Cosa sono i grafi di conoscenza?

SOMMARIO

I grafi di conoscenza si basano su entità (nodi), relazioni (archi), attributi (proprietà), ontologie (schema) e meccanismi di inferenza per consentire alle macchine di comprendere e rappresentare le informazioni. Funzionano raccogliendo ed elaborando dati, estraendo entità e relazioni, strutturando queste informazioni in formato di grafo e abilitando il ragionamento e l'interrogazione per ottenere informazioni approfondite. I grafi di conoscenza sono ampiamente utilizzati nei settori dell'e-commerce, della finanza, della sanità e della cybersicurezza per migliorare la funzionalità di ricerca, rilevare frodi, personalizzare i consigli e migliorare il processo decisionale.

Cos'è un grafo di conoscenza?

Un knowledge graph è una rappresentazione strutturata di informazioni che collega entità, concetti e le relazioni tra di essi in un modo che le macchine possono comprendere e utilizzare. Organizza i dati in nodi che rappresentano entità come persone, luoghi o cose, e in archi che rappresentano le loro relazioni. Questo crea una rete semantica di informazioni interconnesse.

I knowledge graph vengono utilizzati nei motori di ricerca, nei sistemi di raccomandazione e nelle applicazioni di intelligenza artificiale (IA) per migliorare il recupero dei dati, potenziare la comprensione contestuale e fornire approfondimenti più accurati. Sfruttando i dati strutturati e collegandoli alle informazioni esistenti, i knowledge graph aiutano le macchine a elaborare e dedurre la conoscenza in modo simile agli esseri umani.

Continua a leggere questa risorsa per saperne di più su come funzionano i grafi di conoscenza e su come crearli.

• Elementi chiave dei grafi di conoscenza
• Come funzionano i knowledge graph?
• Ontologie e grafi di conoscenza
• Esempi di grafi di conoscenza
• Casi d'uso dei grafi di conoscenza
• Vantaggi del grafo di conoscenza
• Come costruire un knowledge graph
• Punti chiave e risorse aggiuntive
• FAQ

Elementi chiave dei grafi di conoscenza

Prima di approfondire il funzionamento dei knowledge graph, è importante spiegare gli elementi che li fanno funzionare. Questi meccanismi costituiscono la base dei knowledge graph, consentendo loro di rappresentare entità del mondo reale, i loro attributi e le loro relazioni. Suddividendo un knowledge graph nei suoi componenti di base, possiamo comprendere meglio come organizza i dati, facilitando ricerca semantica, e migliora le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Di seguito sono riportati gli elementi fondamentali che rendono i knowledge graph potenti strumenti per strutturare e analizzare le informazioni.

Entità (Nodi)

Le entità sono i componenti fondamentali di un grafo della conoscenza e contengono entità del mondo reale come persone, luoghi o cose. Un'entità è un nodo che custodisce informazioni significative. Ad esempio, “Albert Einstein” sarebbe un'entità con attributi come data di nascita e professione. In definitiva, le entità costituiscono le fondamenta per collegamenti significativi.

Relazioni (Archi)

Le relazioni sono le connessioni tra le cose, formando i bordi nel grafo. Le relazioni descrivono come le cose si relazionano tra loro, ad esempio, “Albert Einstein” → “è nato in” → “Germania”. Le relazioni forniscono il contesto per i dati e ci presentano una rete di informazioni correlate.

Attributi (Proprietà)

Gli attributi sono informazioni specifiche di un'entità che forniscono dettagli aggiuntivi sul grafo della conoscenza. “Parigi” avrebbe “Popolazione: 2,1 milioni” e “Paese: Francia” come attributi. Gli attributi forniscono importanti dettagli di contesto su ciascuna entità.

Ontologia (Schema o struttura)

L'ontologia determina la struttura del grafico e ne definisce i limiti specificando il tipo di entità e le relazioni. L'ontologia contribuisce a garantire la coerenza dei dati specificando quali elementi possono essere messi in relazione e in che modo. Ad esempio, può stabilire che una “Persona” possa “recitare in” un “Film”, ma non in una “Città”.”

