(Kiemelt kép: Unsplash+)
Nem meglepő, hogy az elmúlt évtizedben paradigmaváltás történt a vállalati adatkezelésben, ami a tudásgráfok kihasználásának növekedéséhez vezetett. Az egységes információhoz való egységesített hozzáférést, a rugalmas adatintegrációt és az adatkezelési feladatok automatizálását biztosító tudásgráfok óriási hatással vannak számos rendszerre és folyamatra a különböző iparágakban.
A tudásgráfok értékjavaslata
A tudásgráfok egyik legfontosabb előnye, hogy képesek a különböző forrásokból származó adatok integrálására és egységesítésére. Ily módon az adatok többé nem töredezettek vagy potenciálisan vesznek el egy szervezet különböző rendszereiben vagy részlegeiben. Ehelyett egyetlen hozzáférési ponton keresztül tekinthetők meg, vizsgálhatók és elemezhetők.
A tudásgráfok központi csomópontként is működhetnek, mely nemcsak a tényleges adatokat, hanem a metaadatokat is összefogják. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy holisztikus képet kapjanak az összes információról, és jobban megértsék a különböző darabjai közötti kapcsolatokat.
Ez a legtöbb adatszövet alapú megvalósítás központi eleme. A tudásgráfok azt is biztosítják, hogy az adatok mindig következetesen legyenek ábrázolva. Eredeti formátumától vagy forrásától függetlenül úgy alakítják át és egységesítik, hogy minden felhasználó számára közös keretet biztosítanak az adatok megértéséhez és a velük való munkához.
A szemantikus modellezési technikák (ontológiák és szabályozott szókészletek) használata lehetővé teszi, hogy a tudásgráfok pontosan meghatározzák az adatok közötti jelentéseket és kapcsolatokat. Ez megoldja a hagyományos adatkezelési rendszereket sújtó többértelműségi problémákat. A tudásgráfok másik egyedülálló képessége, hogy a globális tudásnak az értelmezés kontextusaként történő felhasználásával bővíthetik saját információikat. Ez azt jelenti, hogy a gráfban szereplő adatokon kívül külső tudásforrások is integrálhatók, hogy a gazdagabb és átfogóbb megértését biztosítsák.
A kihívásokon felülemelkedve
Az információ értéke attól függ, hogy mennyire tudjuk hatékonyan felhasználni őket. A vállalatok számára ma rendelkezésre álló hatalmas mennyiségű adatot valós időben kell feldolgozni, megérteni és hasznosítani. Az adatkezelés hagyományos megközelítései már nem elegendőek a jelenlegi igények kezeléséhez. Egyre több vállalkozás ismeri fel, az információ más módon történő kezelésének fontosságát a költségek csökkentése, a karbantartás javítása, a potenciális bevételek felszabadítása és a versenyelőny megszerzése érdekében. A tudásgráfok életképes megoldást kínálnak számos adatkezelési kihívásra. Mérettől függetlenül minden szervezet számára alkalmasak, és könnyen kezelik a modern adatökoszisztémákban rejlő sokféleséget és a központi irányítás hiányát. Nézzünk meg néhányat a vállalati adatkezelés mai kihívásai közül, és azt, hogy a tudásgráfok hogyan oldják meg ezeket.
Az adatforrások és típusok sokfélesége
Hagyományosan az adatok reprezentációja szorosan meghatározott formátumokhoz kötött, melyek megszabják az adatok szervezését és tárolását. Ennek eredményeként az információs és kommunikációs technológiai infrastruktúráknak a különböző rendszerekben elterjedt adatformátumok és -típusok széles skáláját kell támogatniuk. Ez magában foglalja az olyan örökölt rendszereket is, melyeket eredeti céljukon túlmenően használnak.
A tudásgráfok ezt a problémát úgy oldják meg, hogy magasabb szintű absztrakciót biztosítanak az adatok ábrázolásához. Ez lehetővé teszi, hogy az információ formátuma függetleníthető legyen azok céljától vagy rendeltetésszerű használatától. Ez egy rugalmasabb megközelítése az adatmodellezésnek, ahol a fogalmak csomópontokként, a közöttük lévő kapcsolatok pedig élekként jelennek meg. Mivel a gráfszerkezet nincs konkrét formátumhoz kötve, könnyebbé válik a különböző forrásokból és rendszerekből származó adatok integrálása, ami fokozza az adatok átjárhatóságát.
