O que são gráficos de conhecimento?

RESUMO

Os gráficos de conhecimento dependem de entidades (nós), relacionamentos (bordas), atributos (propriedades), ontologias (esquemas) e mecanismos de inferência para permitir que as máquinas compreendam e representem informações. Eles funcionam coletando e processando dados, extraindo entidades e relacionamentos, estruturando essas informações em um formato de gráfico e permitindo o raciocínio e a consulta para obter insights. Os gráficos de conhecimento são amplamente utilizados nos setores de comércio eletrônico, finanças, saúde e segurança cibernética para aprimorar a funcionalidade de pesquisa, detectar fraudes, personalizar recomendações e melhorar a tomada de decisões.

O que é um gráfico de conhecimento?

Um gráfico de conhecimento é uma representação estruturada de informações que conecta entidades, conceitos e os relacionamentos entre eles de uma forma que as máquinas possam entender e utilizar. Ele organiza os dados em nós que representam entidades como pessoas, lugares ou coisas, e bordas que representam seus relacionamentos. Isso cria uma rede semântica de informações interconectadas.

Os gráficos de conhecimento são usados em mecanismos de pesquisa, sistemas de recomendação e aplicativos de inteligência artificial (IA) para aprimorar a recuperação de dados, melhorar a compreensão contextual e fornecer percepções mais precisas. Ao aproveitar os dados estruturados e vinculá-los às informações existentes, os gráficos de conhecimento ajudam as máquinas a processar e inferir conhecimento de forma semelhante aos humanos.

Continue lendo este recurso para saber mais sobre como funcionam os gráficos de conhecimento e como criá-los.

• Principais elementos dos gráficos de conhecimento
• Como funcionam os gráficos de conhecimento?
• Ontologias e gráficos de conhecimento
• Exemplos de gráficos de conhecimento
• Casos de uso de gráficos de conhecimento
• Benefícios do gráfico de conhecimento
• Como criar um gráfico de conhecimento
• Principais conclusões e recursos adicionais
• PERGUNTAS FREQUENTES

Principais elementos dos gráficos de conhecimento

Antes de nos aprofundarmos em como os gráficos de conhecimento funcionam, é importante explicar os elementos que os fazem funcionar. Esses mecanismos formam a base dos gráficos de conhecimento, permitindo que eles representem entidades do mundo real, seus atributos e seus relacionamentos. Ao dividir um gráfico de conhecimento em seus componentes básicos, podemos entender melhor como ele organiza os dados, facilita pesquisa semânticae aprimora os aplicativos orientados por IA. Abaixo estão os elementos fundamentais que tornam os gráficos de conhecimento ferramentas poderosas para estruturar e analisar informações.

Entidades (nós)

As entidades são os blocos de construção de um gráfico de conhecimento, contendo entidades do mundo real, como pessoas, lugares ou coisas. Uma entidade é um nó que contém informações significativas. Por exemplo, "Albert Einstein" seria uma entidade com atributos como data de nascimento e profissão. Em última análise, as entidades fornecem a base para links significativos.

Relacionamentos (bordas)

Os relacionamentos são as conexões entre as coisas, formando bordas no gráfico. Os relacionamentos descrevem como as coisas se relacionam umas com as outras, por exemplo, "Albert Einstein" → "nasceu em" → "Alemanha". Os relacionamentos fornecem contexto para os dados e nos apresentam uma rede de informações relacionadas.

Atributos (propriedades)

Os atributos são informações específicas da entidade que fornecem detalhes adicionais sobre o gráfico de conhecimento. "Paris" teria "População: 2,1 milhões" e "País: França" como atributos. Os atributos fornecem detalhes importantes sobre o histórico de cada entidade.

Ontologia (esquema ou estrutura)

A ontologia dita a forma do gráfico e o restringe ao especificar o tipo de entidade e os relacionamentos. A ontologia ajuda a garantir a consistência dos dados, especificando o que pode ser relacionado e como. Por exemplo, ela pode determinar que "Pessoa" pode "atuar em" um "Filme", mas não em uma "Cidade".

