Knowledge Graph-FAQs

Was ist ein Knowledge Graph in einfachen Worten?

Ein Wissensdiagramm ist eine Möglichkeit, Daten so zu organisieren, dass Maschinen die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen verstehen können. Er ist so konzipiert, dass er auf die gleiche Weise funktioniert, wie Menschen Ideen miteinander verbinden. Stellen Sie sich ein Netz vor, in dem Knoten Konzepte wie "Person", "Unternehmen" oder "Produkt" darstellen und Kanten zeigen, wie diese Konzepte miteinander verbunden sind, z. B. "arbeitet für", "besitzt" oder "stellt her". Diese Struktur ermöglicht es sowohl Menschen als auch Maschinen, Daten intuitiver zu suchen, zu verbinden und zu interpretieren.

Im Kern ist ein Wissensdiagramm eine Karte des Wissens. Er speichert nicht nur Daten. Er erfasst den Kontext oder Konzepte wie das "Wer", "Was", "Wann", "Wo" und "Wie" von Informationen. Anstatt nur "Apple" als Unternehmen aufzulisten, kann ein Wissensdiagramm zum Beispiel zeigen, dass Apple von Steve Jobs gegründet wurde, seinen Hauptsitz in Cupertino hat und das iPhone herstellt.

Dieses Netz aus vernetztem Wissen hilft Computern, komplexe Fragen genauer zu beantworten, z. B. "Welche in den 1970er Jahren gegründeten Unternehmen verkaufen heute noch weltweit Unterhaltungselektronik?"

Wie wird ein Knowledge Graph von Unternehmen genutzt?

Unternehmen nutzen Wissensgraphen, um den Wert von Daten freizusetzen, indem sie sie besser vernetzen, kontextbezogen und nutzbar machen. In der data-driven Wirtschaft von heute stehen Unternehmen vor der Herausforderung, mit Daten umzugehen, die im Silo verschiedenen Abteilungen und Systemen isoliert sind. Ein Wissensdiagramm hilft, diese Silos aufzubrechen und eine einheitliche Sicht zu schaffen.

Hier sind sechs gängige Geschäftsanwendungen:

1. 360-Grad-Sicht auf den Kunden

Durch die plattformübergreifende Verknüpfung von Kundeninteraktionen, -transaktionen und -verhaltensweisen können Unternehmen ein vollständiges, aktuelles Bild jedes Kunden erstellen. Dies ermöglicht ein personalisierteres Marketing, einen proaktiven Kundenservice und eine bessere Vertriebsausrichtung.

2. Produktinformationsmanagement

Einzelhändler und Hersteller können Wissensgraphen verwenden, um komplexe Produktkataloge zu organisieren, verwandte Artikel miteinander zu verbinden und Spezifikationen über Marken und Kategorien hinweg verwalten .

3. Unternehmenssuche

Anstatt sich auf die herkömmliche stichwortbasierte Suche zu verlassen, können Unternehmen semantische Suchen mithilfe von Wissensgraphen implementieren. Auf diese Weise können Mitarbeiter Informationen auf der Grundlage von Bedeutung und Beziehungen und nicht nur anhand von Textübereinstimmungen finden.

4. Betrugserkennung

Durch die Modellierung von Beziehungen zwischen Benutzern, Transaktionen und Konten helfen Wissensgraphen dabei, verdächtige Muster zu erkennen, die auf Betrug hindeuten, wie z. B. ungewöhnliche Verbindungen zwischen Konten.

5. Empfehlungssysteme

Ganz gleich, ob es um die Auswahl von Filmen, Büchern oder Produkten geht, Wissensgraphen verbessern die Empfehlungen, indem sie die Beziehungen zwischen den Vorlieben eines Nutzerund den verfügbaren Produkten verstehen.

6. Einhaltung von Vorschriften

Unternehmen im Finanz-, Gesundheits- und Pharmasektor nutzen Wissensgraphen, um die Datenabfolge zu verfolgen, sensible Informationen verwalten und Vorschriften wie GDPR oder HIPAA einzuhalten.

Kurz gesagt: Wissensgraphen verwandeln Rohdaten in strategische Erkenntnisse und ermöglichen intelligentere und schnellere Geschäftsentscheidungen.

Wie unterscheidet sich ein Knowledge Graph von einer herkömmlichen Datenbank?

