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グラフDB実践入門　生成AI連携による課題解決
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グラフDB実践入門　生成AI連携による課題解決

発売日: 2026/1/16
インプレス NextPublishing 石川 英伸 (著)
PDF / EPUB EPUBリフロー
想定ページ数: 72ページ
ISBN: 9784295604174
全文検索: 非対応
本書は、グラフDBと生成AIの融合を通じて、顧客の課題解決に向けた新たな武器を提供することを目指しています。グラフDBの基礎から、データ分析における実践的な手法まで、幅広くカバーしています。特に、GitHub CopilotやJupyter Notebookを活用した具体的な事例を通じて、読者は生成AIとの連携方法を学ぶことができます。また、GraphRAGなどの最新技術についても触れ、実際にどのように活用できるのかを示します。これからのデータ処理や分析の手法を学ぶ上で、役立つ内容が満載です。

【目次】
第1章　グラフDBについて
第2章　グラフDBの使い所
第3章　グラフDBのクエリ
第4章　筆者が紹介するグラフDBソフトウェア
第5章　Cypherクエリで操作
第6章　Jupyter Notebook
第7章　生成AI機能との組み合わせ
第8章　SQL/PGQ
第9章　グラフDBとJupyterと生成AI

目次

電子書籍閲覧に関するご注意
目次
はじめに
注意事項
免責事項
第1章　グラフDBについて
1.1　グラフDBとは？
1.2　グラフDBの「グラフ」について
1.3　筆者が関心を持ったきっかけ
第2章　グラフDBの使い所
2.1　有向グラフ
2.2　無向グラフ
2.3　SNS
2.4　最短距離の測定
2.5　GraphRAG
第3章　グラフDBのクエリ
3.1　グラフDBの種類
3.2　Cypher
3.3　グラフDBのナレッジ共有サイト
第4章　筆者が紹介するグラフDBソフトウェア
4.1　kuzudb
4.2　kuzudbの苦手な部分
4.3　Cypherについて
第5章　Cypherクエリで操作
5.1　データソースの準備
5.2　データベースを作成する
5.3　ノード情報を格納するテーブル
5.4　リレーション情報を格納するテーブル
5.5　データソースをリレーションテーブルにインポート
5.6　上記の操作をまとめて実践する方法
5.7　グラフDBのGUI
5.8　グラフDBでのデータ分析例
5.9　電車の経路のデータ分析例
5.10　徳川家系図のグラフデータ
第6章　Jupyter Notebook
6.1　Jupyter Notebookとは
6.2　Jupyter Notebookのインストールとツール活用
6.3　Jupyter Notebookの実行デモ
6.4　VSCodeのインタラクティブモード
第7章　生成AI機能との組み合わせ
7.1　GitHub Copilot
7.2　Copilotチャット機能
7.3　Copilotの編集機能
7.4　Copilot Agentモード
7.5　ベストプラクティス
第8章　SQL/PGQ
8.1　グラフDBの弱い点について
8.2　そこでSQL/PGQが登場
第9章　グラフDBとJupyterと生成AI
9.1　NotebookをAI Agentで作成
9.2　yfilesのグラフ操作
9.3　kuzudbの応用
著者紹介・あとがき
著者とサークルについて
あとがき

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