Identificativi (ID unici)

Gli ID univoci distinguono entità simili. Ad esempio, la parola “Apple” può indicare il frutto e l'azienda, ma entrambe possiedono ID univoci. Gli identificatori rendono il grafo corretto ed evitano confusione.

Inferenza e ragionamento

L'inferenza consente al grafico di stabilire nuove connessioni a partire dalle relazioni. Ad esempio, se “John” è il padre di “Emma” e “Emma” è la sorella di “Liam”, allora il grafico può dedurre che “John” è il padre di “Liam”. Questo ragionamento rende il grafico intelligente.

Questi componenti lavorano insieme per formare un corpo di informazioni organizzato e utile, portando a ricerche e applicazioni di IA più intelligenti.

Come funzionano i knowledge graph?

I knowledge graph integrano informazioni da diverse fonti per creare una rete completa e interconnessa di entità e delle loro relazioni. Ecco un'analisi del loro funzionamento:

Passaggio 1: Raccogliere i dati

I grafici di conoscenza nascono dalla raccolta di dati provenienti da fonti quali database, file di testo, API o siti web. I dati possono essere strutturati (ad esempio, fogli di calcolo) oppure non strutturati (ad es. articoli). L'obiettivo è raccogliere quante più informazioni possibili per costruire un'ampia base di conoscenza.

Passaggio 2: estrarre entità e relazioni

Successivamente, il sistema identifica le entità rilevanti (ad esempio, persone, luoghi o organizzazioni) e le relazioni tra di esse utilizzando tecniche quali il riconoscimento delle entità denominate (NER) e l’estrazione delle relazioni. Ad esempio, potrebbe estrarre che “Barack Obama” è una persona e che ha una relazione del tipo “è stato presidente di” con “Stati Uniti”.”

Passo 3: Strutturare e organizzare

Una volta recuperate, le informazioni vengono restituite in un formato strutturato, tipicamente sotto forma di triple presentate come: (Soggetto, Predicato, Oggetto). Un esempio è (Parigi, èCapitaleDi, Francia). Viene inoltre creato uno schema o un’ontologia per classificare le entità e le relazioni in modo che siano coerenti e interpretabili dal punto di vista semantico.

Passaggio 4: Ragiona e interroga

Una volta strutturato, il grafico di conoscenza è in grado di dedurre nuovi fatti sulla base di regole logiche. Ad esempio, se “A è un genitore di B” e “B è un genitore di C”, il grafico sarà in grado di dedurre che “A è un nonno di C”. Gli utenti possono interrogare il grafico tramite linguaggi di programmazione come SPARQL per recuperare informazioni mirate.

Passo 5: Utilizzare e aggiornare

Infine, il knowledge graph è alla base dei motori di ricerca, dei sistemi di raccomandazione e dei chatbot, integrando ricerca ibrida, ricerca vettoriale, e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per risposte più intelligenti e basate sul contesto. Aggiornamenti regolari lo mantengono accurato e dinamico per la strutturazione e l'accesso alla conoscenza.

Questo processo dettagliato trasforma i dati grezzi in una rete di conoscenza interconnessa e intelligente.

Ontologie e grafi di conoscenza

Che cos’è un’ontologia?

Un'ontologia è una struttura formale che descrive concetti, oggetti e le loro interconnessioni in una specifica area di interesse. Fornisce regole, classi e categorie che aiutano a classificare e interpretare i dati.

In che modo le ontologie si relazionano ai grafi di conoscenza?

Un knowledge graph utilizza un'ontologia per strutturare i dati, portando coerenza e semantica. L'ontologia è la spina dorsale del knowledge graph e specifica come le entità vengono categorizzate e collegate.

