph knowledge graph Catalog(グラフの知識グラフカタログ) TOPBRAIDのSteve Hedden イタロ・オリヴェイラ創設 マイケル・ホッグカメラが作った . Open Knowledge Graphs – ontologies, controlled vocabulary, and Semantic Web tools の検索エンジン コンセプトモデリングとリンクデータツールのショートリスト A Interactive Taxonomy of Semantic Modeling Concepts(セマンティック・モデリング・コンセプトのインタラクティブ・タクソノミー) Taxonomies can be considered as stepping stones for ontologies and knowledge graphs. Heather Hedden shared her insights on そして , and Kurt Cagle shows how to . タクシーは何ではないか タクシーソース 公共タクソノミーの使用 , and Yumiko Saito reflects on it. Kurt Cagle explores . タクソノミストは、Generative AIの新しい世界で役割を果たす タクソノミー(および一般に知識グラフ)をLLMによりフレンドリーにする方法 知識グラフでLLMを使用するには、 : 40以上の既存のGraph RAGシステムを共通の形式主義の下に統合するモジュラー4段階のアーキテクチャを導入する包括的な方法論 , and the . Fanghua (Joshua) Yu proposes Generative Knowledge Modeling (GenKM) より オペレーター algebra GenKG Lifecycle for end-to-end knowledge graph governance(エンド・トゥ・エンド・コンセプト・コンセプト・グラフ・ガバナンス) The State of the Graph Database Market グラフデータベース市場の現状 THE , with more competition among vendors and more options for users. より多くの販売者間の競争と、より多くのユーザーのためのオプション グラフデータベースが異なる機能をどのように比較するかをユーザーに見ることができるようにすることを目指しています。 グラフデータベース市場は成長している。 グラフデータベースのグラフカタログの状態 「State of the Graph」カタログには50以上のグラフデータベースが記載されていますが、CB Insightsの洞察責任者であるJason Saltzman氏は、 それが起こるにつれて、市場はますます許しやすくなります。 以前のクラウドインフラストラクチャと同様に、データベースは幅広い実験から、いくつかの重要なワークロードを取り巻く標準化に移行している。 Saltzman は Neo4j を呼び出し、彼らの勢いは規模と防御性を反映していると指摘する: 200 万ドルの ARR、フォーチュン 100 の 84% の浸透、および GraphRAG の採用の加速、CB Insights が最も高い IPO 確率の 1 つに貢献している。 Sudhir Hasbe, Neo4j CPO は、 , and shares a roadmap for 2026. notably, this includes “Ontologies as a First-Class Citizen”: a top-level, independent modeling tool with a repository of use-case-specific samples and native graph schema enforcement. 最新バージョン . Neo4jの2025年における建築の進化 Neo4j、スケーマをプレビュー機能としてサポート 新しいベンダーやリリースが加わるグラフデータベースの動きを見ました。 , の高性能、バージョン化グラフデータベースのオープンソース版。 知識グラフ、ベクトル埋め込み、および神経象徴的推論を組み合わせる。 複雑なパイプラインを原子データベースクエリとして実装する。 TuringDB Community Version をリリース AllegroGraph v8.5 リリース Memgraph Atomic GraphRAG Pipelinesをリリース 安定性、パフォーマンス、ツール、開発者の経験、AIエージェントの構築の向上を図る で。 複数のライターのサポートを追加しました。 SurrealDB バージョン 3.0 $23M シリーズ A 拡張 Vela Partners、KuzuDBの新しいフォークをリリース グラフデータベースのエコシステムにギャップを作り、KuzuDBフォークに加えて、 Rust で構築された新しい埋め込みグラフデータベースです。 is another distributed graph database written in Rust, which recently released v0.6.1. をリリースした。 KuzuDBはAppleが買収したようです。 グラフィック サミヤマ Grafeo と Samyama の両方 結果: THE 以前はLinked Data Benchmark Council(LDBC)として知られていたが、標準グラフベンチマークを定義し、グラフ処理技術を取り巻くコミュニティを育成する非営利団体である。 