Nutzung der weitreichenden Einblicke von Quantexa Knowledge Graphs
Ein breites Sichtfeld und eine leistungsstarke Verarbeitung machen Quantexa Knowledge Graphs zum James-Webb-Teleskop der Graph-Analytik.
Wissensgraphen sind in der Reihe der Graph-Analyse-Tools immer mehr in den Vordergrund gerückt, daher ist es wichtig, sich darüber klar zu werden, was sie sind. In ihrer einfachsten Form sind Wissensgraphen Graphenstrukturen, die Knoten, Kanten und Bezeichnungen darstellen. Jedes Objekt, jeder Ort und jede Person kann ein Knoten sein. Eine Kante definiert die Beziehung zwischen den Knoten, während eine Bezeichnung eine Metadatenebene darstellt, die im Wesentlichen Wissen kodiert, das mithilfe von Matrixalgebra und anderen mathematischen Berechnungsansätzen in großem Maßstab berechnet und durchsucht werden kann.
Die Alan-Turing-Institut wird in seiner Beschreibung etwas detaillierter:
"Wissensgraphen ... organisieren Daten aus verschiedenen Quellen, erfassen Informationen über Entitäten, die in einem bestimmten Bereich oder einer bestimmten Aufgabe von Interesse sind (wie Personen, Orte oder Ereignisse), und stellen Verbindungen zwischen ihnen her. In der Datenwissenschaft und der KI werden Wissensgraphen üblicherweise verwendet, um:
Erleichterung des Zugangs zu und der Integration von Datenquellen
anderen, eher datengesteuerten KI-Techniken wie dem maschinellen Lernen mehr Kontext und Tiefe zu verleihen; und
Sie können als Brücke zwischen Mensch und System dienen, z. B. indem sie für den Menschen verständliche Erklärungen erstellen oder, in größerem Maßstab, intelligente Systeme für Wissenschaftler und Ingenieure ermöglichen.
Auch das Turing-Institut liefert überzeugende Argumente für seine Daseinsberechtigung.
"Wissensgraphen sind das Herzstück vieler menschenbezogener Technologien, wie Suche, Fragebeantwortung, Dialog und Recommender .... Viele Organisationen, z. B. im Gesundheitswesen und bei Finanzdienstleistern, sind mit Datensilos in ihren verschiedenen Organisationseinheiten konfrontiert. Wissensgraphen können unter anderem bei der Datenverwaltung, der Betrugserkennung, dem Wissensmanagement, der Suche, Chatbots, Empfehlungen sowie intelligenten Systemen über verschiedene Organisationseinheiten hinweg helfen."
Da die folgenden Quantexa-Video über Graph-Analytik veranschaulicht, dass groß angelegte Wissensgraphen-Implementierungen, wie sie vom Turing-Institut beschrieben wurden, rechnerisch leichter sein können. Sie werden wahrscheinlich in Situationen eingesetzt, in denen Such- und Klassifizierungsverfahren neue und interessante Netzwerke in weiten Bereichen aufdecken und Inputs für Modelle in großem Maßstab liefern.
Wissensgraphen stellen in der Regel die umfangreichsten Netzwerke dar und können zur Identifizierung und Analyse von interessanten Punkten innerhalb dieser Netzwerke verwendet werden. Es ist, als würde man ein großes geografisches Gebiet mit einem Teleskop betrachten: Das Teleskop enthüllt Aspekte der Ansicht, die sonst verborgen bleiben würden, wie z. B. die Krümmung der Erde. Während lokalisierte egozentrische Teilgraphen nichts unversucht lassen, können umfassendere Wissensgraphen (im Turing'schen Sinne des Begriffs) das Unbekannte in makroskopischen Netzen aufdecken.
Wissensgraphen könnten es einer Bank beispielsweise ermöglichen, ihre Verpflichtungen zur operativen Belastbarkeit zu erfüllen und die Lieferketten aller ihrer Lieferanten zu prüfen, nicht nur die eines einzigen. Sie könnte Erkenntnisse über Unternehmen bewerten, die bestimmte Merkmale innerhalb erweiterter Lieferketten teilen, und dann vielleicht spezifische Analysen zu aufgedeckten Teilen der Lieferketten veranlassen. So kann ein Wissensdiagramm beispielsweise Greenwashing von Unternehmen aufzeigen, die zwar behaupten, grün zu sein, aber in ihrer Unternehmensstruktur und in ihren Lieferketten mehrere Emittenten mit hohem Kohlenstoffausstoß versteckt haben.
