Quantexaナレッジグラフの広角的洞察を活用する
広い視野と強力な処理能力により、Quantexa Knowledge Graphsはグラフ分析のジェームズ・ウェッブ望遠鏡となります。
ナレッジグラフ グラフ分析ツールの中で、ナレッジ・グラフはますます目立ってきている。最も単純な形では、知識グラフはノード、エッジ、ラベルを表すグラフ構造である。任意のオブジェクト、場所、または人がノードになることができます。エッジはノード間の関係を定義し、ラベルはメタデータレイヤーを提供し、本質的には行列代数や他の計算数学のアプローチを通じてスケールで計算・検索される知識をエンコードする。
について アラン・チューリング研究所はその説明をもう少し細かくする：
「ナレッジグラフは...複数のソースからのデータを整理し、与えられたドメインやタスクで関心のあるエンティティ（人、場所、イベントなど）に関する情報を取得し、それらの間のつながりを構築する。データサイエンスやAIでは、ナレッジグラフは一般的に次のような目的で使用される：
データソースへのアクセスと統合の促進
機械学習など、よりデータ主導型の他のAI技術に文脈と深みを加える。
人間が読める説明を生成したり、もっと大きなスケールでは、科学者やエンジニアのためのインテリジェントなシステムを可能にするなど、人間とシステムの橋渡しをする。"
チューリング研究所の存在意義についても説得力がある。
「ナレッジグラフは、検索、質問応答、対話、レコメンダーなど、人と接する多くのテクノロジーの中核をなしている。ヘルスケアや金融サービスプロバイダーなどの多くの組織は、組織単位でデータのサイロ化に直面している。ナレッジグラフは、データ・ガバナンス、不正検知、ナレッジ・マネジメント、検索、チャットボット、レコメンデーション、さらには異なる組織単位にまたがるインテリジェント・システムなどに役立ちます。"
以下の通りである。 グラフ分析に関するQuantexaのビデオは、チューリング研究所が説明するような大規模な知識グラフの実装は、より計算が軽量であることを示している。検索や分類によって、広い空間にわたって新しく興味深いネットワークが構築されるような状況や、スケールの大きなモデルへのインプットを提供するような状況で使用される可能性が高い。
ナレッジ・グラフは一般的に最も広いネットワークを表し、その中で関心のあるポイントを特定し分析するために使用することができる。これは、望遠鏡で広い地理的領域を見るようなものだ：望遠鏡は、地球の湾曲のように、そうでなければ隠れてしまう景色の側面を明らかにする。ローカライズされた自己中心的なサブ・グラフは一筋縄ではいかないが、（チューリング用語でいうところの）より広範な知識グラフは、マクロ・スケールのネットワーク全体で未知のものを高めていくことができる。
例えば、ナレッジ・グラフを活用することで、銀行は、サプライヤーを一社だけでなく、すべてのサプライヤーのサプライチェーンを監査するという、業務上の弾力性確保に関するコミットメントを果たすことができる。ナレッジグラフは、拡張されたサプライチェーンの中で、特定の特徴を共有する事業体についての洞察力を評価し、おそらくは、サプライチェーンの明らかになった部分について、特定の分析を促すことができるだろう。例えば、ナレッジグラフは、環境に配慮していると主張しながらも、その企業構造の内部やサプライチェ ーン全体にわたって、複数の高炭素排出企業を隠し持っている事業体によるグリーンウォッシングを浮き 彫りにすることができる。
Quantexaのナレッジグラフは何が違うのか？
Quantexaのナレッジグラフの成功は、同社のデシジョンインテリジェンスプラットフォームから始まります。
Quantexaのデシジョンインテリジェンスプラットフォームは、サイロ化されたデータソースを接続し、実世界のコンテキストを通じて複雑な関係を公開・視覚化することで、ユーザーがデータをクレンジング、エンリッチ、マッチング、理解するのを支援します。その結果、データの360度ビューが1つになり、ネットワーク上のエンティティ、オブジェクト、識別子を柔軟に表示し、それに付随するグラフ分析を指先で操作できるようになります。これにより、組織の全データにまたがる複数のビジネス・ユースケースに対応することができます。
以下は、このプラットフォームの4つの利点である：
データの取り込みは簡単だ。このプラットフォームは、データサイエンティスト、データエンジニア、データドリブン・アナリストが、複数のフォーマットにわたる何十億ものデータポイントの準備、設定、取り込みを簡単に行えるようにします。
Quantexaでは、エンティティは99%以上の精度で解決される。 恵んでやる エンティティ、オブジェクト、識別子の柔軟なビュー 複数のユースケースに対応できるネットワーク全体のインテリジェンスです。 例えば、詐欺のコンプライアンス・ケースでは、「よりファジー」なインテリジェンスが役立ちます。一方、GDPRに準拠したマーケティングデータベースのエンティティは、正確に把握する必要があります。