LDBCベンチマーク Graph Data Council(GDC) グレムリン生態系のためのより多くのベンチマークと更新があります。 グレムリンに基づく実施 ワークロード is a benchmarking tool designed for graph databases based on Apache TinkerPop. そして、 . LDBC SNB Interactive for TinkerPop LDBC ソーシャル ネットワーク ベンチマーク (SNB) Interactive v1 ティンカーベンチ 『Practical Gremlin: An Apache TinkerPop Tutorial』 Graph Analytics and Graph AI Updates グラフアナリティクスとグラフAIの更新 グラフアナリティクス市場は、2025年の2.41億ドルから2026年の2.92億ドル(CAGRの21.61%)に成長すると予想され、2032年までに9.49億ドルに達する。 あなたのニーズに合ったグラフ分析ツールを閲覧、比較、選択するための単一のアクセスポイントを提供します。 State of the Graph Catalog for graph analytics(グラフ分析のためのグラフカタログ) グラフアナリティクス市場における注目すべき入力は、Google BigQuery Graphです。 ユーザーは、グラフクエリ言語(GQL)をサポートしながら、スケールでクエリ、データを統一し、洞察を視覚化できます。 BigQuery Graph、現在プライベートプレビュー中 Netflixはグラフアナリティクスも活用しています。 そして 次のステップは、The . Netflixがリアルタイムの分散グラフを作成した方法と理由 彼らは高出力グラフ抽象をどのように作成したか。 Netflixにおけるグラフ検索のAIの進化、構造化されたクエリから自然言語へ ClickHouse と PuppyGraph は、 グラフデータベースへのETLなしで既存のデータに直接関係をクエリする。 . レイクハウスグラフコンセプト:ゼロコピーグラフ分析 DuckDBは現在、Onagerを通じてグラフ分析も提供しています。 グラフ・データ・サイエンス・ライブラリ for Rust. It provides common data structures and algorithms for analyzing real-world networks, such as social, transportation, and biological networks. The Neo4j blog offers background and examples on some of the most common graphics analytics algorithms. グラフ・データ・サイエンス・ライブラリは、社会、輸送、および生物ネットワークなどの現実世界のネットワークを分析するための共通のデータ構造とアルゴリズムを提供しています。 で、 そして、 . グラフィナ ルワイン ジャッカー パグランク グラフAIは、AIエージェント向けのグラフメモリの登場によって再定義されています。 グラフベースの視点からエージェントメモリの包括的なレビューを提示します Cognee、データを生きた知識グラフに変換するオープンソースAIメモリエンジン、 . グラフベースのエージェントメモリ:タクソノミー、テクニック、アプリケーション AIエージェントの記憶を構築するために7500万ドルの種子資金調達 Himanshu jha は、トランスフォーマーがどのように順序モデリングを変更し、グラフトランスフォーマーがどのようにグラフ学習を変更しているのか、フレームアップの間のパラレルについて説明しています。 . トランスフォーマー革命のレンズを通じてGNNからグラフトランスフォーマーへの移行 GraphBenchは評価を標準化し、統一されたハイパーパラメータ調節フレームワークを含み、最先端のメッセージ転送とグラフトランスファーターモデルと簡単なプラグ&プレイコードで強力なベースラインを提供します。 Graphbenchについて Graph Billion- Foundation-Fusion (GraphBFF) は、建設のための最初のエンド-to-エンドレシピです。 (GFMs) for arbitrary heterogeneous, billion-scale graphs. Central to the recipe is the GraphBFF Transformer, a flexible and scalable architecture designed for practical billion-scale GFMs. レシピの中心は、実用的な億規模のGFMsのために設計された柔軟でスケーラブルなアーキテクチャです。 Billion-Parameter Graph Foundation モデル Year of the Graph Newsletterにサブスクリプション すべてのものを追跡 グラフ 年を通して 知識グラフ、グラフデータベース、分析、AI、データサイエンス Year of the Graph Newsletterにサブスクリプション Year of the Graph Newsletterにサブスクリプション すべてのものを追跡 グラフ 年を通して 知識グラフ、グラフデータベース、分析、AI、データサイエンス
