Cos'è un Knowledge Graph?

SOMMARIO

I Knowledge Graph si basano su entità (nodi), relazioni (aree), attributi (proprietà), ontologie (schema) e meccanismi di inferenza per consentire alle macchine di comprendere e rappresentare informazioni. Funzionano raccogliendo e elaborando dati, estraendo entità e relazioni, strutturando queste informazioni in un formato grafico e consentendo il ragionamento e la query per ottenere approfondimenti. I Knowledge Graph sono ampiamente utilizzati nei settori dell’e-commerce, della finanza, della sanità e della sicurezza informatica per migliorare la funzionalità di ricerca, rilevare frodi, personalizzare le raccomandazioni e migliorare la presa di decisioni.

Cos'è un knowledge graph?

Un knowledge graph è una rappresentazione strutturata delle informazioni che collega entità, concetti e le relazioni tra di essi in modo che possano essere comprese e utilizzate dalle macchine. Organizza i dati in nodi che rappresentano entità come persone, luoghi o cose, e in bordi 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 la ricerca dei dati, migliorare la comprensione del contesto e fornire informazioni più accurate. Utilizzando dati strutturati e collegandoli alle informazioni esistenti, i Knowledge Graph aiutano le macchine a elaborare e inferire conoscenza in modo simile agli esseri umani.

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

• Elementi chiave dei grafi di conoscenza
• Come funzionano i grafi di conoscenza?
• Ontologie e grafi di conoscenza
• Esempi di grafi di conoscenza
• Utilizzi del grafo delle conoscenze
• I vantaggi del Knowledge Graph
• Come costruire un grafo delle conoscenze
• Punti chiave e risorse aggiuntive
• FAQ

Elementi chiave dei grafi di conoscenza

Prima di approfondire il funzionamento dei grafi di conoscenza, è importante spiegare gli elementi che ne determinano il funzionamento. Questi meccanismi costituiscono il fondamento dei grafi di conoscenza, consentendo loro di rappresentare entità del mondo reale, i loro attributi e le loro relazioni. Ripartendo un grafico di conoscenza in componenti fondamentali, possiamo comprendere meglio come organizza i dati e come li facilita l’utilizzo. Ricerca semantica, e migliora le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Di seguito sono riportati gli elementi fondamentali che rendono i knowledge graph strumenti potenti per strutturare e analizzare informazioni.

Entità (Nodo)

Le entità sono gli elementi costitutivi di un grafo di conoscenza, contenenti entità del mondo reale come persone, luoghi o cose. Un’entità è un nodo che contiene informazioni significative. Ad esempio, “Albert Einstein” sarebbe un’entità con attributi come data di nascita e occupazione. In definitiva, le entità forniscono la base per collegamenti significativi.

Relazioni (Contorni)

Le relazioni sono le connessioni tra le cose, che formano gli angoli del grafo. Le relazioni descrivono il modo in cui le cose si relazionano tra loro: ad esempio, “Albert Einstein” → “è nato in” → “Germania”. Le relazioni forniscono un contesto ai dati e ci presentano una rete di informazioni correlate.

Attributi (Proprietà)

Gli attributi sono informazioni specifiche dell’entità che forniscono ulteriori dettagli sul knowledge graph. “Parigi” avrebbe come attributi “Popolazione: 2,1 milioni” e “Paese: Francia”. Gli attributi forniscono importanti dettagli di sfondo su ciascuna entità.

Ontologia (schema o struttura)

L’ontologia stabilisce la forma del grafo e lo disciplina specificando i tipi di entità e le relazioni. Essa contribuisce a garantire la coerenza dei dati specificando cosa può essere correlato e come. Ad esempio, può imporre che “Persona” possa “agire in” un “Film”, ma non in una “Città”.”

Identificatori (ID univoci)

Gli ID univoci distinguono le entità simili. Per esempio, la parola “Apple” può indicare sia il frutto che l’azienda, ma entrambe possiedono un ID univoco. Questi identificatori rendono il grafico corretto e evitano confusione.

Induzione e ragionamento

L’inferenza permette al grafo di creare nuove connessioni tra le relazioni. Ad esempio, se “John” è il padre di “Emma” e “Emma” è la sorella di “Liam”, allora il grafo può dedurre che “John” è il padre di “Liam”. Questo ragionamento rende il grafo intelligente.

Questi componenti lavorano insieme per formare un insieme organizzato e utile di informazioni, che porta a una ricerca più intelligente e a applicazioni IA.

Come funzionano i grafi di conoscenza?

I Knowledge Graph integrano informazioni provenienti da diverse fonti per creare una rete completa e interconnessa di entità e delle loro relazioni. Ecco come funzionano:

Passo 1: Raccogliere i dati

I knowledge graph iniziano con la raccolta dei dati da fonti come database, file di testo, API o siti web. I dati possono essere strutturati (ad esempio fogli di calcolo) o non strutturati (ad esempio articoli). L’obiettivo è raccogliere il maggior numero di informazioni possibili per costruire una base di conoscenza approfondita.