Esempio:
Un grafo di conoscenza cinematografico segue un'ontologia che specifica:

• Gli attori possono recitare nei film
• I registi possono dirigere film
• I film possono avere un genere

Principali differenze:

Caratteristica	Ontologia	Grafo di conoscenza
Scopo	Definisce regole e relazioni	Archivia e collega dati del mondo reale
Struttura	Modello concettuale (astratto)	Rete di dati (pratica)
Utilizzo	Fornisce significato e ragionamento	Abilita la ricerca e l'analisi basate sull'intelligenza artificiale

Esempi di grafi di conoscenza

Ecco alcuni esempi noti di grafi della conoscenza:

• Grafico della conoscenza di Google Questa base di conoscenza migliora i risultati di ricerca apprendendo le relazioni tra entità (ad esempio persone, luoghi o cose). Fornisce risposte dirette e informazioni più dettagliate e sensibili al contesto nei risultati di ricerca, come un pannello informativo per celebrità o punti di riferimento.
• Grafo della conoscenza di LinkedIn Questa base di conoscenza mappa le relazioni tra persone, ruoli, competenze e aziende. Aiuta a fornire raccomandazioni di lavoro, relazioni professionali e contenuti basati sul tuo profilo e sulla tua rete.
• Grafo delle entità di Facebook: Questo grafico collega utenti, pagine, post, "mi piace" e interazioni per contribuire a fornire contenuti e annunci pertinenti. Migliora inoltre l'esperienza dell'utente consigliando post, gruppi ed eventi pertinenti in base al comportamento.
• Grafico dei prodotti Amazon Questo grafico organizza le informazioni su prodotti, recensioni e preferenze dei clienti. Alimenta il motore di raccomandazione di Amazon suggerendo prodotti simili o correlati attraverso la cronologia di navigazione e acquisto.

Ciascun grafico consente una migliore esperienza utente con raccomandazioni personalizzate e basate sul contesto.

Casi d'uso dei grafi di conoscenza

Ecco alcuni dei modi in cui i grafi della conoscenza possono essere utilizzati nei diversi settori:

• Sistemi di raccomandazione: L'e-commerce e le piattaforme di streaming utilizzano i grafi della conoscenza per consigli personalizzati. Amazon suggerisce prodotti in base al comportamento dell'utente, mentre Netflix consiglia contenuti analizzando i modelli di visualizzazione.
• Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi: Le istituzioni finanziarie rilevano le frodi identificando relazioni sospette e pattern nascosti nelle transazioni. I grafi di conoscenza aiutano anche a valutare il rischio di credito e a migliorare la conformità.
• Sanità e ricerca biomedica: I professionisti medici utilizzano i grafi della conoscenza per collegare le cartelle cliniche, le interazioni farmacologiche e le sperimentazioni cliniche. I ricercatori li sfruttano per accelerare la scoperta di farmaci e l'innovazione dei trattamenti.
• Sicurezza informatica e threat intelligence: I team di sicurezza informatica utilizzano i grafi della conoscenza per analizzare i modelli di attacco e le entità dannose. Aiutano a rilevare le minacce, a identificare le vulnerabilità e a potenziare le difese di sicurezza.
• Assistenti intelligenti e sistemi autonomi: Le auto a guida autonoma e le città intelligenti utilizzano grafi di conoscenza per strutturare dati spaziali e dell'IoT, abilitare il processo decisionale in tempo reale e automazione.

Vantaggi del grafo di conoscenza

I Knowledge Graph offrono vantaggi alle applicazioni di intelligenza artificiale consentendo loro di organizzare, collegare e ragionare su dati complessi. Ecco i modi specifici in cui lo fanno:

• Ricerca e individuazione avanzate: I knowledge graph consentono la ricerca semantica e risposte intelligenti alle query collegando concetti correlati e inferendo connessioni tra frammenti di informazioni. Questa capacità migliora l'esperienza utente per i motori di ricerca web e interni.
• Personalizzazione I knowledge graph consentono la personalizzazione comprendendo il comportamento e i gusti degli utenti. Questa capacità consente alle applicazioni di formulare raccomandazioni personalizzate e di migliorare le iniziative di pubblicità mirata.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): I grafi di conoscenza abilitano applicazioni di PNL come il riconoscimento delle entità, la risposta alle domande (QA) e la summarizzazione del testo. Queste funzionalità consentono alle macchine di comprendere e generare risposte simili a quelle umane, migliorando chatbot e assistenti virtuali.

