수집된 데이터를 최대한 활용하고 있나요? 제품과 서비스를 통해 축적된 데이터는 조직의 판도를 바꿀 수 있습니다. 해당 정보를 적절하게 사용할 수 있다고 상상해 보십시오! 지식 그래프를 사용하면 정보를 최대한 활용하여 기업 검색 요구에 맞는 데이터에 액세스하고, 검색하고, 활용할 수 있습니다.
지식 정보란 무엇입니까?
지식 그래프는 사람, 사물, 장소와 같은 개체를 결합하는 정확한 쿼리 검색 해결 시스템인 상호 연결된 검색의 진보적인 방법입니다. 지식 그래프는 검색 엔진에 적용하는 데 널리 사용됩니다². 가장 관련성이 높은 정보로 연결되는 검색 방법입니다.
보다 기술적으로 지식 그래프는 사용자의 검색어 키워드와 그 뒤에 숨은 의도와 관련된 데이터 조각을 상호 연결합니다. 자연어 처리(NLP)와 함께 지식 그래프는 데이터베이스 전반에 걸쳐 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 효율적인 질문-답변 시스템²을 구축하기 위해 정보에서 주어, 술어, 목적어인 Semantic Triples를 추출하는 데 적용할 수 있습니다.
지식 그래프를 검색에 어떻게 사용할 수 있나요?
지식 그래프는 검색 엔터티 간의 문맥 관계를 설정하고 관련 결과를 표시하거나 검색 엔진을 정확하게 만들 수 있습니다. 특히, 조직을 위한 지식 그래프의 핵심 목표는 사용자가 최소한의 노력으로 상황에 맞는 정보를 찾을 수 있도록 하는 것입니다. 지식 정보를 구현하는 전체 과정은 다음과 같이 일반화될 수 있습니다.
1. 지식 그래프를 위한 데이터 인벤토리 준비
신뢰할 수 있는 데이터 소스는 효율적인 지식 그래프를 만드는 데 중요한 요소입니다. 고품질 데이터 인벤토리를 통해 조직은 지식 그래프를 기계가 읽을 수 있는 방식으로 매핑할 수 있습니다. 이 단계에서 정확한 데이터를 찾고 유지하려면 더 깊이 들어가야 합니다.
예를 들어 유용한 정보가 나타날 때까지 데이터 엔터티에 대해 추가 질문을 하세요. 보고서의 메타데이터 필드일 수도 있고, 결과물을 분류하거나 문서 작업을 수행한 사용자를 식별할 수도 있습니다. 다음으로, 사용자는 시스템 아키텍처 내에서 이 데이터가 어디에 있는지, 그리고 지식 그래프를 위해 효율적으로 추출하는 방법을 식별해야 합니다. 지식 정보를 사용하려면 여러 데이터 소스를 연결해야 하는 경우도 있습니다.
2. 온톨로지를 이용한 의미론적 데이터 모델링
신뢰할 수 있는 데이터 원본이 준비되면 다음 단계는 데이터 조각이 사용자 쿼리에 더 잘 응답할 수 있는 방법을 결정하는 것입니다. 여기서 도메인 전문가는 데이터에 대한 전체적인 관점을 확립하고 이를 온톨로지 모듈성과 함께 활용하는 모델을 구축합니다. 모델은 클래스, 속성 및 관계를 통해 데이터를 상호 연결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
여기에서 도메인 전문가와 이해관계자는 다양한 유형의 정보, 관련 속성 및 다양한 데이터 조각 간의 관계를 식별할 수 있습니다. 온톨로지 모델 설계 방식을 사용하면 관련 정보를 확장 가능한 데이터 모델로 변환할 수 있습니다.
도구는 의미론적 데이터 모델링에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, Neo4j 그래프 순회에 도움이 되는 가장자리로 엔터티를 구성할 수 있습니다. 또한 RDF 그래프는 IRI(국제화된 웹 주소)와 함께 주제, 술어 및 객체를 사용하여 의미 명확성과 통합 용이성을 제공하는 그래프를 형성합니다.
3. 사용자 경험 및 지식 그래프 접근성
세 번째 단계는 Knowledge Graph의 기능을 최대한 활용하도록 UI가 설계된 최종 사용자 애플리케이션을 구축하는 것입니다. 사용자 스토리를 이해하여 우선순위와 예상 결과를 결정하는 것은 지식 그래프에 대한 접근성을 높이는 올바른 방법입니다.