グラフ分析を活用し、スコアリング手法を導入する、 コンテキストが明らかになり、利用可能になり、使えるようになる。例えば、機械学習ワークフローでフィーチャーを特定し、キャリブレーションするために、データエステート全体の主要なパターンと関係を検出することができます。
Quantexaのデシジョンインテリジェンスプラットフォームはお客様の既存のデータ資産と連動します、 専用のグラフデータベースは必要ない、複数のグラフ・データベースはもちろんのこと、それに付随するスキーマ制約もある。
Quantexaのデシジョンインテリジェンスプラットフォームは、犯罪の特定、インテリジェンスの構築、データセットのクリーン化、リスク判断のスコアリング、つながりや関係の特定を支援するアナリティクスとコンテキストに基づく洞察を世界中の一流企業に提供しています。
Quantexaのナレッジグラフは、企業全体、機能横断的、エンティティに特化したQuantexa Decision Intelligence Platformを基盤としており、大規模なコンテクストグラフ分析を可能にします。その理由は以下の通りです：
クアンテクサの確実性とインテリジェンスにナレッジグラフをセンターする エンティティの解決 検証、正確性、保証を保証する。
組織の全データを網羅し、多くのデータタイプを利用できる。
事前に構築されたオントロジーを組み込むことで、独自に作成する必要がない。
計算が軽い：
モデルトレーニングやリアルタイムモデル推論のためのフィーチャストアの入力を含む、自動分析のための高速かつ高強度でのバッチ実行
最大規模のネットワークをインタラクティブに探索し、関心のあるエンティティや領域を特定することで、人間による調査ワークフローを強化する。
Pythonベースで拡張性があります。開発者やデータサイエンティストが直接操作しやすく、データサイエンスやAIのワークフローに統合しやすい。例えば、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、検索、その他の技術に接続し、ビジネスユースケースでより多くのことを明らかにすることができる。
Quantexaのナレッジグラフはワイドスケールで最も効果を発揮します。多くのツールは1つの企業を評価することができるが、1,000万、5,000万、または2億の顧客がいて、オントロジー（すなわち構造化された[意味的]フレームワーク）を定義するのに時間をかけることなく、何十億ものレコードにわたってすべてのエンティティを理解したいとしたらどうなるだろうか？グラフデータベースは、このような規模に対応するのに苦労しており、分析的なインタラクションをあまり提供していない。あるケースでは、Quantexa Knowledge Graphsはグラフデータベースと同じ仕事を、他のナレッジグラフの12倍の速さでこなした。.
望遠鏡の例えに戻りますが、望遠鏡はどれも同じではありません。Quantexaのナレッジグラフは、より広範な洞察と即座に利用可能な分析の機会を提供します。ナレッジグラフのジェームス・ウェッブ望遠鏡です。
知識グラフと生成AIの交差点
ジェネレーティブAI技術の進化に伴い、ナレッジグラフは、ナレッジエンジニアリングワークフローにおける大規模言語モデル（LLM）に組織のコンテキストをもたらすという点で、最も重要な役割を担っている。企業データストアと非構造化データセットを重ね合わせたナレッジグラフから得られるコンテキストは、LLMにカプセル化された一般的な知識に、コンテキストに基づいた追跡可能な企業インテリジェンスをもたらすことができる。例えば、サプライチェーンにおけるグリーンウォッシングの洞察のために、どの新しい関係をさらに調査すべきか？グラフのトレーサビリティは、金融サービス、ヘルスケア、公共部門などの規制産業に特に適している。
大規模な言語モデルは世界をよく理解している。 あなたのデータである。ナレッジグラフとしてのコンテクスチュアル・インテリジェンスとLLMの膨大な知識コーパスを組み合わせれば、それは最高の組み合わせとなる。また、コパイロットを通じて、AIモデルの利用はもはやデータサイエンティストだけのものである必要はなく、意思決定者が利用できるようになる。
今後のブログでは、検索拡張世代インフラにおけるAIとナレッジグラフの交差を探求し、Quantexaのナレッジグラフの例も紹介します。
結論として
ナレッジグラフは、ネットワーク・インテリジェンスに望遠鏡のような広がりを提供し、さまざまなAIや統計的マッチング・テクニックを使用・補完することで、大規模ネットワーク全体の新たな洞察やつながりを迅速に引き出します。
NASAの銀河系を調査するジェームス・ウェッブ望遠鏡のように、Quantexaのナレッジグラフはあなたの調査に最も広いスケールを提供します。Quantexaのナレッジグラフを使えば、データストアを重複させたり、スキーマの制約に従ったり、オントロジーを定義したりすることなく、データ全体にわたってより多くの情報を見ることができます。Quantexaのナレッジグラフは、最も広範なネットワークを即座に表示・分析し、焦点を絞った自己中心的なネットワーク生成のためのノードを特定し、LLMで強化されたAIとデータサイエンスのパイプラインを通じて価値ある顧客のユースケースを向上させる柔軟性を提供します。
Loading...