Was macht Quantexa Knowledge Graphs anders?
Der Erfolg von Quantexa Knowledge Graphs beginnt mit der Decision Intelligence Platform des Unternehmens.
Die Decision Intelligence Platform von Quantexa hilft Anwendern, Daten zu bereinigen, anzureichern, abzugleichen und zu verstehen, indem siloartige Datenquellen miteinander verbunden werden und komplexe Beziehungen durch realen Kontext veröffentlicht und visualisiert werden. Das Ergebnis ist eine einzige 360-Grad-Sicht auf Daten, die Ihnen eine flexible Sicht auf Entitäten, Objekte und Identifikatoren in Ihren Netzwerken bietet, mit begleitenden Graph-Analysen auf Knopfdruck. Auf diese Weise können Sie mehrere geschäftliche Anwendungsfälle für alle Daten in Ihrem Unternehmen bedienen.
Hier sind vier vorteilhafte Funktionen der Plattform:
Das Einlesen von Daten ist einfach. Die Plattform ermöglicht Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und datengesteuerten Analysten die einfache Vorbereitung, Konfiguration und Aufnahme von Milliarden von Datenpunkten in verschiedenen Formaten.
Entitäten werden mit Quantexa mit einer Genauigkeit von über 99 % aufgelöst, dennoch Sie gewähren eine flexible Sicht auf Entitäten, Objekte und Bezeichner in Ihren Netzwerken, die mehrere Anwendungsfälle bedienen können. Betrugsfälle beispielsweise profitieren von "unscharfer" Intelligenz, bei der Anhaltspunkte für weitere Untersuchungen hervorgehoben werden. Andererseits müssen die Entitäten in Ihrer GDPR-konformen Marketing-Datenbank genau verstanden werden.
Durch die Nutzung von Graph-Analysen und die Anwendung von Scoring-Methoden, Der Kontext wird offengelegt, verfügbar und nutzbar. So können Sie beispielsweise wichtige Muster und Beziehungen in Ihrem Datenbestand erkennen, um Merkmale in Workflows für maschinelles Lernen zu identifizieren und zu kalibrieren.
Weil die Decision Intelligence Platform von Quantexa mit Ihrem bestehenden Datenbestand arbeitet, Es besteht kein Bedarf an einer speziellen Graphdatenbank, geschweige denn mehrere Graphdatenbanken mit den dazugehörigen Schemabeschränkungen.
Die Quantexa Decision Intelligence Platform liefert führenden Unternehmen weltweit Analysen und kontextbezogene Einblicke und hilft ihnen, Verbrechen zu erkennen, Informationen zu sammeln, Datensätze zu bereinigen, Risikoentscheidungen zu treffen und Verbindungen und Beziehungen zu erkennen.
Quantexa Knowledge Graphs basieren auf der unternehmensweiten, funktionsübergreifenden, auf Entitäten fokussierten Quantexa Decision Intelligence Plattform und ermöglichen uns kontextbezogene Graph-Analysen in großem Umfang. Sie können dies tun, weil sie:
Zentrieren Sie Wissensgraphen auf die Sicherheit und Intelligenz von Quantexa Auflösung der Entität Fähigkeiten, die Validierung, Genauigkeit und Sicherheit gewährleisten
Umfassen Sie den gesamten Datenbestand Ihres Unternehmens und nutzen Sie viele Datentypen
Einbindung einer vorgefertigten Ontologie, so dass Sie keine eigene erstellen müssen
Sind rechnerisch leicht, das heißt, Sie können:
Stapelverarbeitung mit hoher Geschwindigkeit und Intensität für die automatisierte Analyse, einschließlich des Auffüllens von Merkmalsspeichern für das Modelltraining oder die Echtzeit-Modellinferenz
Interaktive Erkundung der größten Netzwerke, um Entitäten und Regionen von Interesse zu bestimmen und so die Arbeitsabläufe bei der menschlichen Untersuchung zu verbessern
Sie basieren auf Python und sind erweiterbar. Es ist für Entwickler und Datenwissenschaftler einfach, direkt mit ihnen zu interagieren und sie in Ihre Data Science- und KI-Workflows zu integrieren. Sie können zum Beispiel mit Deep Learning, neuronalen Netzen, Suchfunktionen und anderen Techniken verbunden werden, um mehr über Ihre Geschäftsanwendungen zu erfahren
Quantexa Knowledge Graphs funktionieren am besten in großem Maßstab. Viele Tools sind in der Lage, ein einzelnes Unternehmen zu bewerten, aber was ist, wenn Sie 10, 50 oder 200 Millionen Kunden haben und alle Entitäten über Milliarden von Datensätzen hinweg verstehen wollen, ohne sich die Zeit nehmen zu müssen, eine Ontologie (d.h. ein strukturiertes [semantisches] Framework) zu definieren? Graphdatenbanken haben Schwierigkeiten, eine solche Größenordnung zu bewältigen, und bieten weniger analytische Interaktion. In einem Fall erledigte Quantexa Knowledge Graphs die gleiche Aufgabe wie eine Graphdatenbank zwölfmal so schnell wie andere Wissensgraphen und warf dabei das Netz weiter aus, um mehr Fragen zu stellen.