Továbbá, ahogy az adatok célja vagy felhasználása idővel megváltozik, az alapul szolgáló modell módosítható anélkül, hogy az információt teljesen át kellene strukturálni. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy jobban reagáljanak a változó üzleti vagy adatigényekre.
Az adatok és a valós világ közötti kapcsolat hiánya
A relációs adatbázisok jelentős korlátokkal rendelkeznek az információk rendszerezése és intuitív elérése tekintetében. A „relációs adatbázis” egy oximoron. Merev táblázatos struktúrájuk nem képes megragadni a valós adatok eredendő összetettségét és gazdag összekapcsolódását, ami gyakran kompromisszumokhoz, egyszerűsítésekhez és impedancia-eltérésekhez vezet. Ennek eredményeképpen a hagyományos adatkezelési megoldások gyakran emberi erőfeszítésekre támaszkodnak, hogy a valós világ információit a rendelkezésre álló szoftverek megfelelő módon rendezzék. Ez kiterjedt előzetes tervezést és sématervezést igényel annak meghatározásához, hogy az adatokat hogyan kell tárolni, összekapcsolni és lekérdezni.
Ezzel szemben a tudásgráfok intuitív módon szervezik az információkat. Az adatok kifejező és rugalmas ábrázolásának lehetővé tételével a gráfszerkezetek megragadják a különböző információk közötti kapcsolatokat, és gazdagabb kontextust biztosítanak. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy az adatokkal olyan módon dolgozzanak, mely szorosan tükrözi az adott területről alkotott elképzeléseiket. Emellett jobb meglátásokhoz, döntéshozatalhoz és az adatforrások felhasználásához vezet. A McKinsey szerint a legtöbb szervezetben az adatszakemberek idejük 25-30%-át a releváns adatok felkutatásával és keresésével töltik. A tudásgráfok segítenek a releváns adatok szemantikus felfedezésében, megtalálásában és feltárásában, a „kapcsolt adatok” alapelveinek felhasználásával. A közös szókincsek és szabványok kihasználásával az adatok szemantikailag összekapcsolhatók a különböző források között, lehetővé téve a kapcsolatokon való átjárást a szükséges információk megtalálása érdekében.
A jelentés deficit
Sok vállalat azért nem tudja megfelelően felhasználni az adatait, mert azok olyan módon vannak reprezentálva, melyek elfedik a jelentésüket és a mögöttes modellezési feltételezéseket. Ez az adatok felhasználhatóságát azokra a rendszerekre korlátozza, ahol ezek a feltételezések kifejezetten „keményen” kódolva vannak. Emellett megnehezíti az adatok más rendszerekkel való integrálását vagy különböző kontextusokban való felhasználását.
Az adatok tudásgráfban való ábrázolása megfelel egy formális jelentésnek, mely mind az emberek, mind a gépek számára egyértelműen értelmezhető. Ez lehetővé teszi a tartalom egyértelmű megértését. Ez a szemantikai formalizmus támogatja az automatizált következtetést, mely új, adatvezérelt meglátásokhoz, valamint rejtett minták vagy kapcsolatok azonosításához vezet. A tudásgráfok szemantikai gazdagságának kihasználásával a vállalkozások jobban el tudják látni az olyan fontos feladatokat, mint például az összetett lekérdezések megválaszolása, előrejelzések készítése vagy ajánlások generálása. Nyomon követhetik az adatokat, ahogy azok a vállalaton keresztül áramlanak, figyelemmel kísérhetik azok minőségét, felfedezhetik a hibákat, és visszavezethetik azokat a forrásig, csökkentve ezzel a rossz adatminőséget és az adatok duplikálását. Így a tudásgrafikonok feldúsított és összekapcsolt metaadatokon alapuló, kiváló minőségű adatokat szolgáltatnak.