Herkömmliche Datenbanken und Wissensgraphen speichern und verwalten beide Daten, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken und haben unterschiedliche Strukturen. Hier sind fünf wesentliche Unterschiede:

1. Struktur: Tabellen vs. Diagramme

• Traditionelle Datenbankenwie SQL-Datenbanken, verwenden Tabellen mit Zeilen und Spalten, um Daten zu speichern.
• Wissensgraphen verwenden Knoten und Kanten, um Entitäten und ihre Beziehungen darzustellen.

2. Schwerpunkt: Daten vs. Beziehungen

• Datenbanken sind für die effiziente Speicherung und Abfrage von Daten optimiert.
• Wissensgraphen sind so konzipiert, dass sie Beziehungen und Kontext modellieren und so die Durchführung komplexer Abfragen über verknüpfte Informationen erleichtern.

3. Flexibilität des Schemas

• Herkömmliche Datenbanken erfordern ein festes Schema, was bedeutet, dass Änderungen langsam und störend sein können.
• Wissensgraphen ermöglichen die Weiterentwicklung des Schemas. Benutzer können neue Datentypen oder Beziehungen hinzufügen, ohne die gesamte Struktur umzugestalten.

4. Anfrage Sprache

• SQL wird für die Anfrage relationaler Datenbanken verwendet.
• SPARQL für RDF-Graphen oder Cypher für Eigenschaftsgraphen wie Neo4j wird zur Anfrage Wissensgraphen verwendet.

5. Datenintegration

• Wissensgraphen eignen sich aufgrund ihrer flexiblen und semantischen Natur besser für die Integration verschiedener Datenquellen.

Was sind die wichtigsten Komponenten eines Knowledge Graph?

Ein Wissensgraph besteht aus mehreren Bausteinen, die zusammen ein reichhaltiges, semantisches Informationsnetz bilden. Hier sind die sechs wichtigsten Komponenten:

1. Entitäten (Knoten)

Dies sind die "Dinge", die das Diagramm darstellt. Dabei kann es sich um Datenpunkte wie Personen, Organisationen, Standorte, Produkte usw. handeln.

2. Beziehungen (Kanten)

Dies sind die Verbindungen zwischen Entitäten, wie "works_for", "founded_by" oder "located_in". Beziehungen sind genauso wichtig wie die Entitäten selbst.

3. Eigenschaften (Attribute)

Jede Entität oder Beziehung kann haben Metadaten oder Attribute haben. Eine Entität "Person" kann zum Beispiel Attribute wie "Name", "Geburtsdatum" oder "E-Mail" haben.

4. Ontologie (Schema)

Dies ist das zugrunde liegende Modell, das die Arten von Entitäten, Beziehungen und deren Regeln definiert. Ontologien bieten Beständigkeit und helfen sowohl Maschinen als auch Menschen zu verstehen, was jeder Teil des Graphen bedeutet.

5. Tripel (für RDF-Graphen)

In RDF-basierten Graphen werden die Daten als Tripel gespeichert:

Subjekt - Prädikat - Objekt

Zum Beispiel:

Steve Jobs - gegründet - Apple

6. Graphendatenbank oder Triple Store

Dies ist die Maschine, die den Graphen speichert und abfragt. Beispiele sind Neo4j (Eigenschaftsdiagramm), GraphDB (RDF) und Amazon Neptune (Hybrid).

Zusammen ermöglichen diese Komponenten, dass Wissensgraphen komplexe Domänen auf eine hochgradig vernetzte, skalierbar und semantisch reichhaltige Weise modellieren können.

Wie werden Wissensgraphen für KI verwendet?

Wissensgraphen spielen in der künstlichen Intelligenz (KI) eine zentrale Rolle, da sie strukturiertes, interpretierbares und erklärbares Wissen bereitstellen. Während KI-Modelle wie neuronale Netze oft als "Black Boxes" behandelt werden, bieten Wissensgraphen Transparenz und Funktionen.

Zu den fünf wichtigsten Anwendungen von KI gehören:

1. Wissenserweiterung für NLP

Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) nutzen Wissensgraphen, um den Kontext zu verbessern. So können Chatbots beispielsweise auf einen Wissensgraphen verweisen, um Begriffe zu klären, Fragen zu beantworten oder konsistente Definitionen bereitzustellen.