Passo 2: Estrarre entità e relazioni

Successivamente, il sistema identifica le entità importanti (ad esempio, persone, luoghi o organizzazioni) e le loro relazioni utilizzando tecniche come 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 come “fu Presidente degli Stati Uniti” con “United States”.”

Passo 3: Struttura e organizzazione

Una volta recuperate, le informazioni vengono restituite in un formato strutturato, tipicamente in forma di triplice espressione: (Oggetto, Predicato, Obiettivo). Un esempio di questo è (Parigi è la capitale della Francia). È inoltre creato uno schema o un’ontologia per classificare le entità e le relazioni, al fine di renderle coerenti e interpretate in modo semantico.

Passo 4: Riferimento e interrogazione

Una volta organizzato, il grafo delle conoscenze può generare nuovi fatti basati su regole logiche. Ad esempio, se “A è il genitore di B” e “B è il genitore di C”, il grafo sarà in grado di dedurre che “A è il nonno di C”. Gli utenti possono interrogare il grafo tramite linguaggi di programmazione come SPARQL per ottenere informazioni specifiche.

Passo 5: Utilizzare e aggiornare

Infine, il knowledge graph potenzia i motori di ricerca, i sistemi di raccomandazione e i chatbot, integrando Ricerca ibrida, ricerca vettoriale, e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per risposte più intelligenti e consapevoli del contesto. Le aggiornamenti regolari mantengono la funzionalità accurata e dinamica per la strutturazione e l’accesso alle conoscenze.

Questo processo passo dopo passo trasforma i dati grezzi in un’interconnessa e intelligente rete di conoscenza.

Ontologie e grafi di conoscenza

Cos'è un'ontologia?

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

In che modo le ontologie si relazionano con i knowledge graphs?

Un knowledge graph utilizza un'ontologia per strutturare i dati, apportando coerenza e semanticità. L'ontologia è la struttura fondamentale del knowledge graph, che specifica come le entità vengono classificate e collegate tra loro.

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

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

Principali differenze:

Caratteristica	Ontologia	Grafico delle conoscenze
Scopo	Definisce regole e relazioni	Archivia e connette i dati del mondo reale
Struttura	Modello concettuale (astratto)	Rete di dati (pratica)
Utilizzo	Offre significato e ragionamento	Consente la ricerca e l'analisi basate sull'intelligenza artificiale

Esempi di grafi di conoscenza

Ecco alcuni esempi noti di grafi di conoscenza:

• Grafico delle conoscenze di Google: Questa base di conoscenza ottimizza i risultati della ricerca apprendendo le relazioni tra entità (ad esempio persone, luoghi o cose). Offre risposte dirette e informazioni più dettagliate e pertinenti al contesto nei risultati della ricerca, come ad esempio un pannello informativo sulle celebrità o sui punti di interesse.
• Grafico delle conoscenze 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 in base al tuo profilo e alla tua rete di contatti.
• Grafico delle entità di Facebook: Questo grafico collega gli utenti, le pagine, i post, i like e le interazioni per aiutare a fornire contenuti e annunci pertinenti. Inoltre, migliora l'esperienza degli utenti consigliando post, gruppi e eventi rilevanti in base al comportamento degli utenti.
• Grafico dei prodotti di Amazon: Questo grafico organizza le informazioni relative ai prodotti, alle recensioni e alle preferenze dei clienti. Funziona come motore di raccomandazione di Amazon suggerendo prodotti simili o correlati in base all’esplorazione e all’acquisto precedenti degli utenti.

Ogni grafico consente una migliore esperienza utente grazie a raccomandazioni personalizzate e in linea con il contesto.

Utilizzi del grafo delle conoscenze

Ecco alcuni dei modi in cui i knowledge graph possono essere utilizzati in diversi settori:

• Sistemi di raccomandazione: Le piattaforme di e-commerce e streaming utilizzano i knowledge graphs per personalizzare le raccomandazioni. Amazon suggerisce prodotti in base al comportamento degli utenti, mentre Netflix raccomanda contenuti analizzando i modelli di visione.
• Rilevamento delle frodi e analisi dei rischi: Le istituzioni finanziarie rilevano le frodi identificando relazioni sospette e modelli nascosti nelle transazioni. I knowledge graphs inoltre aiutano a valutare il rischio di credito e a migliorare la conformità normativa.
• Sanità e ricerca biomedica: I professionisti della sanità utilizzano i knowledge graphs per collegare i record dei pazienti, le interazioni tra farmaci e gli studi clinici. I ricercatori ne traggono vantaggio per accelerare la scoperta di nuovi farmaci e l’innovazione nel trattamento.
• Cibersicurezza e intelligence sulle minacce: Le squadre di cybersecurity utilizzano i knowledge graphs per analizzare i modelli di attacco e le entità dannose. Aiutano a rilevare le minacce, a identificare le vulnerabilità e a migliorare le difese di sicurezza.
• Assistenti intelligenti e sistemi autonomi: Le auto a guida autonoma e le smart city utilizzano i knowledge graphs per strutturare i dati spaziali e relativi all’Internet of Things (IoT), per consentire la presa di decisioni in tempo reale e l'automazione.