Törékeny és merev sémák
Az adatkezelés hagyományos megközelítése az összes követelmény feltételezett ismeretén alapuló, kimerítő adatséma előzetes meghatározását igényli. Azonban szinte lehetetlen teljes mértékben átlátni egy üzleti ügy bonyolultságát, és az összes lehetséges attribútumot és kapcsolatot már a kezdetektől fogva egyetlen sémában rögzíteni. Ráadásul a vállalkozások dinamikus jellege és a változó adatigények miatt elképzelhetetlen, hogy egyetlen sémától elvárjuk, hogy hosszú ideig alkalmazható és érvényes maradjon. A folyamatosan változó technológiák, piaci trendek és üzleti követelmények alkalmazkodó adatkezelési megközelítéseket követelnek meg. A jó hír az, hogy a tudásgráfok képesek az adatok rugalmas és bővíthető modellezésére. Az új adatigények felmerülésekor lehetővé teszik a sémaelemek hozzáadását vagy módosítását a meglévő struktúra teljes átalakítása nélkül. Ez lehetővé teszi a cégek számára, hogy lépést tartsanak a fejlődő üzleti igényekkel és a jövőbeli követelményekkel.
Adatsilók
Az adatsilók az adatok hatékony felhasználásának egyik legnagyobb akadályát jelentik, és a vállalkozások gyakran folyamodnak gyors megoldásként a P2P adatintegrációhoz. Minden egyes integráció azonban jelentősen megnöveli a fejlesztési időt, a komplexitást, az erőforrásokat és az erőfeszítéseket, és lelassítja az időszerű és pontos információkra támaszkodó, létfontosságú üzleti folyamatokat. A legfontosabb, hogy ez a megközelítés gyakran nem kezeli az alapvető problémát.
Az adatsilók akkor keletkeznek, amikor az adatok elszigeteltek és meghatározott rendszereken vagy részlegeken belülre korlátozódnak. Az ilyen integrációk csak a kiválasztott rendszerek között teremtenek közvetlen kapcsolatot, ami töredezett integrációs tájképet eredményez. A tudásgráfok összekapcsolt jellege ezzel szemben lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyabban és eredményesebben használják újra meglévő adatállományaikat, valamint hogy külső, harmadik féltől származó adatforrásokat is könnyen integráljanak.
Ez lehetővé teszi számukra, hogy saját tudásukat a globális információk kontextusába helyezzék, és javítsák az üzleti elemzést, a döntéshozatalt és az innovációt.
Ezen túlmenően a nyílt szabványok használata a tudásgráfok építése során nemcsak az interoperabilitást biztosítja és megkönnyíti a több területről származó adatok integrálását, hanem elkerüli a szabadalmaztatott formátumokat és a szállítói bezártságot is. A különböző adatállományok rekordjai közötti entitásokat összekapcsolják, hogy 360 fokos képet kapjanak. A tudásgráfok kiválóan alkalmasak arra, hogy olyan entitás-központú nézetet nyújtsanak, mely magában foglalja a heterogén adatforrások adatait.
Költséges adatkezelés
Amint már említettük, a különböző adatformátumok és -típusok kezelése, a kézi munkára való hagyatkozás és a véget nem érő adatintegrációs projektek megterhelik a vállalati adatkezelés teljes költségét és időbeosztását. A tudásgráf-megközelítések számos költséghatékony előnyt kínálnak. Például az adatok újrafelhasználásának képessége lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy meglévő adatvagyonukat jobban kihasználják a különböző alkalmazások, projektek és csapatok között. A rendszerek összekapcsolt nyílt adatokkal való indításával csökkenthetők az adatbeszerzés és a karbantartás költségei. A rugalmas gráfmodellek kiküszöbölik a kimerítő (és költséges!), jövőbiztos sématervek és újratervezések szükségességét. A lista még hosszan folytatható.
Korlátozott erőforrások
A legtöbb vállalat számára minden iparágban az adatok többsége kihasználatlan, láthatatlan, hozzáférhetetlen, és csak kis hányadát használják aktívan. Ez a hatalmas adatmennyiség és az adatfeldolgozásra rendelkezésre álló korlátozott kapacitás közötti egyenlőtlenség gátolja a vállalkozások képességét arra, hogy értelmes információkat nyerjenek ki és hasznosítható felismeréseket vonjanak le. A fogalmak közötti gazdag szemantikai kapcsolatok rögzítésével a tudásgráfok lehetővé teszik a következtetési képességeket, az összetett elemzést és a rejtett minták felfedezését.
Minden mesterséges intelligencia- és elemzési platform robusztus gerincét alkotják, és képessé teszik a felhasználókat az adatokba zárt felismerések feltárására, méghozzá valós időben.
