Czy w pełni wykorzystujesz zebrane dane? Dane, które gromadzisz za pośrednictwem swoich produktów i usług, mogą zmienić zasady gry w Twojej organizacji. Wyobraź sobie, że możesz właściwie wykorzystać te informacje! Grafy wiedzy umożliwiają maksymalne wykorzystanie informacji w celu uzyskiwania dostępu do danych, wyszukiwania ich i wykorzystywania na potrzeby wyszukiwania w przedsiębiorstwie.
Co to jest wykres wiedzy?
Graf wiedzy to progresywny sposób wzajemnie powiązanego wyszukiwania, dokładny system rozwiązywania zapytań, który łączy elementy takie jak ludzie, obiekty i miejsca. Grafy wiedzy są popularne w zastosowaniach w wyszukiwarkach¹. Jest to metoda wyszukiwania, która prowadzi do najbardziej istotnych informacji.
Mówiąc bardziej technicznie, Graf wiedzy łączy elementy danych powiązane ze słowami kluczowymi i intencjami wyszukiwanymi przez użytkowników. Grafy wiedzy wraz z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) mogą dostarczyć dokładnych odpowiedzi w całej bazie danych. Można je zastosować do wyodrębnienia trójek semantycznych: podmiotu, orzeczenia i dopełnienia z informacji w celu zbudowania wydajnych systemów pytań i odpowiedzi².
Jak można wykorzystać wykresy wiedzy do wyszukiwania?
Graf wiedzy może ustanawiać kontekstowe relacje między wyszukiwanymi elementami, wyświetlać trafne wyniki lub zwiększać dokładność wyszukiwarek. Warto zauważyć, że głównym celem Grafów Wiedzy w organizacji jest umożliwienie użytkownikom znajdowania informacji kontekstowych przy minimalnym wysiłku. Cały proces wdrażania Grafów wiedzy można uogólnić w sposób podany poniżej:
1. Przygotuj inwentarz danych do Grafów Wiedzy
Wiarygodne źródło danych jest kluczowym czynnikiem w tworzeniu skutecznych Grafów Wiedzy. Inwentaryzacja danych wysokiej jakości może umożliwić organizacjom mapowanie wykresów wiedzy w sposób czytelny dla maszyn. Aby znaleźć i zachować dokładne dane na tym etapie, należy zagłębić się w szczegóły.
Na przykład zadawaj dalsze pytania dotyczące jednostek danych, aż do momentu pojawienia się przydatnych informacji; mogą to być pola metadanych w raporcie, segmentacja produktu lub identyfikacja użytkowników, którzy pracowali nad dokumentem. Następnie użytkownik musi określić, gdzie w architekturze systemu znajdują się te dane i jak je efektywnie wyodrębnić na potrzeby Grafów Wiedzy. W niektórych przypadkach Grafy wiedzy wymagają połączenia wielu źródeł danych.
2. Semantyczne modelowanie danych za pomocą ontologii
Gdy wiarygodne źródło danych będzie już gotowe, następnym krokiem jest określenie, w jaki sposób fragmenty danych mogą lepiej odpowiadać na zapytania użytkowników. W tym przypadku eksperci dziedzinowi ustalają holistyczny pogląd na dane i budują model, aby wykorzystać go w modułowości ontologii. Model może odgrywać kluczową rolę w łączeniu danych za pomocą klas, atrybutów i relacji.
W tym przypadku eksperci dziedzinowi i zainteresowane strony mogą zidentyfikować różne typy informacji, odpowiednie atrybuty i relacje między różnymi fragmentami danych. Praktyki projektowania modelu ontologii pozwolą Ci przełożyć odpowiednie informacje na skalowalny model danych.
Narzędzia mogą pomóc w semantycznym modelowaniu danych. Na przykład, neo4j umożliwia organizowanie obiektów za pomocą krawędzi ułatwiających poruszanie się po grafie. Ponadto wykresy RDF wykorzystują tematy, predykaty i obiekty z IRI (umiędzynarodowionymi adresami internetowymi) do tworzenia wykresów zapewniających semantyczną przejrzystość i łatwość integracji.
3. Doświadczenie użytkownika i dostępność Grafu Wiedzy
Trzecim krokiem jest zbudowanie aplikacji dla użytkownika końcowego, której interfejs użytkownika ma na celu pełne wykorzystanie możliwości Grafu wiedzy. Zrozumienie historii użytkowników w celu określenia ich priorytetów i oczekiwanych wyników to właściwy sposób na udostępnienie Grafów wiedzy.
