| GraphRAG |
圖譜檢索增強生成 |
結合知識圖譜與向量檢索的 RAG 架構，為 LLM 提供有根據（grounded）的知識以減少幻覺 |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) |
檢索增強生成 |
讓 LLM 在生成答案時檢索外部知識來源，提供具脈絡的回答 |
| OWL/RDF |
網路本體語言／資源描述框架 |
在 Protégé 中用於形式化定義語意模型的本體語言與資料模型 |
| Ontology |
本體論／本體 |
對某知識領域概念化的形式化、明確規範，作為知識領域的 schema 或藍圖 |
| Knowledge Graph (KG) |
知識圖譜 |
儲存大量相互連結真實資料的圖結構，本文中由本體轉換而成並存於 Neo4j |
| Labeled Property Graph (LPG) |
標籤屬性圖 |
Neo4j 採用的圖模型，節點與關係皆為帶標籤、方向與屬性的一等公民 |
| Triples (Subject, Predicate, Object) |
三元組（主詞、謂詞、受詞） |
RDF 的基本結構，用以表達語意關係 |
| Object Properties |
物件屬性 |
本體中定義實體之間關係的屬性（如 exploits、targets） |
| Datatype Properties |
資料型別屬性 |
本體中定義實體屬性值的屬性（如 cveID、severity） |
| Cypher |
Cypher 查詢語言 |
Neo4j 的圖查詢語言，使用 MATCH、RETURN 進行模式比對與路徑搜尋 |
| Vector embeddings |
向量嵌入 |
（Qdrant 向量檢索基礎）將語意內容轉為向量以支援相似度檢索 |
| Qdrant |
Qdrant 向量資料庫 |
本文用於建構向量檢索式 GraphRAG 的向量資料庫 |
| OWL Reasoner (HermiT) |
OWL 推理機（HermiT） |
對本體進行邏輯推理與一致性檢查、推論新事實的推理引擎 |
| Logical Inference / Reasoning |
邏輯推論／推理 |
依公理與約束推導必然為真的事實（如推斷 Ransomware 亦為 Threat） |
| Pattern Matching |
模式比對 |
LPG 的核心查詢能力，於圖中尋找符合特定結構的子圖 |
| Graph Traversal / Pathfinding |
圖遍歷／路徑搜尋 |
沿關係邊在圖中快速迭代尋找連結路徑 |
| Graph Algorithms (PageRank) |
圖演算法（PageRank） |
套用於圖上的演算法，如計算節點重要性的 PageRank |
| Semantic Layer |
語意層 |
本體作為覆蓋於彈性 LPG 資料之上的標準化、驗證與組織層 |
| Schema-flexible / Schema-optional |
彈性綱要／可選綱要 |
LPG 模型特性，可快速吸納新的雜亂資料而不需嚴格 schema |
| Hallucination |
幻覺 |
LLM 產生不實內容的問題，GraphRAG 透過提供明確知識加以緩解 |