Az adatok bősége olyan adatmodellt igényel, mely összhangban van az információ, a tartomány és a kontextus komplex megértésével. Ahhoz, hogy az adatokat okossá tegyük, fel kell hagynunk a rugalmatlan adatsémákkal, és olyan adatmodelleket kell választanunk, melyek képesek reprezentálni a valós világot a maga gazdag és bonyolult kapcsolataival. Ha ez gépileg olvasható formátumban, formális szemantikával történik, akkor lehetővé teszi az automatizált következtetést, ami kiegészíti és megkönnyíti az emberi szakértelmet és döntéshozatalt.
A szemantikus tudásgráfok teljesítik ezeket a követelményeket, és számos adat- és információ-intenzív szolgáltatásban találnak alkalmazást a különböző iparágakban. Azáltal, hogy adatkezelési stratégiájuk alapvető elemeként alkalmazzák őket, a vállalkozások eligazodhatnak a modern adattérkép összetettségében, és intelligensebbé, gyorsabbá és adatvezérelté tehetik adataikat és döntéseiket.
Miért a tudásgráfok jelentik a mesterséges intelligencia rendszerek jövőjét?
A visszakereséssel kiegészített generációs (RAG) rendszerek óriási ígéretet mutattak a nagy nyelvi modellek (LLM) új adathalmazokhoz való adaptálására azáltal, hogy referenciaanyagokat biztosítanak, melyekből válaszokat lehet konstruálni. A mögöttes tudásforrás megválasztása azonban jelentős hatással lehet az általános képességekre.
A Microsoft nemrégiben készült GraphRAG-tanulmányában kifejtik a „teljes adathalmazon alapuló következtetés” fogalmát, és empirikusan bemutatják, hogy a hierarchikus szemantikus klaszterezéssel kombinált strukturált tudásgráf megközelítésük miért sokkal hatékonyabbak, mint az egyszerű vektoradatbázisok a teljes korpuszokon alapuló következtetésnél.
A GraphRAG módszertan egy teljes privát adathalmazt dolgoz fel, hogy egy gazdag tudásgráfot építsen fel, mely entitásokat, kapcsolatokat és alulról felfelé történő szemantikai klaszterekbe való csoportosításokat rögzít. Ez a gráf strukturált reprezentációt biztosít, mely a dokumentumokon keresztül összekapcsolja a fogalmakat, ami hiányzik az egyes átviteli vektorokból. Mind a topológiát, mind a tartalmi csoportosításokat kihasználva a GraphRAG egyértelmű, teljes adathalmaz megértést tesz lehetővé: a kulcsfontosságú témák összefoglalásától a forrásokban egymástól független tények közötti következtetések levonásáig. Olyan mintakérdéseken fogunk végigmenni, amelyek alapvető hiányosságokat tárnak fel az alapszintű vektoros keresésben, és azt, hogy a gráfalapú technikák hogyan szabadítják fel a valódi több lépésből álló következtetéseket.
A vektoros adatbázisok korlátai
A kereséssel kiegészített generációs (RAG) rendszerek nagy része a forrásdokumentumokból kinyert szövegrészleteken végzett alapvető vektorhasonlósági keresésre támaszkodik. Minden egyes szövegrészletet sűrű vektorbeágyazásként kódolnak olyan modellekkel, mint a SentenceTransformers. A lekérdezéskor a felhasználó kérdését is beágyazzák a közös vektortérbe. A kapcsolódó szövegrészleteket a legközelebbi szomszéd kereső algoritmusok segítségével keressük meg, melyek a hasonlóságot távolságmérőkkel, például a koszinusz hasonlósággal értékelik.
Ez a megközelítés azonban számos hátrányban szenved:
Az elszigetelt szövegrészekből hiányzik a teljes dokumentumból a környező kontextus, ami akadályozza a megértést. Nem maradnak meg a dokumentum szerkezetére utaló jelek, például a szakaszcímek, listák vagy táblázatok. A források közötti kronológiai eseménysorozatok és idővonalak nem kerülnek modellezésre. Az azonos entitásra való hivatkozások nem kapcsolódnak egymáshoz a különböző részekben. E tényezők miatt a szövegvektoros RAG-rendszerek jelentős nehézségekkel küzdenek a több dokumentumra vonatkozó következtetéseket igénylő lekérdezéseknél: nem képesek áthidalni a forrásokban szétszórt, egymástól független információdarabok közötti kapcsolatokat.
