> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.xkat.space/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# ナレッジグラフのアーキテクチャ

> Neo4j を基盤とするナレッジグラフの構造。

ナレッジグラフは xkat の屋台骨です。このページでは、その裏側の構造を説明します。

## ノードと関係

* **ノード**はスキルや概念を表します — クリエイターが [Studio](/ja/studio/knowledge-design)
  で設計し、学習者が [3D](/ja/learn/knowledge-graph) で探索するのと同じノードです。
* **関係**がそれらを結びます。最も重要なのは **`REQUIRES`** で、前提条件を符号化し、
  グラフに学習順序を与えます。

## Neo4j による駆動

グラフは、前提条件のたどりに適したグラフデータベース **Neo4j** に保存・クエリされま
す。コースが公開されると、そのレッスンは `REQUIRES`（および関連）関係で結ばれたノー
ドとして Neo4j に同期されます。

## グラフが可能にすること

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="パーソナライズドロードマップ" icon="route">
    [MyRoads](/ja/learn/roadmap) は前提条件をたどり、目標への経路を計算します。
  </Card>

  <Card title="3D 探索" icon="diagram-project">
    つながった構造が、探索可能なスキルの宇宙として描画されます。
  </Card>

  <Card title="進捗のマッピング" icon="chart-line">
    完了はノードに対して記録され、習熟度がグラフ上で見えます。
  </Card>

  <Card title="再利用可能な知識" icon="recycle">
    原子的なノードは、コースを横断して一貫した宇宙へとつなげられます。
  </Card>
</CardGroup>

## 関連

<Card title="AI コントロールパイプライン" icon="gears" href="/ja/platform/ai-pipeline">
  コンテンツが信頼性高くグラフに入る仕組み。
</Card>