¿Estás aprovechando al máximo los datos recopilados? Los datos que acumula a través de sus productos y servicios pueden cambiar las reglas del juego para su organización. ¡Imagínese si pudiera darle el uso adecuado a esa información! Knowledge Graphs puede permitirle aprovechar al máximo su información para acceder, buscar y utilizar datos para sus necesidades de búsqueda empresarial.
¿Qué es un gráfico de conocimiento?
Un Knowledge Graph es una forma progresiva de búsqueda interconectada, un sistema preciso de resolución de búsqueda de consultas que combina entidades como personas, objetos y lugares. Los gráficos de conocimiento son populares para aplicaciones en motores de búsqueda¹. Es un método de búsqueda que conduce a la información más relevante.
Más técnicamente, Knowledge Graph entrelaza piezas de datos relacionadas con las palabras clave de consulta de los usuarios y las intenciones detrás. Los gráficos de conocimiento, junto con el procesamiento del lenguaje natural (PLN), pueden generar respuestas precisas en toda la base de datos. Se pueden aplicar para extraer triples semánticos: el sujeto, el predicado y el objeto de la información para construir sistemas eficientes de preguntas y respuestas².
¿Cómo se pueden utilizar los gráficos de conocimiento para la búsqueda?
Un gráfico de conocimiento puede establecer relaciones contextuales entre entidades de búsqueda, mostrar resultados relevantes o hacer que los motores de búsqueda sean precisos. En particular, el objetivo principal de Knowledge Graphs para una organización es permitir a los usuarios encontrar información contextual con el mínimo esfuerzo. Todo el proceso de implementación de Knowledge Graphs se puede generalizar como se indica a continuación:
1. Prepare un inventario de datos para Knowledge Graphs
Una fuente de datos confiable es un factor crítico para crear gráficos de conocimiento eficientes. Un inventario de datos de calidad puede permitir a las organizaciones mapear gráficos de conocimiento de forma legible por máquina. Es necesario profundizar más para encontrar y mantener datos precisos en este paso.
Por ejemplo, haga más preguntas sobre entidades de datos hasta que surja información útil; pueden ser campos de metadatos en un informe, segmentar el entregable o identificar a los usuarios que trabajaron en un documento. A continuación, el usuario debe identificar dónde se encuentran estos datos dentro de la arquitectura del sistema y cómo extraerlos para Knowledge Graphs de manera eficiente. En algunos casos, los gráficos de conocimiento requieren que se vinculen varias fuentes de datos.
2. Modelado de datos semánticos con Ontología
Una vez que esté lista una fuente de datos confiable, el siguiente paso es determinar cómo los datos pueden responder mejor a las consultas de los usuarios. Aquí, los expertos en el dominio establecen esta visión holística de los datos y construyen un modelo para aprovecharla con la modularidad de Ontology. Un modelo puede desempeñar un papel clave en la interconexión de datos con la ayuda de clases, atributos y relaciones.
Aquí, los expertos en el dominio y las partes interesadas pueden identificar diferentes tipos de información, atributos relevantes y la relación entre diferentes piezas de datos. Las prácticas de diseño de modelos ontológicos le permitirán traducir información relevante en un modelo de datos escalable.
Las herramientas pueden ayudar con el modelado de datos semánticos. Por ejemplo, neo4j permite organizar entidades con bordes que ayudan a recorrer los gráficos. Además, los gráficos RDF utilizan sujetos, predicados y objetos con IRI (direcciones web internacionalizadas) para formar gráficos que ofrecen claridad semántica y facilidad de integración.
3. Experiencia de usuario y accesibilidad al gráfico de conocimiento
El tercer paso es crear la aplicación de usuario final donde la interfaz de usuario está diseñada para aprovechar al máximo las capacidades de Knowledge Graph. Comprender las historias de los usuarios para determinar sus prioridades y los resultados esperados es la forma correcta de hacer que los Gráficos de conocimiento sean accesibles.
El reconocimiento de entidades nombradas puede identificar el tema de búsqueda particular y ampliar los resultados de la búsqueda de una manera accesible. Por ejemplo, la búsqueda de Google muestra diseños de páginas específicos cuando se busca una organización, una celebridad o un producto para comprar⁴. Se puede utilizar una implementación similar para soluciones de búsqueda empresarial.