Um auf die Analogie mit dem Teleskop zurückzukommen: Nicht alle Teleskope sind gleich. Quantexa Knowledge Graphs liefern weitaus umfassendere Einblicke und sofort verfügbare Analysemöglichkeiten. Sie sind das James Webb Teleskop der Wissensgraphen.
Die Überschneidung von Wissensgraphen und generativer KI
Im Zuge der Weiterentwicklung generativer KI-Technologien haben Wissensgraphen an Bedeutung gewonnen - vor allem, um großen Sprachmodellen (LLMs) in Knowledge-Engineering-Workflows organisatorischen Kontext zu verleihen. Aus Wissensgraphen abgeleiteter Kontext, der Unternehmensdatensätze und unstrukturierte Datensätze überlagert, kann kontextbezogene, nachvollziehbare Unternehmensintelligenz für das in LLMs gekapselte allgemeine Wissen liefern. Welche neuen Beziehungen sollten Sie beispielsweise weiter untersuchen, um Erkenntnisse über Greenwashing in Ihren Lieferketten zu gewinnen? Die Rückverfolgbarkeit von Diagrammen ist besonders für regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und den öffentlichen Sektor von Bedeutung.
Große Sprachmodelle haben ein großes Verständnis von der Welt, aber sie verstehen nicht Ihr Daten. Wenn Sie Ihre kontextbezogene Intelligenz in Form eines Wissensgraphen mit dem riesigen Wissenskorpus eines LLM kombinieren, ist das eine erstklassige Verbindung. Außerdem muss die Nutzung von KI-Modellen durch Kopiloten nicht mehr nur Datenwissenschaftlern vorbehalten sein, sondern kann auch Entscheidungsträgern zugänglich gemacht werden.
In zukünftigen Blogs werden wir die Überschneidung von KI und Wissensgraphen in Retrieval Augmented Generation Infrastrukturen untersuchen und auch Beispiele von Quantexa's Wissensgraphen zeigen.
Zusammenfassend
Wissensgraphen bieten der Netzwerkintelligenz eine teleskopische Breite, indem sie eine Reihe von KI- und statistischen Abgleichtechniken nutzen und ergänzen, um schnell neue Erkenntnisse und Verbindungen über große Netzwerke zu gewinnen.
Wie das James-Webb-Teleskop der NASA, das die Galaxien erforscht, bieten Ihnen die Wissensgraphen von Quantexa den größtmöglichen Umfang für Ihre Untersuchungen. Mit ihnen können Sie mehr über Ihren gesamten Datenbestand sehen, ohne Datenspeicher zu duplizieren oder Schemabeschränkungen einhalten oder Ontologien definieren zu müssen. Quantexa Knowledge Graphs bieten die Flexibilität, Ihre weitreichendsten Netzwerke sofort einzusehen und zu analysieren, Knoten für eine gezielte egozentrische Netzwerkgenerierung zu identifizieren und wertschöpfende Kundenanwendungsfälle über LLM-verbesserte KI- und Data-Science-Pipelines zu erhöhen.
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