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从 0 开始构建知识图谱的 5 个启动建议
“到 2024 年，在自然语言技术项目中使用图和语义方法的企业将比不使用此类方法的企业减少 75%的人工智能技术负债。”——Gartner《如何构建支持 AI 驱动的企业应用程序的知识图谱》。
为什么知识图谱很重要？
知识图谱，作为一种机器可读的物理世界和数字世界的表示，已经成为许多产品的支撑，包括搜索、智能助手和推荐引擎。其核心价值在于提供语义支持的数据管理，为各种人工智能应用程序提供支持。它以直观的方式捕捉世界信息，同时仍能表示复杂的关系，不仅支持合作与共享、探索与发现，还能通过分析提取洞察力。
更重要的是，知识图谱可以作为独立的人工智能资产，也可以与复合人工智能方法中的机器学习模型结合使用，以提供知识发现、搜索和检索、推荐和决策智能平台。这种结合使得知识图谱成为人工智能/机器学习方法的重要补充，它们可以提供显式知识、规则和语义，以弥补人工智能/机器学习方法在数据模式检测方面的不足。
知识图谱对业务的影响
知识图谱可以在各种不同的环境中推动商业影响，包括数字化工作场所（如协作、共享和探索等）、自动化过程（如，从内容到机器人流程自动化的数据摄取）、机器学习（如增强训练数据）、调查分析（如，执法、网络安全或金融交易）、数字商务（如，产品信息管理和推荐）以及数据管理（如，元数据管理、数据编目和数据架构）。它能够帮助组织更好地利用非结构化数据，管理日益增多的数据孤岛，以及利用图算法和机器学习来识别复杂网络中的影响者、客户细分、欺诈活动和关键瓶颈。
例如，知识图谱可以用于语义搜索/问答、知识发现和推荐引擎等应用。在语义搜索/问答中，知识图谱提供了使用图中定义的关系执行复杂查询的能力，这些查询引用多个文档或来源中的知识。在知识发现中，知识图谱可以用于发现以前未知或隐藏的信息。在推荐引擎中，知识图谱提供了一个基于内容的推荐方式，而不是使用协作过滤。
企业开启知识图谱的冷启动建议
Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中，建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱：
创建知识图谱工作组：通过评估数据与分析（D&A）领导者、从业者和业务领域专家的技能，创建一个由他们组成的知识图谱工作组。要强调的是，在分析和人工智能中，可靠且高效的数据交付面临的障碍，以及知识图谱如何消除这些障碍。
运行试点项目：运行一个试点项目，以识别需要定制知识图谱的用例。试点项目不仅应为业务带来实际价值，同时还应该促进数据与分析人员的学习和发展。
创建最小可行子集：创建一个最小可行的子集，该子集能够捕获业务领域的信息，从而缩短实现价值的时间。评估需要喂养知识图谱的结构化和非结构化数据，并遵循敏捷开发原则。
利用供应商和服务提供商的专业知识：利用供应商和服务提供商的专业知识来验证用例，教育利益相关者，并提供初始的知识图谱实施。
将知识图谱纳入数据与分析治理和管理的范围：为了避免数据孤岛的持续存在，需要将知识图谱纳入数据与分析治理和管理的范围，并调查并建立多个知识图谱互操作并向数据织物扩展的方法。
在实践中，构建知识图谱的过程需要采用敏捷方法，重复使用行业标准本体以及适应最小可行本体和最小可行图，这样可以缩短知识图谱开发的价值实现时间。同时，创建基于知识图谱的服务和集成，可以提升组织内的用户对知识图谱的利用率。
知识图谱作为一种数据相关的前沿技术，无疑会促进您业务价值的提升，所以，准备好拥抱知识图谱了吗？作为如果您对启动知识图谱，或开启图技术有疑惑，请随时联系我们，杭州悦数的专家团队拥有丰富的经验和深厚的专业知识，将为您提供答疑解惑的服务。同时，杭州悦数正在积极探索图技术与生成式 AI 更深入的结合，请持续关注我们，将为您带来更多利用图技术+生成式 AI 前沿技术的能力和解决方案。
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