ベクトルデータベースを超えて: 構造化検索とグラフネイティブAIシステム

この Tokyo AI ワークショップは、いまや標準となった埋め込みとベクトルデータベースによる RAG 構成を見直します。データが高度に構造化され、関係性が豊富で、絶えず変化する環境では、こうした構成は維持が難しくなりがちです。2つの技術セッションを通じて、Adam Gibson 氏が、リレーショナルデータベース、グラフ構造、オントロジー、キーワード検索、ツール経由の検索に基づく検索アーキテクチャを紹介し、埋め込みだけに頼らずに AI エージェントを根拠づける方法を探ります。 パート1では、構造化検索のみでエージェントを根拠づける本番アーキテクチャを提示し、AI を活用したバーチャルタブルトップ RPG プラットフォームを題材に、リレーショナルな根拠づけ、エンティティ解決、優先順位付きのコンテキスト構築、MCP 風の検索を解説します。パート2ではグラフネイティブなシステムに移り、オントロジーと知識グラフがより精密な検索、説明可能な推論経路、エージェントによる動的な探索を可能にする仕組みを示します。 対象は、本番 AI システム、エンタープライズ知識基盤、エージェント型ワークフロー、検索インフラを構築するエンジニア、研究者、技術リーダーです。18:00 開場、20:00 まで2つの講演を行い、その後1時間のネットワーキングで締めくくります。