Получаете ли вы максимальную пользу от собранных данных? Данные, которые вы накапливаете с помощью своих продуктов и услуг, могут изменить правила игры для вашей организации. Представьте себе, что вы сможете найти правильное применение этой информации! Графики знаний позволяют максимально эффективно использовать информацию для доступа, поиска и использования данных для нужд корпоративного поиска.
Что такое граф знаний?
График знаний — это прогрессивный способ взаимосвязанного поиска, точная система разрешения запросов, которая объединяет такие сущности, как люди, объекты и места. Графики знаний популярны для применения в поисковых системах¹. Это метод поиска, который приводит к наиболее актуальной информации.
С технической точки зрения, Knowledge Graph связывает фрагменты данных, связанные с ключевыми словами запросов пользователей и их намерениями. Графики знаний вместе с обработкой естественного языка (NLP) могут давать точные ответы по всей базе данных. Их можно применять для извлечения семантических троек: субъекта, предиката и объекта из информации для построения эффективных вопросно-ответных систем².
Как можно использовать графы знаний для поиска?
График знаний может устанавливать контекстуальные связи между объектами поиска, отображать релевантные результаты или обеспечивать точность поисковых систем. Примечательно, что основная цель графиков знаний для организации — дать пользователям возможность находить контекстную информацию с минимальными усилиями. Весь процесс реализации графиков знаний можно обобщить, как показано ниже:
1. Подготовьте инвентарь данных для графиков знаний.
Надежный источник данных является решающим фактором в создании эффективных графиков знаний. Инвентаризация качественных данных может позволить организациям отображать графики знаний в машиночитаемом виде. На этом этапе необходимо погрузиться глубже, чтобы найти и сохранить точные данные.
Например, задавайте дополнительные вопросы об объектах данных до тех пор, пока не появится полезная информация; это могут быть поля метаданных в отчете, сегментирование результатов или идентификация пользователей, работавших над документом. Затем пользователь должен определить, где эти данные находятся в архитектуре системы и как эффективно извлечь их для диаграмм знаний. В некоторых случаях диаграммы знаний требуют связи нескольких источников данных.
2. Семантическое моделирование данных с помощью Ontology.
Как только надежный источник данных будет готов, следующим шагом будет определение того, как фрагменты данных могут лучше отвечать на запросы пользователей. Здесь эксперты в предметной области создают целостное представление данных и строят модель, которая будет использовать его с помощью модульности Ontology. Модель может играть ключевую роль во взаимосвязи данных с помощью классов, атрибутов и отношений.
Здесь эксперты в предметной области и заинтересованные стороны могут идентифицировать различные типы информации, соответствующие атрибуты и взаимосвязи между различными частями данных. Практика проектирования модели онтологии позволит вам преобразовать соответствующую информацию в масштабируемую модель данных.
Инструменты могут помочь в семантическом моделировании данных. Например, Нео4дж позволяет организовывать объекты с помощью ребер, что облегчает обход графа. Кроме того, в графах RDF используются субъекты, предикаты и объекты с IRI (интернационализированными веб-адресами) для формирования графиков, обеспечивающих семантическую ясность и простоту интеграции.
3. Пользовательский опыт и доступность базы знаний
Третий шаг — создание приложения для конечного пользователя, пользовательский интерфейс которого спроектирован так, чтобы в полной мере использовать возможности Knowledge Graph. Понимание пользовательских историй для определения их приоритетов и ожидаемых результатов — правильный способ сделать диаграммы знаний доступными.
Распознавание именованного объекта может идентифицировать конкретный предмет поиска и расширять результаты поиска в доступной форме. Например, поиск Google показывает определенный дизайн страниц при поиске организации, знаменитости или продукта для покупки⁴. Аналогичная реализация может быть использована для решений корпоративного поиска.
4. Заполнение и вставка данных в Knowledge Graph.
После того как данные будут получены, уточнены и смоделированы, они будут применены в качестве решения для поиска в сети знаний. Здесь нам необходимо интегрировать графики знаний для извлечения информации через API или экспорт. Пользователи должны учитывать потребности в индексировании для конвейера данных, а также если несколько источников данных связаны через NER или Таксономию. На этом этапе можно решить любые проблемы стандартизации данных или качества данных.
5. Реализуйте и импровизируйте
Как только решение для поиска и График знаний будут готовы с проиндексированными данными, следующим шагом будет его тестирование с помощью нескольких пилотных проектов, чтобы получить обратную связь и подтверждение. Теперь вы сможете сразу и без проблем найти нужную информацию. Поэтому вам необходимо время от времени обновлять Knowledge Graph с обновленными источниками данных, новыми пользовательскими запросами, дополнительными реализациями обратной связи и изменениями функций.
Как графы знаний могут принести пользу вашему поиску:
Вот несколько преимуществ внедрения графиков знаний для вашего бизнеса:
- Использование диаграмм знаний для связи источников данных:
Корпоративная информация распространяется между отделами, и поэтому вся эта информация должна быть связана, чтобы дать полный обзор и понимание⁵.
