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SUMMARY:Neo4j ユーザー勉強会 #49(大阪開催)
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DESCRIPTION:## 現地開催です。Zoomではありません。  \n会場
 は大阪です。  \n\n49回目ののMeetupを開催させていただき
 ます。  \n久々の開催になりますが皆さんよろしくお願
 いします。\n\n## 1\\. Introduction to Retrieval Augmented Generation 
 (RAG) and Graph\nDatabases.\n\n### 概要\n\nGenAI has taken the world by 
 storm. This event will feature an introduction to\nusing Large Language Mo
 dels (LLMs) with databases to leverage private data for\nmore accurate and
  relevant information. We'll cover both vectorRAG and\ngraphRAG techniques
  that you can use in your own projects.  \n  \nGenAIは世界を席巻し
 ています。このイベントでは、大規模言語モデル（LLM
 ）をデータベースと組み合わせて、プライベートデー
 タを活用し、より正確で関連性の高い情報を得る方法
 を紹介します。自身のプロジェクトで活用できるvectorRA
 GとgraphRAGの技術についても説明します。  \n\n### 発表者 
 (Speaker)\n\nJason Koo\, Developer Advocate at Neo4j  \nhttps://neo4j.com\
 n\nMobile Developer turned Pythonista\, Jason Koo is one of Neo4j’s Deve
 loper\nAdvocates focused on assisting the Python community. He has gone fr
 om mobile\napp development for Marketing and Financial Tech companies befo
 re\ntransitioning to work in various fields such as computer vision\, real
 -time\nmessaging\, and graph technologies.  \n\n## 2\\. Powering Clinical 
 Research with Knowledge Graphs\n\n### 概要\n\nIn healthcare\, data is ab
 undant but often siloed. That makes it difficult to\nextract meaningful in
 sights. Traditional data management systems are not\nequipped to handle th
 e complexity of healthcare data\, which includes clinical\nrecords\, medic
 al knowledge\, omic results\, and more. As a consequence\, doctors\,\nrese
 archers\, and patients are unable to take full advantage of this valuable\
 nresource.\n\nEnter the Knowledge Graphs. They represent and connect diver
 se data sources.\nRecently\, GPT makes it even easier to construct and que
 ry knowledge graphs. In\nhealthcare\, we use knowledge graphs to capture t
 he relationships among\npatients\, diseases\, treatments\, and outcomes. F
 or examples\, for a given set of\nsymptoms\, doctors can get a complete li
 st of possible causes\, ranked by the\nodds. Knowledge graphs can explain 
 medical concepts and test results in a\nlayman-friendly way so that the pa
 tients can understand them more easily.\n\nIn this talk\, I will explore t
 he potential of knowledge graphs for healthcare.\nAnd we will also discuss
  the challenges of building and maintaining knowledge\ngraphs\, including 
 data quality\, interoperability and privacy.  \n\nヘルスケアでは、
 データは豊富なのですが、よくデータがサイロになっ
 ています。 そのため、意味のある洞察を引き出すのが
 難しくなっています。\n従来のデータ管理システムは、
 臨床記録、医学的知識、オミックスの結果などを含む
 ヘルスケアデータの複雑さに対応するための機能が備
 わっていません。\nその結果、医師、研究者、患者は、
 情報源を十分に活用することができません。\n\nそれに
 対して、ナレッジグラフが登場します。ナレッジグラ
 フは、多様なデータソースを表現し結びつけます。最
 近では、GPTがナレッジグラフの構築とクエリが簡単に
 できるようになりました。\nヘルスケアでは、ナレッジ
 グラフを使って患者、疾患、治療、結果の関係を把握
 します。\n例えば、ある症状に対して、医師は考えられ
 る原因を確率でランク付けした完全なリストを得るこ
 とができます。\nナレッジグラフは、医学的な概念や検
 査結果を一般の人にもわかりやすい方法で説明するこ
 とができるため、患者もより簡単に理解することがで
 きます。\n\nこのプレゼンテーションでは、ヘルスケア
 におけるナレッジグラフの可能性を探っていきたいと
 思います。\nまた、データの品質、相互運用性、プライ
 バシーなど、ナレッジグラフを構築・維持する上での
 課題についても説明します。  \n\n### 発表者 (Speaker)\n\nSi
 xing Huang\, Gemini Data  \nhttps://www.geminidata.com\n\n## 3\\. GQL Stan
 dard (ISO/IEC 39075:2024)\n\n### 概要\n\nIn April 2024\, GQL (ISO/IEC 39
 075:2024) was published. Like SQL for RDB\, it is\nthe ISO standard query 
 language for Graph Databases. What are the differences\nbetween Cypher and
  GQL? I will introduce the current status of GQL\, which is\nbeing gradual
 ly incorporated into Neo4j 5.  \n  \n2024年4月に、GQL (ISO/IEC 39075:2
 024) が発行されました。 RDBのSQLと同じようにGraph\nDatabas
 eのISO標準の問い合わせ言語です。 CypherとGQLはどこが違
 うのか? Neo4j\n5で順次取り込まれているGQLの現状につい
 て紹介します。  \n\n### 発表者 (Speaker)\n\nKoji Annoura  \nhttp
 s://annoura.com  \n\n### 書籍の告知 (Books)\n\namazonで販売中の
 ユーザーグループの書籍です。  \n『グラフ型データベ
 ース入門 Neo4jを使う』  \nAMAZONサイトへ\n\nhttps://jp-neo4j-u
 sersgroup.connpass.com/event/322658/
LOCATION:大阪市中央区本町4-2-12 (野村不動産御堂筋本町ビ
 ル3F) (株式会社スマレジ　大阪ショールーム)
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