Rozpoznawanie nazwanych podmiotów może zidentyfikować konkretny temat wyszukiwania i rozszerzyć wyniki wyszukiwania w przystępny sposób. Na przykład wyszukiwarka Google wyświetla określone projekty stron podczas wyszukiwania organizacji, gwiazdy lub produktu do zakupu⁴. Podobną implementację można zastosować w rozwiązaniach wyszukiwania korporacyjnego.
4. Wypełnij i pozyskuj dane do Grafu wiedzy
Po pobraniu, dopracowaniu i modelowaniu danych zostaną one zastosowane jako rozwiązanie do wyszukiwania Grafu wiedzy. W tym przypadku musimy zintegrować Grafy wiedzy, aby wyodrębnić informacje za pośrednictwem interfejsów API lub eksportu. Użytkownicy muszą uwzględnić potrzeby indeksowania potoku danych oraz to, czy wiele źródeł danych jest połączonych za pośrednictwem NER lub taksonomii. Na tym etapie można stawić czoła wszelkim wyzwaniom związanym ze standaryzacją i jakością danych.
5. Wdrażaj i improwizuj
Gdy rozwiązanie wyszukiwania i Graf wiedzy będą już gotowe wraz ze zindeksowanymi danymi, następnym krokiem będzie przetestowanie go w kilku pilotażach w celu uzyskania informacji zwrotnej i potwierdzenia. Teraz będziesz mógł od razu i bezproblemowo znaleźć odpowiednie informacje. Dlatego od czasu do czasu musisz ponownie udostępniać Graf wiedzy, dodając zaktualizowane źródła danych, nowe zapytania użytkowników, więcej implementacji opinii i zmiany funkcji.
Jakie korzyści wykresy wiedzy mogą przynieść Twojemu wyszukiwaniu:
Oto kilka zalet wdrożenia Grafów wiedzy w Twojej firmie:
- Używanie Grafów wiedzy do łączenia źródeł danych:
Informacje przedsiębiorstwa są wspólne dla różnych działów i dlatego wszystkie te informacje muszą być ze sobą powiązane, aby zapewnić całościowy przegląd i spostrzeżenia⁵.
- Pozwól użytkownikom podsumowywać relacje i dane hierarchiczne
Sekwencyjna reprezentacja danych hierarchicznych jest przydatna do wyciągania wnikliwych wniosków. Grafy wiedzy mogą stanowić intuicyjną platformę do łączenia elementów danych i wizualizacji przepływu informacji⁵.
- NLP i wykresy wiedzy dla lepszego rozwiązywania problemów
Wyszukiwarki takie jak Google wykorzystują NLP do zrozumienia wyszukiwanych haseł, a następnie wykorzystują Grafy wiedzy, aby skutecznie udostępniać najbardziej trafne odpowiedzi².
Przypadki użycia grafów wiedzy:
- Wykresy wiedzy w wyszukiwarce Google
Google korzysta z Grafów wiedzy, aby poprawiać wyniki wyszukiwania w oparciu o informacje zebrane z takich źródeł, jak World Factbook, Wikipedia i Wikidata. Według Google ich Graf Wiedzy do roku 500 zawierał ponad 5 miliardów faktów na temat prawie 2020 miliardów podmiotów⁶. Te „Panele wiedzy” są prezentowane po prawej stronie wyników wyszukiwania⁷.
Zazwyczaj te panele wiedzy oferują szybki przegląd zapytań. Zazwyczaj mogą zawierać opis tematu, odpowiednie zdjęcia zapytania, kluczowe fakty, ważne linki referencyjne i godne uwagi liczby.
- Spostrzeżenia NASA dotyczące eksploracji kosmosu
Ogromna organizacja, taka jak NASA, przechowuje swoje ogromne dane w różnych silosach. NASA wykorzystuje Graf wiedzy do łączenia milionów węzłów w celu szybkiego łączenia informacji. NASA mogła skorzystać z Grafu wiedzy, aby zidentyfikować problem dotyczący er Apolla i Oriona i rozwiązać go, oszczędzając milion dolarów³.
https://medium.com/media/9b35ef88d804ccc0f1539122f67f0f70/href
To tylko kilka popularnych przykładów spośród wielu! Czy to nie ekscytujące, że Twoja firma może w podobny sposób skorzystać z Grafów Wiedzy?