Come costruire un knowledge graph

La costruzione di un knowledge graph prevede le seguenti fasi:

1. Definisci scopo e ambito: Identificare il dominio, le entità chiave e le relazioni rilevanti per la vostra applicazione.
2. Raccogliere ed elaborare i dati: Raccogliere dati strutturati (database e API) e non strutturati (documenti e testo), quindi pulirli e normalizzarli.
3. Identifica entità e relazioni: Usa il PLN per identificare i concetti chiave nei tuoi dati, quindi strutturali in un formato a grafo.
4. Memorizza in un database a grafo: Memorizza e gestisci le relazioni nei tuoi dati con database come Neo4j o Amazon Neptune.
5. Interroga e analizza: Utilizza linguaggi come Cypher, Gremlin o SPARQL per ottenere informazioni approfondite e scoprire pattern nei tuoi dati.
6. Visualizza e distribuisci: Usa software come Gephi, Linkurious o GraphX per visualizzare le relazioni tra i dati e integrarle nelle applicazioni.

Punti chiave e risorse aggiuntive

In questa risorsa, abbiamo imparato che:

• I knowledge graph strutturano i dati in entità e relazioni per migliorare la funzionalità di ricerca, potenziare le applicazioni di intelligenza artificiale e facilitare il processo decisionale.
• I knowledge graph alimentano motori di ricerca e sistemi di raccomandazione, consentono alle istituzioni finanziarie di rilevare le frodi, permettono ai professionisti medici di migliorare la cura dei pazienti e aiutano gli esperti di cybersecurity a individuare le vulnerabilità e a migliorare la sicurezza.
• La costruzione di un grafo della conoscenza comporta la definizione dell'ambito, la raccolta dei dati, l'identificazione delle entità, l'utilizzo di database a grafo, l'interrogazione per ottenere informazioni e la visualizzazione dei risultati.
• I database a grafo come Neo4j e Amazon Neptune sono comunemente usati per l'archiviazione e l'analisi.
• Cypher, Gremlin o SPARQL vengono utilizzati per l'interrogazione, mentre strumenti di visualizzazione come Gephi e Linkurious aiutano a esplorare le relazioni.

Per saperne di più sui concetti relativi all'intelligenza artificiale, puoi consultare il nostro fulcro e consulta le risorse qui sotto:

Risorse aggiuntive

• Dal concetto al codice: LLM + RAG con Couchbase
• Come funziona l'IA generativa con Couchbase
• Una guida agli embedding dei LLM
• Knowledge Base Population (KBP) – The Stanford Natural Language Processing Group

FAQ

Che cos'è un knowledge graph nell'intelligenza artificiale? Nell'ambito dell'intelligenza artificiale, un knowledge graph è una rappresentazione strutturata di dati che collega entità, concetti e le loro relazioni per consentire la comprensione, il ragionamento e il processo decisionale da parte delle macchine.

A cosa servono i grafi di conoscenza? I knowledge graph sono utilizzati per migliorare la ricerca, i sistemi di raccomandazione, l'integrazione dei dati, l'intelligenza artificiale e il ragionamento automatico.

Qual è la differenza tra i database a grafo e i knowledge graph? I database a grafi memorizzano e gestiscono dati connessi utilizzando nodi e archi, mentre i knowledge graph aggiungono significato semantico incorporando ontologie, relazioni e comprensione contestuale per un ragionamento intelligente.

Cos'è un triplestore? Un triplestore è un database progettato per memorizzare e gestire dati sotto forma di triple soggetto-predicato-oggetto, il che consente un'interrogazione efficiente e il recupero di relazioni semantiche nei knowledge graph.

ChatGPT utilizza i knowledge graph? Sebbene ChatGPT non utilizzi direttamente i grafi di conoscenza, si affida a grandi modelli linguistici (LLM) addestrati su dati testuali.