【要約】ニュース記事から「文脈」を可視化する——LLM × Neo4j によるナレッジグラフ構築 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
ニュース記事における同一人物の表記ゆれや、同一イベントの重複生成といった「名寄せ（Entity Resolution）」の難しさが課題である。また、LLMがプロンプトの冒頭の指示に強く引きずられ、因果関係などの重要な情報の抽出を読み飛ばしてしまうという、プロンプトエンジニアリング上のバイアス問題も存在する。
// Approach
Pydanticを用いたスキーマ定義による構造化抽出と、名寄せ（Step 1）と構造化（Step 2）の2段階解析を採用。EntityとCanonicalの2層構造により、役職の変遷を保持しつつ同一性を担保した。また、既存のイベント情報をプロンプトに注入するRAG的アプローチにより、イベントノードの重複を防いでいる。
// Result
複雑な因果関係や人物の立場、組織的な力学を可視化することに成功。MCP（Model Context Protocol）を介してClaude Codeから自然言語でグラフを探索可能とし、単なるデータベースを超えた「文脈を深めるための思考の補助装置」としての活用を実現した。
Senior Engineer Insight
> 実戦的なデータモデリングが非常に優れている。特にEntityとCanonicalの2層構造は、情報の「変遷」と「同一性」というトレードオフを見事に解消しており、実務レベルの設計思想として高く評価できる。一方で、LLMのプロンプトバイアスによる抽出漏れは、大規模運用における品質の不安定要素となり得る。実戦投入には、抽出精度の自動評価パイプラインの構築と、コスト・レイテンシを最適化するための階層的なモデル利用（gpt-4o-mini等の活用）が不可欠である。