FAQ sur le graphique de la connaissance

Qu'est-ce qu'un graphique de connaissances en termes simples ?

Un graphe de connaissances est un moyen d'organiser les données de manière à ce que les machines puissent comprendre les relations entre différents éléments d'information. Il est conçu pour fonctionner de la même manière que les humains relient les idées entre elles. Imaginez une toile où les nœuds représentent des concepts, tels que "personne", "entreprise" ou "produit", et où les arêtes montrent comment ces concepts sont liés, par exemple "travaille pour", "possède" ou "fabrique". Cette structure permet aux personnes et aux machines de rechercher, de connecter et de raisonner sur les données de manière plus intuitive.

À la base, un graphe de connaissances est une carte des connaissances. Il ne se contente pas de stocker des données. Il capture le contexte, ou des concepts tels que le "qui", le "quoi", le "quand", le "où" et le "comment" de l'information. Par exemple, au lieu de se contenter d'énumérer l'entreprise "Apple", un graphe de connaissances peut montrer qu'Apple a été fondée par Steve Jobs, que son siège social se trouve à Cupertino et qu'elle fabrique l'iPhone.

Ce réseau de connaissances interconnectées aide les ordinateurs à répondre plus précisément à des questions complexes, telles que "Quelles sont les entreprises fondées dans les années 1970 qui vendent encore de l'électronique grand public dans le monde entier ?

Comment un graphique de connaissances est-il utilisé par les entreprises ?

Les entreprises utilisent les graphes de connaissances pour libérer la valeur des données en les rendant plus connectées, contextuelles et utilisables. Dans l'économie actuelle axée sur les données, les entreprises sont confrontées au défi de traiter des données en silo , isolées dans différents départements et systèmes. Un graphique de connaissances permet de briser ces silos et de créer une vue unifiée.

Voici six applications commerciales courantes :

1. Vue à 360 degrés du client

En reliant les interactions, les transactions et les comportements des clients entre les différentes plateformes, les entreprises peuvent obtenir une vue complète et actualisée de chaque client. Cela permet un marketing plus personnalisé, un service client proactif et un meilleur ciblage des ventes.

2. Gestion de l'information sur les produits

Les détaillants et les fabricants peuvent utiliser les graphes de connaissances pour organiser des catalogues de produits complexes, relier des articles connexes et gérer les spécifications des marques et des catégories.

3. Recherches sur les entreprises

Au lieu de s'appuyer sur des recherches traditionnelles par mots-clés, les entreprises peuvent mettre en œuvre des recherches sémantiques à l'aide de graphes de connaissances. Cela permet aux employés de trouver des informations en se basant sur la signification et les relations, et pas seulement sur des correspondances de texte.

4. détection des fraudes

En modélisant les relations entre les utilisateurs, les transactions et les comptes, les graphes de connaissances permettent de détecter des schémas suspects qui indiquent une fraude, comme des connexions inhabituelles entre des comptes.

5. Systèmes de recommandation

Qu'il s'agisse de choisir des films, des livres ou des produits, les graphes de connaissances améliorent les recommandations en comprenant les relations entre les préférences d'un utilisateuret les articles disponibles.

6. Conformité réglementaire

Les entreprises des secteurs de la finance, de la santé et de l'industrie pharmaceutique utilisent les graphes de connaissances pour suivre l'évolution des données, gérer les informations sensibles et se conformer à des réglementations telles que le GDPR ou l'HIPAA.

En bref, les graphes de connaissances transforment les données brutes en informations stratégiques, ce qui permet de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides.

En quoi un graphe de connaissances est-il différent d'une base de données traditionnelle ?

Les bases de données traditionnelles et les graphes de connaissances stockent et gèrent tous deux des données, mais ils ont des objectifs et des structures différents. Voici cinq différences essentielles :

1. Structure : Tableaux et graphiques

• Les bases de données traditionnellescomme les bases de données SQL, utilisent des tableaux avec des lignes et des colonnes pour stocker les données.
• Les graphes de connaissances utilisent des nœuds et des arêtes pour représenter les entités et leurs relations.

2. Focus : Données et relations

• Les bases de données sont optimisées pour stocker et récupérer les données de manière efficace.
• Les graphes de connaissances sont conçus pour modéliser les relations et le contexte, ce qui facilite l'exécution de requêtes complexes à partir d'informations connectées.

3. Flexibilité du schéma

• Les bases de données traditionnelles nécessitent un schéma fixe, ce qui signifie que les changements peuvent être lents et perturbateurs.
• Les graphes de connaissances permettent l'évolution du schéma. Les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux types de données ou de relations sans avoir à revoir l'ensemble de la structure.

4. requête Langue

• SQL est utilisé pour requête bases de données relationnelles.
• SPARQL pour les graphes RDF ou Cypher pour les graphes de propriétés comme Neo4j est utilisé pour requête graphes de connaissances.

5. Intégration des données

• Les graphes de connaissances sont mieux adaptés à l'intégration de diverses sources de données, grâce à leur nature flexible et sémantique.

Quels sont les principaux éléments d'un graphique de connaissances ?