Ennek eredményeképpen a teljes adathalmazra vonatkozó, a kulcsfogalmak aggregálását és összegzését tartalmazó kérdések nem válaszolhatók meg megbízhatóan. Nincs konszolidált kép az átfogó narratívákról és témákról. Az entitásokat és eseményeket a dokumentumok között összekötő egységes struktúra nélkül az alapvető átjárási vektorok nem képesek a testületek komplex elemzésére: éppen azok a forgatókönyvek, amelyek valódi, több lépcsőben történő következtetést igényelnek.
A tudásgráfok csodálatos világa
A szövegből kinyert, összekapcsolt entitásokból, kapcsolatokból és csoportosításokból álló tudásgráfok a szövegvektorok ábrázolásával ellentétben képesek áthidalni az elszigetelt következtetés korlátait. A tudásgráfok a dokumentumokon keresztül explicit módon összekötik a fogalmakat a csomópontok és élek strukturált topológiáján keresztül.
Az olyan entitások, mint az emberek, szervezetek, helyszínek csomópontokká válnak.
A topológiára alkalmazott gráfklaszterező algoritmusok emellett képesek közösségeket felismerni és a szorosan kapcsolódó entitások csoportjait szemantikai klaszterekbe foglalni. Ez a gráfalapú reprezentáció lényegesen jobb következtetési képességet mutat: azáltal, hogy a kapcsolódó információkat explicit módon összekapcsolják a dokumentumokra leképezett tipizált kapcsolatokon keresztül, a tudásgráfok lehetővé teszik a valódi, több lépcsőben történő érvelést az eltérő források között: pontosan az a képesség, amely hiányzik a teljes adathalmaz megértéséhez szükséges átjárási vektoros visszakeresésből.
A valódi dokumentumközi következtetések
A tudásgráfok előnyei akkor kerülnek előtérbe, amikor olyan gazdag, több ezer összekapcsolt dokumentumot tartalmazó korpuszokat elemzünk, mint például pénzügyi jelentések, hírcikkek, jogi ügyek aktái és kutatási publikációk. A tudásgráfok a dokumentumok között explicit módon leképezett entitások közötti címkézett kapcsolatok kódolásával hatékonyan illesztik össze a különböző információdarabokat.
Ez az összekapcsolhatóság lehetővé tette a dokumentumokon átívelő, összetett, több lépcsős következtetési láncokat (a korpuszokon átívelő megértés lényegét), miközben a forrásadatokig visszavezető bizonyítási lehetőséget is fenntartották. A gazdag topológia az integrált típusontológiákkal kombinálva rugalmasságot biztosított mind a témákon átívelő, bonyolult analitikus lekérdezésekhez, mind pedig a szisztematikus, adatokkal megalapozott válaszok kidolgozásához szükséges érvelő apparátust: olyan képességeket, melyek az egyszerű átjárási vektorok kereséséből nagyon hiányoznak.
Az üzleti igények spektruma
Legyen szó a szállítási útvonalak optimalizálásáról, az ügyfelek elvándorlási tényezőinek elemzéséről, a portfóliók kockázatának értékeléséről, az ellátási lánc szűk keresztmetszeteinek nyomon követéséről, a gyógyszerreakció-minták azonosításáról vagy a bennfentes kereskedelem feltárásáról a nyereségjelentésekből:
a strukturált tudásgráfok sokoldalú következtetéseket tesznek lehetővé, melyek létfontosságúak a kontextus intenzív üzleti kihívásokhoz.
Rugalmas lekérdezési mechanizmusokat nyújtanak az analitikai problémák összetettségének megfelelően. Az integrált szemantika lehetővé teszi a szétszórt dokumentumok közötti meglátásokat. Az egyéni ontológiai korlátozások az üzleti logikával összhangban tartják az érvelést. Makro- és mikroszintű működést is kínálnak egyben egy tudásszubsztrátumon belül. A gazdag kompozitivitás lehetővé teszi az árnyalt szervezeti igényekre szabott, kontextustudatos, megmagyarázható intelligenciát: ez átalakító előny a ritkás vektoros átjárási reprezentációkkal szemben.