- Разрешить пользователям суммировать отношения и иерархические данные
Последовательное представление иерархических данных полезно для того, чтобы сделать содержательные выводы. Графики знаний могут предложить интуитивно понятную структуру для объединения фрагментов данных и визуализации потока информации⁵.
- НЛП и графики знаний для лучшего решения проблем
Поисковые системы, такие как Google, используют НЛП для понимания поисковых запросов, а затем используют графики знаний для эффективного обмена наиболее релевантными ответами².
Варианты использования графиков знаний:
- Графики знаний в Google Поиске
Google использует графики знаний для улучшения результатов поисковых систем с помощью информации, собранной из таких источников, как Всемирная книга фактов, Википедия и Викиданные. По данным Google, к 500 году их сеть знаний будет содержать более 5 миллиардов фактов почти о 2020 миллиардах организаций⁶. Эти «Панели знаний» представлены в правой части результатов поиска⁷.
Обычно эти панели знаний предлагают краткий обзор поиска по поисковым запросам. Обычно они могут включать краткое описание темы, соответствующие изображения запроса, ключевые факты, важные справочные ссылки и примечательные цифры.
- Результаты НАСА по исследованию космоса
Такая крупная организация, как НАСА, хранит свои огромные данные в разных хранилищах. НАСА использует Knowledge Graph для соединения миллионов узлов и быстрого подключения информации. НАСА смогло воспользоваться помощью Knowledge Graph, чтобы выявить проблему, связанную с эпохами Аполлона и Ориона, и решить ее, сэкономив один миллион долларов³.
https://medium.com/media/9b35ef88d804ccc0f1539122f67f0f70/href
Это всего лишь пара популярных примеров среди многих! Разве не здорово, что ваш бизнес может получить аналогичную выгоду от графиков знаний?
Заключительное заявление!
Графики знаний в настоящее время широко используются в качестве поисковых решений. Это может позволить вашим пользователям естественным образом использовать информацию вашей платформы. Вы также можете использовать возможности графиков знаний по мере развития своих возможностей корпоративного поиска.
Свяжитесь с нами сейчас, и давайте обсудим, как мы можем помочь вам в этом путешествии!
Передача знаний, Соллюкс.
Ссылки:
- 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
Как диаграммы знаний могут помочь вашему поиску Был первоначально опубликован в Чатботы Жизнь На Среднем, где люди продолжают разговор, выделяя и реагируя на эту историю.
- Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
- КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
- Source: https://chatbotslife.com/how-knowledge-graphs-can-benefit-your-search-88b73ae5325c?source=rss—-a49517e4c30b—4
- "
- &
- О нас
- Accenture
- доступ
- доступной
- провозглашенный
- Учетная запись
- точный
- через
- адрес
- адреса
- Преимущества
- Все
- среди
- ответ
- API
- Применение
- Приложения
- архитектура
- Атрибуты
- не являетесь
- ниже
- польза
- миллиард
- строить
- бизнес
- случаев
- Знаменитость
- проблемы
- классов
- как
- Свяжитесь
- потреблять
- Разговор
- Основные
- Пара
- Создающий
- критической
- данным
- База данных
- более глубокий
- Проект
- предназначенный
- конструкций
- Определять
- различный
- обсуждать
- Дисплей
- домен
- эффективный
- эффективно
- усилие
- включить
- Двигатель
- Предприятие
- лиц
- установить
- развивается
- пример
- Примеры
- ожидаемый
- опыт
- эксперты
- исследование
- продлить
- Особенность
- Обратная связь
- Поля
- поток
- форма
- Рамки
- полный
- далее
- игра-чейнджер
- Google Поиск
- помощь
- здесь
- Как
- How To
- HTTPS
- определения
- идентифицирующий
- осуществлять
- реализация
- Осуществляющий
- важную
- улучшать
- включают
- информация
- интегрировать
- интеграции.
- соединяющий
- интуитивный
- инвентаризация
- вопрос
- IT
- Основные
- знания
- язык
- Лиды
- Кредитное плечо
- рычаги
- LINK
- связи
- поддерживать
- Создание
- способ
- карта
- массивный
- средний
- миллиона
- миллионы
- минимальный
- модель
- БОЛЕЕ
- самых
- с разными
- НАСА
- натуральный
- потребности
- узлы
- предлагают
- предлагающий
- онтология
- организация
- организации
- Организованный
- особый
- Люди
- Играть
- Популярное
- мощностью
- Подготовить
- Проблема
- процесс
- обработка
- Продукт
- Продукция
- приложение
- САЙТ
- быстро
- отношения
- Отношения
- соответствующие
- складская
- отчету
- представление
- требовать
- Итоги
- экономия
- масштабируемые
- Поиск
- Поисковая система
- Поисковые системы
- Услуги
- несколько
- Поделиться
- общие
- аналогичный
- Аналогичным образом
- Решение
- Решения
- некоторые
- Space
- магазины
- Истории
- предмет
- Поверхность
- система
- тестXNUMX
- мир
- следовательно
- Через
- время
- Типы
- типично
- ui
- понимать
- понимание
- us
- использование
- пользователей
- использовать
- Проверка
- Вид
- Web
- Википедия.
- в
- без
- работавший
- Мир
- YouTube