Un graphe de connaissances est constitué de plusieurs éléments qui fonctionnent ensemble pour créer un réseau sémantique d'informations riche. Voici les six éléments les plus importants :

1. Entités (nœuds)

Ce sont les "choses" que le graphique représente. Il peut s'agir de points de données tels que des personnes, des organisations, des lieux, des produits, etc.

2. Relations (bords)

Il s'agit des liens entre les entités, tels que "works_for", "founded_by" ou "located_in". Les relations sont aussi importantes que les entités elles-mêmes.

3. Propriétés (attributs)

Chaque entité ou relation peut avoir des métadonnées ou des attributs. Par exemple, une entité "Personne" peut avoir des attributs tels que "nom", "date de naissance" ou "courriel".

4. Ontologie (schéma)

Il s'agit du modèle sous-jacent qui définit les types d'entités, les relations et leurs règles. Les ontologies fournissent une cohérence, aidant les machines et les humains à comprendre la signification de chaque partie du graphique.

5. Triples (pour les graphes RDF)

Dans les graphes basés sur RDF, les données sont stockées sous forme de triples :

Sujet - Prédicat - Objet

Par exemple :

Steve Jobs - fondé - Apple

6. Base de données graphique ou Triple Store

Il s'agit du moteur qui stocke et interroge le graphe. Les exemples incluent Neo4j (graphe de propriétés), GraphDB (RDF) et Amazon Neptune (hybride).

Ensemble, ces composants permettent aux graphes de connaissances de modéliser des domaines complexes d'une manière hautement connectée, évolutif et sémantiquement riche.

Comment les graphes de connaissances sont-ils utilisés pour l'IA ?

Les graphes de connaissances jouent un rôle central dans l'intelligence artificielle (IA) en fournissant des connaissances structurées, interprétables et explicables. Alors que les modèles d'intelligence artificielle tels que les réseaux neuronaux sont souvent traités comme des "boîtes noires", les graphes de connaissances offrent des capacités de transparence et de raisonnement.

Les cinq principales utilisations de l'IA sont les suivantes :

1. Augmentation des connaissances pour le NLP

Les applications de traitement du langage traitement du language naturel (NLP) utilisent les graphes de connaissances pour améliorer le contexte. Par exemple, les chatbots peuvent se référer à un graphe de connaissances pour clarifier des termes, répondre à des questions ou fournir des définitions cohérentes.

2. Raisonnement contextuel

Les modèles d'IA peuvent utiliser les graphes de connaissances pour effectuer des déductions logiques. Si un graphe sait que "X est un type de Y" et que "Y a une caractéristique Z", il peut en déduire que "X a probablement Z".

3. Recherche sémantique et réponse aux questions

Les moteurs de recherche et les assistants virtuels tels que Siri ou Alexa utilisent des graphes de connaissances pour associer les requêtes des utilisateur à des entités et des relations du monde réel. Cela permet d'améliorer la précision et la pertinence des résultats.

4. Explicabilité

Dans l'apprentissage automatique, les graphes de connaissances permettent d'expliquer pourquoi un modèle a pris une décision. Par exemple, un moteur de recommandation peut afficher ce raisonnement :

"Nous vous avons suggéré ce livre parce que vous avez aimé un autre livre du même auteur.

5. Systèmes hybrides d'IA

Les systèmes d'IA modernes combinent de plus en plus l'IA statistique, comme les réseaux neuronaux, et l'IA symbolique, comme les graphes de connaissances. Cette approche hybride améliore la robustesse, en particulier dans des domaines critiques tels que les soins de santé et la finance.

En substance, les graphes de connaissances donnent aux systèmes d'IA une mémoire, un contexte et une logique qui leur permettent de raisonner davantage comme des humains.

Comment la qualité des données est-elle maintenue dans un graphe de connaissances ?

Le maintien de la qualité des données dans un graphe de connaissances est crucial, car des données inexactes ou incohérentes peuvent corrompre les relations et conduire à des conclusions erronées. Voici six stratégies clés utilisées pour garantir l'intégrité des données :

1. Validation du schéma

L'ontologie du graphe impose des règles sur les types d'entités et de relations autorisés. Les violations peuvent être signalées automatiquement.

2. Résolution de l'entité

Également connue sous le nom de déduplication, cette opération consiste à identifier les cas où différentes entrées de données se réfèrent à la même entité réelle. Par exemple, "IBM" et "International Business Machines" désignent probablement la même entreprise.

3. Provenance et lignage des données

Le suivi de l'origine des données, ou de leur provenance, et de leur évolution au fil du temps, illustré par la lignée des données, contribue à garantir la confiance et la responsabilité.

4. Inférence automatisée et contrôles de cohérence

Les graphiques peuvent utiliser des moteurs de raisonnement pour déduire les données manquantes ou détecter les contradictions. Par exemple, si la date de naissance d'une personne est postérieure à la date d'obtention de son diplôme, le graphique peut le signaler.

5. Outils de curation

De nombreuses organisations proposent des interfaces utilisateur ou des éditeurs de graphes de connaissances pour permettre aux gestionnaires de données de revoir et de corriger manuellement le contenu des graphes.