Identificadores (IDs exclusivos)

As IDs exclusivas distinguem entidades semelhantes. Por exemplo, a palavra "Apple" pode denotar a fruta e a empresa, mas ambas possuem IDs exclusivos. Os identificadores tornam o gráfico correto e evitam confusão.

Inferência e raciocínio

A inferência permite que o gráfico faça novas conexões a partir de relações. Por exemplo, se "John" é o pai de "Emma" e "Emma" é irmã de "Liam", o gráfico pode inferir que "John" é o pai de "Liam". Esse raciocínio torna o gráfico inteligente.

Esses componentes trabalham juntos para formar um corpo de informações organizado e útil, levando a aplicativos de pesquisa e IA mais inteligentes.

Como funcionam os gráficos de conhecimento?

Os gráficos de conhecimento integram informações de diversas fontes para criar uma rede abrangente e interconectada de entidades e seus relacionamentos. Veja a seguir um detalhamento de como eles funcionam:

Etapa 1: Coleta de dados

Os gráficos de conhecimento começam com a coleta de dados de fontes como bancos de dados, arquivos de texto, APIs ou sites. Os dados podem ser estruturados (por exemplo, planilhas) ou não estruturados (por exemplo, artigos). O objetivo é coletar o máximo de informações possível para criar uma ampla base de conhecimento.

Etapa 2: Extrair entidades e relacionamentos

Em seguida, o sistema identifica entidades importantes (por exemplo, pessoas, lugares ou organizações) e seus relacionamentos usando técnicas como reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e extração de relacionamentos. Por exemplo, ele pode extrair que "Barack Obama" é um indivíduo e que ele tem uma relação como "foi presidente de" com "Estados Unidos".

Etapa 3: Estruturar e organizar

Uma vez recuperadas, as informações são retornadas em um formato estruturado, geralmente triplas apresentadas como: (Subject, Predicate, Object). Um exemplo disso é (Paris, isCapitalOf, France). Um esquema ou uma ontologia também é criado para classificar as entidades e as relações para que sejam consistentes e interpretadas semanticamente.

Etapa 4: Motivo e consulta

Após ser organizado, o gráfico de conhecimento pode raciocinar novos fatos com base em regras lógicas. Por exemplo, se "A é um pai de B" e "B é um pai de C", o gráfico será capaz de raciocinar que "A é um avô de C". Os usuários podem consultar o gráfico por meio de linguagens de programação como SPARQL para obter informações específicas.

Etapa 5: Use e atualize

Por fim, o gráfico de conhecimento alimenta mecanismos de pesquisa, sistemas de recomendação e chatbots, integrando pesquisa híbrida, pesquisa vetoriale modelos de linguagem grandes (LLMs) para obter respostas mais inteligentes e sensíveis ao contexto. As atualizações regulares o mantêm preciso e dinâmico para a estruturação e o acesso ao conhecimento.

Esse processo passo a passo transforma dados brutos em uma rede de conhecimento inteligente e interconectada.

Ontologias e gráficos de conhecimento

O que é uma ontologia?

Uma ontologia é uma estrutura formal que descreve conceitos, objetos e suas interconexões em uma área de interesse específica. Ela fornece regras, classes e categorias que ajudam a classificar e interpretar dados.

Como as ontologias se relacionam com os gráficos de conhecimento?

Um gráfico de conhecimento usa uma ontologia para estruturar os dados, proporcionando consistência e semântica. A ontologia é a espinha dorsal do gráfico de conhecimento, especificando como as entidades são categorizadas e vinculadas.