4. Complete e ingiera datos en Knowledge Graph
Una vez que se obtienen, refinan y modelan los datos, se aplicarán como una solución de búsqueda de Knowledge Graph. Aquí, necesitamos integrar Knowledge Graphs para extraer información a través de API o exportaciones. Los usuarios deben tener en cuenta las necesidades de indexación de la canalización de datos y si hay múltiples fuentes de datos vinculadas a través de NER o Taxonomía. En este paso se puede abordar cualquier desafío de estandarización o calidad de datos.
5. Implementar e improvisar
Una vez que la solución de búsqueda y Knowledge Graph estén listos con los datos indexados, el siguiente paso es probarlo con varios pilotos para obtener comentarios y validación. Ahora podrá encontrar la información relevante de inmediato y sin problemas. Por lo tanto, es necesario reiterar Knowledge Graph con fuentes de datos actualizadas, consultas de nuevos usuarios, más implementaciones de comentarios y cambios de funciones de vez en cuando.
Cómo los gráficos de conocimiento pueden beneficiar su búsqueda:
Estas son las diversas ventajas de implementar Knowledge Graphs para su negocio:
- Uso de gráficos de conocimiento para vincular fuentes de datos:
La información empresarial se comparte entre departamentos y, como tal, toda esa información debe estar vinculada para brindar una descripción general completa y conocimientos⁵.
- Permitir a los usuarios resumir relaciones y datos jerárquicos.
La representación secuencial de datos jerárquicos es útil para sacar conclusiones reveladoras. Knowledge Graphs puede ofrecer un marco intuitivo para conectar piezas de datos y visualizar el flujo de información⁵.
- PNL y gráficos de conocimiento para una mejor resolución de problemas
Los motores de búsqueda como Google aprovechan la PNL para comprender las consultas de búsqueda y luego aprovechan los gráficos de conocimiento para compartir de manera eficiente las respuestas más relevantes².
Casos de uso de gráficos de conocimiento:
- Gráficos de conocimiento en la Búsqueda de Google
Google utiliza Knowledge Graphs para mejorar los resultados del motor de búsqueda a través de información recopilada de fuentes como World Factbook, Wikipedia y Wikidata. Según Google, su Gráfico de conocimiento contenía más de 500 mil millones de datos sobre casi 5 mil millones de entidades para 2020⁶. Estos "Paneles de conocimiento" se presentan en el lado derecho de los resultados de búsqueda⁷.
Normalmente, estos paneles de conocimiento ofrecen una descripción general de búsqueda rápida para consultas de búsqueda. Por lo general, pueden incluir un resumen sobre el tema, imágenes relevantes de la consulta, datos clave, enlaces de referencia importantes y cifras notables.
- Los conocimientos de la NASA sobre la exploración espacial
Una organización masiva como la NASA almacena su gran cantidad de datos en diferentes silos. La NASA aprovecha Knowledge Graph para conectar millones de nodos para conectar información rápidamente. La NASA pudo aprovechar Knowledge Graph para identificar un problema relacionado con las eras Apolo y Orión y resolverlo, ahorrando un millón de dólares³.
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¡Estos son sólo algunos de los ejemplos populares entre muchos! ¿No es emocionante que su empresa pueda beneficiarse de Knowledge Graphs de manera bastante similar?
¡Frase de cierre!
Los gráficos de conocimiento ahora están siendo ampliamente aclamados como soluciones de búsqueda. Puede permitir que sus usuarios consuman la información de su plataforma de forma natural. También puede aprovechar el poder de Knowledge Graphs a medida que evolucionan sus capacidades de búsqueda empresarial.
¡Conéctese con nosotros ahora y analicemos cómo podemos ayudarlo en este viaje!
Comunicando conocimiento, Saltlux.
Referencias:
- https://neilpatel.com/blog/the-beginners-guide-to-the-googles-knowledge-graph/
- https://www.accenture.com/us-en/blogs/search-and-content-analytics-blog/enterprise-search-knowledge-graphs
- https://neo4j.com/blog/top-10-use-cases-knowledge-graphs/
- https://www.searchenginejournal.com/how-google-knowledge-graph-works/400485/#close
- https://engineb.com/2021/02/8-key-benefits-of-knowledge-graphs/
- https://blog.google/products/search/about-knowledge-graph-and-knowledge-panels/
- https://support.google.com/knowledgepanel/answer/9787176?hl=en&ref_topic=9803953
Cómo los gráficos de conocimiento pueden beneficiar su búsqueda Fue publicado originalmente en Vida de chatbots En Medio, donde la gente continúa la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
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- Source: https://chatbotslife.com/how-knowledge-graphs-can-benefit-your-search-88b73ae5325c?source=rss—-a49517e4c30b—4
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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