ກຣາຟຄວາມຮູ້ (Knowledge Graph)

## ກຣາຟຄວາມຮູ້ (Knowledge Graph) ແມ່ນຫຍັງ ກຣາຟຄວາມຮູ້ (Knowledge Graph) ແມ່ນຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ສະແດງ entity ໃນໂລກຄວາມເປັນຈິງ (ບຸກຄົນ, ອົງກອນ, ແນວຄິດ, ຜະລິດຕະພັນ ແລະ ອື່ນໆ) ພ້ອມທັງຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ entity ເຫຼົ່ານັ້ນ ໂດຍໃຊ້ໂຄງສ້າງກຣາຟທີ່ປະກອບດ້ວຍ node ແລະ edge. ### ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ Relational DB ໃນຂະນະທີ່ Relational DB ຈັດການຂໍ້ມູນດ້ວຍແຖວແລະຖັນຂອງຕາຕະລາງ, ກຣາຟຄວາມຮູ້ຈະເກັບຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບ triple (ສາມອົງປະກອບ) ວ່າ "ປະທານ → ກິລິຍາ → ກຳມະ". ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ "ໂຕກຽວ → ເປັນນະຄອນຫຼວງຂອງ → ຍີ່ປຸ່ນ" ເຊິ່ງເປັນໂຄງສ້າງທີ່ຕົວຂໍ້ມູນເອງມີຄວາມໝາຍໃນຕົວ. ໂຄງສ້າງດັ່ງກ່າວນີ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດປະມວນຜົນ query ທີ່ມີຄວາມສຳພັນຫຼາຍຊັ້ນ ເຊັ່ນ "ຄູ່ແຂ່ງຂອງຄູ່ຄ້າທຸລະກິດຂອງບໍລິສັດ A ແມ່ນໃຜ" ໄດ້ຢ່າງເປັນທຳມະຊາດດ້ວຍການຄົ້ນຫາໃນກຣາຟ. ສຳລັບ Relational DB ແລ້ວ, ການ query ລັກສະນະນີ້ຕ້ອງການການ join ຫຼາຍຕາຕະລາງ. ### ການລວມເຂົ້າກັບ AI Search ກຣາຟຄວາມຮູ້ແມ່ນເທັກໂນໂລຊີຫຼັກຂອງ GraphRAG. ໃນຂະນະທີ່ vector search ດຶງຂໍ້ມູນເອກະສານໂດຍອ້າງອີງຄວາມຄ້າຍຄືກັນທາງຄວາມໝາຍຂອງຂໍ້ຄວາມ, ກຣາຟຄວາມຮູ້ຈະດຶງຄວາມຮູ້ທີ່ມີໂຄງສ້າງໂດຍການຕິດຕາມ path ລະຫວ່າງ entity. ການລວມທັງສອງວິທີເຂົ້າກັນຄາດວ່າຈະຊ່ວຍຫຼຸດ hallucination ແລະ ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ multi-hop reasoning. ### ຕົ້ນທຶນໃນການສ້າງ ອຸປະສັກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງກຣາຟຄວາມຮູ້ຄືຕົ້ນທຶນໃນການສ້າງແລະບຳລຸງຮັກສາ. ເຖິງວ່າການອັດຕະໂນມັດຈະກ້າວໜ້າຂຶ້ນດ້ວຍການໃຊ້ LLM ສຳລັບການສະກັດ entity ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມສຳພັນ, ແຕ່ຍັງຄົງມີສະຖານະການທີ່ການທົບທວນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ ເພື່ອສ້າງກຣາຟລະບົບຄວາມຮູ້ສະເພາະໂດເມນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.