2. Kontextbezogene Argumentation

KI-Modelle können Wissensgraphen verwenden, um Schlussfolgerungen und logische Ableitungen zu ziehen. Wenn ein Graph weiß, dass "X ein Typ von Y ist" und "Y ein Merkmal Z hat", kann er folgern, dass "X wahrscheinlich Z hat".

3. Semantische Suche und Fragenbeantwortung

Suchmaschinen und virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa verwenden Wissensgraphen, um Nutzer auf reale Entitäten und Beziehungen abzubilden. Dies verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse.

4. Erklärbarkeit

Unter Maschinelles Lernenhelfen Wissensgraphen zu erklären, warum ein Modell eine Entscheidung getroffen hat. Zum Beispiel könnte eine Empfehlungsmaschine diese Argumentation zeigen:

"Wir haben dir dieses Buch empfohlen, weil dir ein anderes Buch desselben Autors gefallen hat".

5. Hybride KI-Systeme

Moderne KI-Systeme kombinieren zunehmend statistische KI wie neuronale Netze mit symbolischer KI wie Wissensgraphen. Dieser hybride Ansatz verbessert die Robustheit, insbesondere in kritischen Bereichen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen.

Im Wesentlichen geben Wissensgraphen KI-Systemen ein Gedächtnis, einen Kontext und eine Logik, die es ihnen ermöglichen, mehr wie Menschen zu denken.

Wie wird die Datenqualität in einem Knowledge Graph aufrechterhalten?

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität in einem Wissensdiagramm ist von entscheidender Bedeutung, da ungenaue oder inkonsistente Daten die Beziehungen stören und zu fehlerhaften Erkenntnissen führen können. Im Folgenden finden Sie sechs wichtige Strategien zur Gewährleistung der Datenintegrität:

1. Schema-Validierung

Die Ontologie des Graphen setzt Regeln darüber durch, welche Arten von Entitäten und Beziehungen zulässig sind. Verstöße können automatisch gekennzeichnet werden.

2. Auflösung der Entität

Bei der auch als Deduplizierung bezeichneten Methode geht es darum, zu erkennen, wann sich verschiedene Dateneinträge auf dieselbe reale Entität beziehen. Zum Beispiel beziehen sich "IBM" und "International Business Machines" wahrscheinlich auf dasselbe Unternehmen.

3. Datenherkunft und Abstammung

Die Nachverfolgung der Herkunft der Daten und ihrer Veränderungen im Laufe der Zeit, die in der Datenabfolge dargestellt wird, trägt dazu bei, Vertrauen und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.

4. Automatisierte Inferenz und Beständigkeit

Diagramme können mit Hilfe von Reasoning-Engines auf fehlende Daten schließen oder Widersprüche erkennen. Wenn zum Beispiel das Geburtsdatum einer Person nach dem Datum ihres Schulabschlusses liegt, kann das Diagramm dies kennzeichnen.

5. Kurationswerkzeuge

Viele Unternehmen bieten Nutzer Schnittstellen oder Wissensgraphen-Editoren an, die es den Datenverwaltern ermöglichen, den Grapheninhalt manuell zu überprüfen und zu korrigieren.

6. Integration aus vertrauenswürdigen Quellen

Die Versorgung des Wissensgraphen mit validierten, hochwertigen Quellen wie Wikidata, maßgeblichen Datenbanken oder internen Stammdaten hilft, Fehler an der Quelle zu reduzieren.

Die Qualitätskontrolle in Wissensgraphen ist nicht nur eine technische Herausforderung. Sie ist auch eine Frage der Governance und der Prozesse, die eine teamübergreifende Zusammenarbeit erfordern.

Kann ein Knowledge Graph bei der Data Governance helfen?

Ganz genau. Tatsächlich werden Wissensgraphen zu einer grundlegenden Komponente moderner Data Governance . Sie helfen Unternehmen, ihre Daten zu verstehen, zu kontrollieren und ihnen zu vertrauen.

Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Wissensgraphen die Data Governance unterstützen:

1. Analyse der Datenherkunft und der Auswirkungen

Wissensgrafiken erleichtern die Nachverfolgung, woher die Daten stammen, wie sie umgewandelt und wo sie verwendet werden. Dies ist wichtig für Audits, Fehlerbehebung und Compliance.

2. Metadaten

Sie können Metadaten oder Daten über Daten in einer Weise integrieren und darstellen, die miteinander verknüpft ist und Abfragen ermöglicht. Diese Fähigkeit ist viel leistungsfähiger als herkömmliche Tabellenkalkulationen oder Wikis.