Oświadczenie końcowe!
Grafy wiedzy cieszą się obecnie szerokim uznaniem w zakresie rozwiązań wyszukiwania. Może pozwolić użytkownikom na naturalne korzystanie z informacji z Twojej platformy. Możesz także wykorzystać moc Grafów wiedzy, rozwijając swoje możliwości wyszukiwania korporacyjnego.
Skontaktuj się z nami już teraz i porozmawiajmy, jak możemy Ci pomóc w tej podróży!
Przekazywanie wiedzy, Saltlux.
Referencje:
- 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
W jaki sposób wykresy wiedzy mogą pomóc w wyszukiwaniu został pierwotnie opublikowany w Życie chatbotów na Medium, gdzie ludzie kontynuują rozmowę, podkreślając tę historię i odpowiadając na nią.
- Coinsmart. Najlepsza w Europie giełda bitcoinów i kryptowalut.
- Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. DARMOWY DOSTĘP.
- CryptoJastrząb. Radar Altcoin. Bezpłatna wersja próbna.
- Source: https://chatbotslife.com/how-knowledge-graphs-can-benefit-your-search-88b73ae5325c?source=rss—-a49517e4c30b—4
- "
- &
- O nas
- Accenture
- dostęp
- dostępny
- uznany
- Konto
- dokładny
- w poprzek
- adres
- Adresy
- Zalety
- Wszystkie kategorie
- wśród
- odpowiedź
- Pszczoła
- Zastosowanie
- aplikacje
- architektura
- atrybuty
- jest
- poniżej
- korzyści
- Miliard
- budować
- biznes
- Etui
- Celebrytki
- wyzwania
- Klasy
- jak
- Skontaktuj się
- konsumować
- Rozmowa
- rdzeń
- Para
- Tworzenie
- krytyczny
- dane
- Baza danych
- głębiej
- Wnętrze
- zaprojektowany
- projekty
- Ustalać
- różne
- dyskutować
- Wyświetlacz
- domena
- wydajny
- skutecznie
- wysiłek
- umożliwiać
- silnik
- Enterprise
- podmioty
- zapewniają
- ewoluuje
- przykład
- przykłady
- spodziewany
- doświadczenie
- eksperci
- eksploracja
- rozciągać się
- Cecha
- informacja zwrotna
- Łąka
- pływ
- Nasz formularz
- Framework
- pełny
- dalej
- game-changer
- Szukaj w Google
- pomoc
- tutaj
- W jaki sposób
- How To
- HTTPS
- zidentyfikować
- identyfikacja
- wdrożenia
- realizacja
- wykonawczych
- ważny
- podnieść
- zawierać
- Informacja
- integrować
- integracja
- łączenie
- intuicyjny
- inwentarz
- problem
- IT
- Klawisz
- wiedza
- język
- Wyprowadzenia
- Dźwignia
- wykorzystuje
- LINK
- linki
- utrzymać
- Dokonywanie
- sposób
- mapa
- masywny
- średni
- milion
- miliony
- minimum
- model
- jeszcze
- większość
- wielokrotność
- NASA
- Naturalny
- wymagania
- węzły
- oferta
- oferuje
- Ontologia
- organizacja
- organizacji
- Zorganizowany
- szczególny
- Ludzie
- Grać
- Popularny
- power
- Przygotować
- Problem
- wygląda tak
- przetwarzanie
- Produkt
- Produkty
- progresywny
- jakość
- Szybki
- szybko
- związek
- Relacje
- rzetelny
- raport
- reprezentacja
- wymagać
- Efekt
- oszczędność
- skalowalny
- Szukaj
- Wyszukiwarka
- Wyszukiwarki
- Usługi
- kilka
- Share
- shared
- podobny
- Podobnie
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- Typ przestrzeni
- sklep
- historie
- przedmiot
- Powierzchnia
- system
- test
- świat
- w związku z tym
- Przez
- czas
- typy
- zazwyczaj
- ui
- zrozumieć
- zrozumienie
- us
- posługiwać się
- Użytkownicy
- wykorzystać
- uprawomocnienie
- Zobacz i wysłuchaj
- sieć
- Wikipedia
- w ciągu
- bez
- pracował
- świat
- youtube