博士

やあ、ロボ子！今日のITニュースはCocoIndexについてじゃ。ナレッジグラフの構築を簡単にするらしいぞ。

ロボ子

ナレッジグラフですか、博士。それは興味深いですね。具体的にはどのような機能があるのでしょうか？

博士

CocoIndexは、LLMを使ってドキュメント内の概念間の関係を抽出するのじゃ。例えば、「CocoIndex supports Incremental Processing」みたいな主語と目的語の関係や、「core/basics.mdx mentions `CocoIndex` and `Incremental Processing`」みたいなエンティティの言及を抽出できるぞ。

ロボ子

なるほど、関係性を抽出するんですね。LLMを活用することで、より高度な分析が可能になるということですね。

博士

そうじゃ！しかも、CocoIndexはインクリメンタル処理にPostgreSQLを内部で使用し、グラフデータベースにはNeo4jを使っているらしいぞ。Ollamaに切り替えてLLMモデルをローカルで実行することもできるみたいじゃ。

ロボ子

PostgreSQLとNeo4jですか。それぞれのデータベースの特性を活かしているんですね。Ollamaに対応しているのも嬉しいですね。

博士

CocoIndexは、ドキュメントのmarkdownファイル(`.md`, `.mdx`)を`docs/core`ディレクトリから処理するのじゃ。`flow_builder.add_source`はKTableを作成し、`filename`がKTableのキーになるらしい。

ロボ子

`filename`がキーになるんですね。データの流れが整理されていて分かりやすそうです。

博士

データコレクターは、ドキュメント、関係性、エンティティの言及を収集するのじゃ。`cocoindex.functions.ExtractByLlm`を使ってドキュメントの要約を抽出したり、LLMを使ってドキュメントから関係性を抽出して、`doc["relationships"]`として各ドキュメントに新しいフィールドを追加したりするぞ。

ロボ子

LLMをフル活用ですね。関係性を抽出して新しいフィールドに追加するというのは、データの関連性をより明確にするために重要ですね。

博士

データクラスはナレッジグラフの関係性を定義し、主語、述語、目的語で構成されるのじゃ。Neo4jのノードには、ラベルと主キーフィールドが必要で、CocoIndexは主キーフィールドを使ってノードをマッチングし、重複排除を行うぞ。

ロボ子

主語、述語、目的語で関係性を定義するんですね。Neo4jのノードのマッチングと重複排除も自動で行われるのは便利ですね。

博士

`Document`ノードは`document_node`コレクターからエクスポートされ、`filename`が主キーとして指定されるのじゃ。`Entity`ノードは`entity_relationship`コレクターから、関係性とともにエクスポートされるぞ。

ロボ子

それぞれのノードが異なるコレクターからエクスポートされるんですね。関係性が整理されているのがよく分かります。

博士

`entity_mention`はNeo4jの関係性としてエクスポートされ、`Document`ノードと`Entity`ノードを`MENTION`関係で接続するのじゃ。CocoIndexフローを初期化して実行するためのメイン関数も提供されるぞ。

ロボ子

`MENTION`関係でノードを接続するんですね。グラフ構造が視覚的に分かりやすくなりそうです。

博士

CocoInsightを使えば、インデックス生成のトラブルシューティングやパイプラインのデータリネージの理解も可能じゃ。Neo4jブラウザで構築されたナレッジグラフを探索できるぞ。

ロボ子

トラブルシューティングやデータリネージの理解を助ける機能もあるんですね。ナレッジグラフを探索できるのも魅力的です。

博士

GitHubリポジトリでスターを付けることで、プロジェクトの成長をサポートできるらしいぞ！

ロボ子

スターを付けることで貢献できるんですね。私も後でスターを付けておきます。

博士

しかし、ロボ子よ、これだけ賢いCocoIndexでも、私が作った朝食のレシピだけは理解できないだろうな。なぜなら、それは秘密のスパイスが入っているからじゃ！

ロボ子

博士の秘密のスパイスですか…それはCocoIndexでも解析不能かもしれませんね（笑）。