3. Durchsetzung der Politik

Durch die Verknüpfung von Datenelementen mit Governance-Richtlinien, wie z. B. Aufbewahrungsregeln oder Zugriffsbeschränkungen, helfen Wissensgraphen bei der automatischen Durchsetzung der Compliance.

4. Eigentümerschaft und Verantwortlichkeit

Unternehmen können Entitäten oder Datensätze direkt im Diagramm als Eigentümer zuweisen und so die Verantwortlichkeit und klare Zuständigkeiten sicherstellen.

5. Semantische Klarheit

Governance wird häufig durch uneinheitliche Definitionen behindert, z. B. "Was bedeutet 'aktiver Kunde'?" Ein Wissensdiagramm erfasst und teilt standardisierte Geschäftsbegriffe und Definitionen innerhalb eines Unternehmens.

Können Wissensgraphen mit großen Sprachmodellen arbeiten?

Ja, und diese Integration ist heute eines der vielversprechendsten Gebiete der KI. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-4 oder Claude eignen sich hervorragend zum Erzeugen und Verstehen menschlicher Sprache, aber sie haben Grenzen in Bezug auf Genauigkeit, Speicherplatz und Schlussfolgerungen. Wissensgraphen können diese Lücken schließen. Hier sind fünf Möglichkeiten:

1. Erdung und Faktenüberprüfung

LLMs können "halluzinieren" oder falsche oder ungeprüfte Informationen erzeugen. Durch die Integration eines Wissensgraphen kann das Modell seine Ergebnisse auf verifizierte Daten stützen, was die faktische Genauigkeit verbessert.

2. Semantische Suche über Graphen

LLMs können als natürlichsprachliche Schnittstelle zur Anfrage eines Wissensgraphen dienen. Anstatt SPARQL-Abfragen zu schreiben, könnte ein Nutzer zum Beispiel fragen: "Wer sind alle Mitarbeiter, die im Jahr 2023 eingetreten sind?", und das LLM kann dies in eine Anfrage übersetzen.

3. Personalisierte Antworten

Mit Zugang zu einem Nutzer oder Produktwissensgraphen können LLMs ihre Antworten intelligenter gestalten und Beziehungen, Historie und Vorlieben berücksichtigen.

4. Kontextuelles Gedächtnis

Während LLMs nur über ein begrenztes Kurzzeitgedächtnis verfügen, können Wissensgraphen als langfristiges kontextuelles Gedächtnis dienen und Chatbots und Agenten dabei helfen, sich an Nutzer oder laufende Arbeitsabläufe zu erinnern.

5. Symbolische Argumentation

LLMs sind hervorragend in der Sprache, haben aber Schwierigkeiten mit der formalen Logik. Wissensgraphen bieten strukturierte Logik und Argumentationspfade, die es hybriden Systemen ermöglichen, effektiver zu argumentieren.

Zusammen bieten Wissensgraphen und LLMs das Potenzial für tiefe, erklärbare und kontextreiche KI-Systeme. Diese sind ideal für Unternehmensanwendungen, Forschung und intelligente digitale Assistenten.

Actian Daten-Intelligenz-Plattform: Angetrieben durch Knowledge Graph Technologie

Wissensgraphen stellen eine leistungsstarke Entwicklung in der Art und Weise dar, wie Unternehmen Daten modellieren, verstehen und nutzen. Ganz gleich, ob eine Führungskraft nach mehr Wert aus Daten sucht, ein Data-Scientist an erklärbarer KI arbeitet oder ein Compliance-Beauftragter Risiken verwaltet, Wissensgraphen bieten ein semantisches Rückgrat, das Informationen miteinander verbindet, Erkenntnisse offenbart und intelligentere Entscheidungen ermöglicht. Da sie zunehmend mit KI-Technologien wie LLMs integriert werden, wächst ihr Potenzial nur noch.

Die Actian Data Intelligence Platform basiert auf der Knowledge-Graph-Technologie, um Informationen besser speichern, modellieren und abrufen zu können. Die Plattform vereinfacht die Suche, die Datenexploration, die Governance und die Einhaltung von Vorschriften in der gesamten Datenwelt eines Unternehmens. Vereinbaren Sie noch heute einen Termin für eine Demo der Plattform.