6. Intégration à partir de sources fiables

Alimenter le graphe de connaissances avec des sources validées et de qualité comme Wikidata, des bases de données faisant autorité ou des données de référence internes permet de réduire les erreurs à la source.

Le contrôle de la qualité des graphes de connaissances n'est pas seulement un défi technique. Il s'agit également d'une question de gouvernance et de processus qui nécessite une collaboration entre les équipes.

Un graphique de connaissances peut-il aider à la gouvernance données ?

Absolument. En fait, les graphes de connaissances sont en train de devenir un élément fondamental des cadres modernes de gouvernance données. Ils aident les organisations à comprendre, à contrôler et à faire confiance à leurs données.

Voici cinq façons dont les graphes de connaissances support gouvernance données :

1. Analyse de l'impact et de l'évolution des données

Les graphiques de connaissances facilitent le suivi de l'origine des données, de leur transformation et de leur utilisation. C'est essentiel pour les audits, le dépannage et la conformité.

2. métadonnées Management

Ils peuvent intégrer et représenter des métadonnées, ou des données sur des données, d'une manière interconnectée et permettant l'interrogation. Cette capacité est beaucoup plus puissante que les feuilles de calcul ou les wikis traditionnels.

3. Application de la politique

En associant des éléments de données à des politiques de gouvernance , telles que des règles de conservation ou des restrictions d'accès, les graphes de connaissances permettent d'assurer automatiquement la conformité.

4. Propriété et gestion

Les organisations peuvent attribuer la propriété d'entités ou d'ensembles de données directement dans le graphique, ce qui garantit l'obligation de rendre des comptes et des lignes de responsabilité claires.

5. Clarté sémantique

La gouvernance est souvent entravée par des définitions incohérentes, telles que "Que signifie 'client actif' ?" Un graphe de connaissances permet de capturer et de partager des termes et des définitions standardisés au sein d'une organisation.

Les graphes de connaissances peuvent-ils fonctionner avec de grands modèles de langage ?

Oui, et cette intégration est l'une des frontières les plus prometteuses de l'IA aujourd'hui. Les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4 ou Claude sont excellents pour générer et comprendre le langage humain, mais ils ont des limites en termes de précision, de mémoire et de raisonnement. Les graphes de connaissances peuvent combler ces lacunes. Voici cinq façons de le faire :

1. Mise à la terre et vérification des faits

Les LLM peuvent "halluciner" ou générer des informations fausses ou non vérifiées. L'intégration d'un graphe de connaissances permet au modèle de fonder ses résultats sur des données vérifiées, ce qui améliore l'exactitude des faits.

2. Recherche sémantique sur les graphes

Les LLM peuvent servir d'interface en langage naturel pour requête un graphe de connaissances. Par exemple, au lieu d'écrire des requêtes SPARQL, un utilisateur pourrait demander "Qui sont tous les employés qui ont rejoint l'entreprise en 2023 ?" et le LLM pourrait traduire cette question en une requête graphe.

3. Réponses personnalisées

En ayant accès à un graphe de connaissance de l'utilisateur ou du produit, les LLM peuvent adapter les réponses de manière plus intelligente, en tenant compte des relations, de l'historique et des préférences.

4. Mémoire contextuelle

Alors que les LLM ont des limites de mémoire à court terme, les graphes de connaissances peuvent agir comme une mémoire contextuelle à long terme, aidant les chatbots et les agents à se souvenir des préférences des utilisateur ou des flux de travail en cours.

5. Raisonnement symbolique

Les LLM excellent dans le langage mais ont du mal avec la logique formelle. Les graphes de connaissances fournissent une logique structurée et des chemins de raisonnement, permettant aux systèmes hybrides de raisonner plus efficacement.

Ensemble, les graphes de connaissances et les LLM offrent la possibilité de créer des systèmes d'IA profonds, explicables et riches en contexte. Ces systèmes sont idéaux pour les applications d'entreprise, la recherche et les assistants numériques intelligents.

Actian Data Intelligence Platform : La technologie des graphes de connaissances au service de l'intelligence des données

Les graphes de connaissances représentent une évolution puissante dans la façon dont les organisations modélisent, comprennent et utilisent les données. Qu'un chef d'entreprise cherche à tirer davantage de valeur des données, qu'un data scientist travaille sur l'IA explicable ou qu'un responsable de la conformité gère les risques, les graphes de connaissances fournissent une colonne vertébrale sémantique qui relie les informations, révèle des idées et permet de prendre des décisions plus intelligentes. Comme ils s'intègrent de plus en plus aux technologies d'IA telles que les LLM, leur potentiel ne fait que croître.

Actian Data Intelligence Platform s'appuie sur la technologie des graphes de connaissances pour mieux stocker, modéliser et récupérer les informations. La plateforme simplifie la recherche, l'exploration des données, la gouvernance et la conformité réglementaire dans l'écosphère des données d'une organisation. Planifiez dès aujourd'hui une démonstration en direct de la plateforme.