知識グラフの一文ごとに、原文の一節が残る。
LoreGraph は小説・戯曲・脚本・台本を、検索できるグラフに変換します。人物・物・出来事・概念、そしてそれらを結ぶ型付きの関係です。どの主張にも evidence_span が付くので、関係をクリックすればその出典の一文に着きます。
関係をでっち上げるグラフは、無いほうがましだ。
テキストから知識グラフを作る多くのツールは、三つ組を抽出して「信じてください」と言う。フィクションではそれが致命的になる。LoreGraph が守るのは一つだけ。抽出したすべての主張に evidence_span、つまり原文そのままの部分文字列を持たせ、検証パスが一致率 95% に届かない主張を落とす。
目の前の本文だけ。
知っている孫悟空は
忘れるよう、
明示的に指示される。
エンジニアリングは以下のプロジェクトを参照した。コーパスは公開されている出典から取っている。
参考文献を見る![図版：New Inventions of Modern Times [Nova Reperta], The Invention of Book Printing, plate 4（メトロポリタン美術館、CC0、コラージュとして加工）](./assets/capabilities.webp)
根拠には厳しく、モデルにはゆるく。
Splink・ComEM・GraphRAG を読んで、四つのことが決まった。文字列一致の関門、文字体系をまたぐ実体解決、パス単位のコミットと冪等な再実行、そして特定ベンダーに縛られないクライアント。
一冊の本、五つのビュー、土台は同じグラフ。
八つのパスで、生の本文から確かめられる主張へ。
第 1・4 パスは決定的。第 2・3・5・6・8 パスはモデルを呼ぶ。第 7 パスは提案ではなく関門だ。各パスが個別にコミットするので、失敗した実行は --from N で再開でき、二重書き込みは起きない。
分割 →
章を意識した決定的な分割。英語の見出しも「第N回」も同じように読む。各チャンクに物語全体での時間位置を付ける。
抽出 →
型付きの言及を取り、実体解決（語形と埋め込み kNN によるブロッキング、続いて一括照合）、共参照、五種類の関係、そしてそれらが含意する常識的事実まで進む。
検証 →
chain-of-verification。根拠の範囲が原文と文字どおり一致しない主張はここで落ちる。関門は 95%。
ノート
実体ごとに Hybrid Note を一枚。事実と推論を別の欄に分け、推論には確信度を、実体には下位種別と重要度を付ける。
三つのコマンドで、手元の一冊にグラフが生まれる。
まず uv sync。pgvector を入れた Postgres 16+ に alembic upgrade head を当て、あとは loregraph ingest と loregraph extract。OpenRouter の鍵が一つあれば足りる。中くらいの長編なら時間ではなく分で終わり、1 冊あたり 20 ドルの上限がパスの合間に効く。
