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.