명명된 엔터티 인식은 특정 검색 주제를 식별하고 접근 가능한 방식으로 검색 결과를 확장할 수 있습니다. 예를 들어, Google 검색에서는 구매할 단체, 유명인 또는 제품을 검색할 때 특정 페이지 디자인을 표시합니다⁴. 엔터프라이즈 검색 솔루션에도 유사한 구현을 사용할 수 있습니다.
4. 지식 그래프에 데이터 입력 및 수집
데이터를 확보하고 정제하고 모델링한 후에는 지식 그래프 검색 솔루션으로 적용됩니다. 여기서 지식 그래프를 통합하여 API 또는 내보내기를 통해 정보를 추출해야 합니다. 사용자는 데이터 파이프라인에 대한 인덱싱 요구 사항과 여러 데이터 소스가 NER 또는 분류법을 통해 연결되어 있는지 여부를 고려해야 합니다. 이 단계에서 모든 데이터 표준화 또는 데이터 품질 문제를 해결할 수 있습니다.
5. 구현 및 즉석화
검색 솔루션과 지식 그래프가 색인화된 데이터로 준비되면 다음 단계는 여러 파일럿을 통해 테스트하여 피드백과 검증을 받는 것입니다. 이제, 번거로움 없이 바로 관련 정보를 찾으실 수 있을 것입니다. 따라서 업데이트된 데이터 소스, 새로운 사용자 쿼리, 더 많은 피드백 구현, 수시로 변경되는 기능을 통해 지식 정보를 반복해야 합니다.
지식 그래프가 검색에 어떻게 도움이 되는지:
비즈니스에 지식 그래프를 구현하면 다음과 같은 몇 가지 이점을 얻을 수 있습니다.
- 지식 그래프를 사용하여 데이터 소스 연결:
기업 정보는 부서 간에 공유되므로 전체 개요와 통찰력을 제공하려면 모든 정보를 연결해야 합니다⁵.
- 사용자가 관계 및 계층적 데이터를 요약할 수 있도록 허용
계층적 데이터의 순차적 표현은 통찰력 있는 결론을 내리는 데 유용합니다. 지식 그래프는 데이터 조각을 연결하고 정보의 흐름을 시각화하는 직관적인 프레임워크를 제공할 수 있습니다⁵.
- 더 나은 문제 해결을 위한 NLP 및 지식 그래프
Google과 같은 검색 엔진은 NLP를 활용하여 검색어를 이해한 다음 지식 그래프를 활용하여 가장 관련성이 높은 답변을 효율적으로 공유합니다².
지식 그래프 사용 사례:
- Google 검색의 지식 그래프
Google은 지식 그래프를 사용하여 World Factbook, Wikipedia 및 Wikidata와 같은 소스에서 수집된 정보를 통해 검색 엔진 결과를 개선합니다. Google에 따르면 지식 그래프는 500년까지 약 5억 개 항목에 대한 2020억 개 이상의 정보를 전달합니다⁶. 이 "지식 패널"은 검색 결과XNUMX의 오른쪽에 표시됩니다.
일반적으로 이러한 지식 패널은 검색어에 대한 빠른 검색 개요를 제공합니다. 일반적으로 주제에 대한 간략한 내용, 검색어와 관련된 사진, 주요 사실, 중요한 참조 링크, 주목할 만한 수치가 포함될 수 있습니다.
- NASA의 우주 탐사 통찰력
NASA와 같은 대규모 조직은 다양한 사일로에 방대한 데이터를 저장합니다. NASA는 지식 그래프를 활용하여 수백만 개의 노드를 연결하여 정보를 빠르게 연결합니다. NASA는 Knowledge Graph를 통해 Apollo 및 Orion 시대에 관한 문제를 식별하고 해결하여 백만 달러를 절약하는 이점을 누릴 수 있었습니다³.
https://medium.com/media/9b35ef88d804ccc0f1539122f67f0f70/href
이것은 많은 사람들 사이에서 인기 있는 몇 가지 예입니다! 여러분의 비즈니스도 지식 그래프를 통해 비슷한 혜택을 누릴 수 있다는 사실이 흥미롭지 않나요?
폐회선언문!
지식 그래프는 이제 검색 솔루션으로 널리 호평을 받고 있습니다. 이를 통해 사용자는 플랫폼의 정보를 자연스럽게 소비할 수 있습니다. 기업 검색 능력을 발전시키면서 지식 그래프의 강력한 기능을 활용할 수도 있습니다.
지금 바로 연락하셔서 이 여정을 통해 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 논의해 보세요!
의사 소통 지식, 솔트룩스.
참조 :
- 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
지식 정보가 검색에 도움이 되는 방법 에서 원래 출판 된 챗봇 생활 이 이야기를 강조 표시하고 응답함으로써 사람들이 대화를 계속하고있는 매체에.
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