Exemplo:
Um gráfico de conhecimento sobre filmes segue uma ontologia que especifica:

• Os atores podem atuar em filmes
• Os diretores podem dirigir filmes
• Os filmes podem ter um gênero

Exemplos de gráficos de conhecimento

Aqui estão alguns exemplos bem conhecidos de gráficos de conhecimento:

• Gráfico de conhecimento do Google: Essa base de conhecimento restringe os resultados da pesquisa, aprendendo sobre as relações entre entidades (por exemplo, pessoas, lugares ou coisas). Ela fornece respostas diretas e informações mais detalhadas e sensíveis ao contexto nos resultados da pesquisa, como um painel de conhecimento sobre celebridades ou pontos de referência.
• Gráfico de conhecimento do LinkedIn: Essa base de conhecimento mapeia as relações entre pessoas, funções, habilidades e empresas. Ela ajuda a fornecer recomendações de trabalho, relacionamentos profissionais e conteúdo com base em seu perfil e rede.
• Gráfico de entidades do Facebook: Esse gráfico conecta usuários, páginas, publicações, curtidas e interações para ajudar a fornecer conteúdo e anúncios relevantes. Ele também melhora a experiência do usuário ao recomendar publicações, grupos e eventos relevantes com base no comportamento.
• Gráfico de produtos da Amazon: Esse gráfico organiza informações sobre produtos, avaliações e preferências dos clientes. Ele alimenta o mecanismo de recomendação da Amazon, sugerindo produtos semelhantes ou relacionados por meio do histórico de navegação e compras.

Cada gráfico permite uma melhor experiência do usuário com recomendações personalizadas e sensíveis ao contexto.

Casos de uso de gráficos de conhecimento

Aqui estão algumas das maneiras pelas quais os gráficos de conhecimento podem ser usados em todos os setores:

• Sistemas de recomendação: As plataformas de comércio eletrônico e streaming usam gráficos de conhecimento para personalizar recomendações. A Amazon sugere produtos com base no comportamento do usuário, enquanto a Netflix recomenda conteúdo analisando padrões de visualização.
• Detecção de fraudes e análise de riscos: As instituições financeiras detectam fraudes ao identificar relacionamentos suspeitos e padrões ocultos nas transações. Os gráficos de conhecimento também ajudam a avaliar o risco de crédito e a melhorar a conformidade.
• Cuidados com a saúde e pesquisa biomédica: Os profissionais da área médica usam gráficos de conhecimento para vincular registros de pacientes, interações medicamentosas e testes clínicos. Os pesquisadores os utilizam para acelerar a descoberta de medicamentos e a inovação nos tratamentos.
• Segurança cibernética e inteligência contra ameaças: As equipes de segurança cibernética usam gráficos de conhecimento para analisar padrões de ataque e entidades mal-intencionadas. Eles ajudam a detectar ameaças, identificar vulnerabilidades e aprimorar as defesas de segurança.
• Assistentes inteligentes e sistemas autônomos: Carros autônomos e cidades inteligentes usam gráficos de conhecimento para estruturar dados espaciais e de IoT, permitindo a tomada de decisões em tempo real e automação.

Benefícios do gráfico de conhecimento

Os gráficos de conhecimento beneficiam os aplicativos de IA, permitindo que eles organizem, conectem e raciocinem por meio de dados complexos. Aqui estão as maneiras específicas de fazer isso:

• Pesquisa e descoberta aprimoradas: Os gráficos de conhecimento permitem a pesquisa semântica e respostas inteligentes a consultas, vinculando conceitos relacionados e inferindo conexões entre partes da informação. Essa capacidade melhora a experiência do usuário na Web e nos mecanismos de pesquisa internos.
• Personalização: Os gráficos de conhecimento permitem a personalização por meio da compreensão do comportamento e dos gostos dos usuários. Esse recurso permite que os aplicativos façam recomendações personalizadas e aprimorem os esforços de publicidade direcionada.
• Processamento de linguagem natural (NLP): Os gráficos de conhecimento permitem aplicativos de PLN, como reconhecimento de entidades, resposta a perguntas (QA) e resumo de textos. Esses recursos permitem que as máquinas compreendam e gerem respostas semelhantes às humanas, aprimorando chatbots e assistentes virtuais.