I vantaggi del Knowledge Graph

I Knowledge Graph sono utili per le applicazioni IA consentendo loro di organizzare, collegare e analizzare i dati complessi. Ecco i modi specifici in cui ciò avviene:

• Ricerca e scoperta migliorate: I Knowledge Graph consentono la ricerca semantica e risposte intelligenti alle query collegando concetti correlati e deducendo connessioni tra elementi di informazione. Questa capacità migliora l'esperienza utente per i motori di ricerca web e interni.
• Personalizzazione: I Knowledge Graph consentono la personalizzazione grazie alla comprensione del comportamento e dei gusti degli utenti. Questa funzionalità consente alle applicazioni di proporre raccomandazioni personalizzate e di migliorare gli sforzi di pubblicità mirata.
• Processamento del linguaggio naturale (NLP): I Knowledge Graph consentono applicazioni di NLP come l’identificazione di entità, la risposta a domande (QA) e la sintesi di testi. Queste funzionalità consentono alle macchine di comprendere e generare risposte simili a quelle umane, migliorando Chatbot e assistenti virtuali.

Come costruire un grafo delle conoscenze

La costruzione di un grafo delle conoscenze prevede i seguenti passaggi:

1. Definire scopo e ambito di applicazione: Identificare i domini, le entità chiave e le relazioni rilevanti per la vostra applicazione.
2. Raccogliere e elaborare dati: Raccogliere dati strutturati (database e API) e non strutturati (documenti e testo), quindi pulirli e normalizzarli.
3. Identificare entità e relazioni: Utilizzate il NLP per identificare i concetti chiave nei vostri dati e poi strutturali in un formato grafico.
4. Archivare in un database grafico: Archivia e gestisci le relazioni nei tuoi dati con database come Neo4j o Amazon Neptune.
5. Interrogare e analizzare: Utilizzate linguaggi come Cypher, Gremlin o SPARQL per ottenere informazioni e scoprire i pattern nei vostri dati.
6. Visualizzare e implementare: Utilizzate software come Gephi, Linkurious o GraphX per visualizzare le relazioni tra i dati e implementarli nelle applicazioni.

Punti chiave e risorse aggiuntive

In questa risorsa abbiamo appreso che:

• I Knowledge Graph strutturano i dati in entità e relazioni per migliorare la funzionalità di ricerca, potenziare le applicazioni di intelligenza artificiale e supportare la presa di decisioni.
• I Knowledge Graph alimentano motori di ricerca e sistemi di raccomandazione, consentono alle istituzioni finanziarie di rilevare frodi, permettono ai professionisti della sanità di migliorare la cura dei pazienti e aiutano i professionisti della sicurezza informatica a rilevare vulnerabilità e a migliorare la sicurezza.
• La costruzione di un grafo delle conoscenze implica la definizione del campo di applicazione, la raccolta dei dati, l’identificazione delle entità, l’utilizzo di database grafici, la ricerca di informazioni e la visualizzazione dei risultati.
• I database grafici come Neo4j e Amazon Neptune sono comunemente utilizzati per lo storage e l’analisi dei dati.
• Per la query vengono utilizzati Cypher, Gremlin o SPARQL, mentre strumenti di visualizzazione come Gephi e Linkurious aiutano a esplorare le relazioni.

Per saperne di più sui concetti relativi all'intelligenza artificiale, potete consultare la nostra hub e consulta le risorse riportate di seguito:

Risorse aggiuntive

• Dal concetto al codice: LLM + RAG con Couchbase
• Come funziona l'IA generativa con Couchbase
• Una guida alle incorporazioni LLM
• Knowledge Base Population (KBP) – Il gruppo di Stanford per il trattamento del linguaggio naturale

FAQ

Cos'è un knowledge graph nell'IA? Nell’IA, un knowledge graph è una rappresentazione strutturata dei dati che collega entità, concetti e le loro relazioni per consentire la comprensione, il ragionamento e la presa di decisioni da parte dell’intelligenza artificiale.

Per cosa vengono utilizzati i grafi di conoscenza? I Knowledge Graph vengono utilizzati per migliorare la ricerca, i sistemi di raccomandazione, l’integrazione dei dati, l’intelligenza artificiale e il ragionamento automatizzato.

Qual è la differenza tra i database grafici e i grafi di conoscenza? I database grafici memorizzano e gestiscono i dati collegati utilizzando nodi e angoli, mentre i grafi di conoscenza aggiungono significato semantico incorporando ontologie, relazioni e comprensione contestuale per un ragionamento intelligente.

Cos'è un triplestore? Un triplestore è un database progettato per archiviare e gestire dati in forma di triplice struttura oggetto-oggetto-oggetto, che consente di effettuare query efficienti e di recuperare informazioni semantiche nei grafi di conoscenza.

ChatGPT utilizza i Knowledge Graph? Sebbene ChatGPT non utilizzi direttamente i grafi di conoscenza, si basa su grandi modelli di linguaggio (LLM) addestrati su dati testuali.