Como criar um gráfico de conhecimento

A criação de um gráfico de conhecimento envolve as seguintes etapas:

1. Defina o objetivo e o escopo: Identifique o domínio, as entidades-chave e os relacionamentos relevantes para seu aplicativo.
2. Coletar e processar dados: Colete dados estruturados (bancos de dados e APIs) e não estruturados (documentos e texto) e, em seguida, limpe-os e normalize-os.
3. Identificar entidades e relacionamentos: Use a PNL para identificar conceitos-chave em seus dados e, em seguida, estruture-os em um formato de gráfico.
4. Armazenar em um banco de dados de gráficos: Armazene e gerencie relacionamentos em seus dados com bancos de dados como o Neo4j ou o Amazon Neptune.
5. Consultar e analisar: Use linguagens como Cypher, Gremlin ou SPARQL para obter insights e descobrir padrões em seus dados.
6. Visualize e implemente: Use softwares como Gephi, Linkurious ou GraphX para visualizar relações de dados e implantá-las em aplicativos.

Principais conclusões e recursos adicionais

Nesse recurso, aprendemos que:

• Os gráficos de conhecimento estruturam os dados em entidades e relacionamentos para melhorar a funcionalidade de pesquisa, aprimorar os aplicativos de IA e ajudar na tomada de decisões.
• Os gráficos de conhecimento potencializam os mecanismos de pesquisa e os sistemas de recomendação, permitem que as instituições financeiras detectem fraudes, possibilitam que os profissionais da área médica aprimorem o atendimento aos pacientes e ajudam os profissionais de segurança cibernética a detectar vulnerabilidades e aprimorar a segurança.
• A criação de um gráfico de conhecimento envolve a definição do escopo, a coleta de dados, a identificação de entidades, a utilização de bancos de dados de gráficos, a consulta de insights e a visualização de resultados.
• Os bancos de dados de gráficos, como o Neo4j e o Amazon Neptune, são comumente usados para armazenamento e análise.
• Cypher, Gremlin ou SPARQL são usados para consultas, enquanto ferramentas de visualização como Gephi e Linkurious ajudam a explorar as relações.

Para saber mais sobre os conceitos relacionados à IA, você pode consultar nosso centro e confira os recursos abaixo:

Recursos adicionais

• Do conceito ao código: LLM + RAG com Couchbase
• Como a IA generativa funciona com o Couchbase
• Um guia para LLM Embeddings
• População da base de conhecimento (KBP) - Grupo de processamento de linguagem natural de Stanford

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é um gráfico de conhecimento em IA? Na IA, um gráfico de conhecimento é uma representação estruturada de dados que conecta entidades, conceitos e seus relacionamentos para permitir a compreensão, o raciocínio e a tomada de decisões da máquina.

Para que são usados os gráficos de conhecimento? Os gráficos de conhecimento são usados para aprimorar a pesquisa, os sistemas de recomendação, a integração de dados, a inteligência artificial e o raciocínio automatizado.

Qual é a diferença entre bancos de dados de gráficos e gráficos de conhecimento? Os bancos de dados de grafos armazenam e gerenciam dados conectados usando nós e bordas, enquanto os grafos de conhecimento acrescentam significado semântico ao incorporar ontologias, relacionamentos e compreensão contextual para raciocínio inteligente.

O que é um triplestore? Um repositório de triplas é um banco de dados projetado para armazenar e gerenciar dados em triplas de sujeito-predicado-objeto, o que permite consultas eficientes e recuperação de relações semânticas em gráficos de conhecimento.

O ChatGPT usa gráficos de conhecimento? Embora o ChatGPT não use diretamente gráficos de conhecimento, ele depende de modelos de linguagem grandes (LLMs) treinados em dados textuais.