Что такое граф знаний?

Как работает граф знаний?

Граф знаний представляет факты в виде триплетов: субъект, предикат, объект. Например: «Python» связан с «языком программирования» посредством отношения «является». Каждый узел может содержать такие свойства, как версия, автор или лицензия, а каждое ребро определяет направление и тип связи. В результате получается машиночитаемая сеть значений, способная отвечать на вопросы, требующие перехода по нескольким звеньям между связанными фактами.

Именно эта структура делает поиск с использованием графов полезным для систем искусственного интеллекта. GraphRAG, представленный Microsoft Research в начале 2024 года, накладывает структуру сущностей и отношений графа знаний на векторный поиск, благодаря чему большой языковой модель (LLM) может отвечать на многошаговые вопросы о том, как концепции связаны между собой, а не просто извлекать отдельные похожие фрагменты (Генерация с использованием данных поиска на основе графов (GraphRAG), обзор на arXiv, 2025). Без графового слоя система поиска может выдать релевантные фрагменты текста, но упустить тот факт, что компания A приобрела компанию B, что и объясняет, почему обе компании используют одну и ту же API-зависимость.

Основы искусственного интеллекта и GraphRAG. Большие языковые модели (LLM) дают меньше неверных ответов, когда их ответы основываются на структурированном фактологическом источнике. Граф знаний выступает в качестве основы, связывая сущности, которые LLM может смешивать или выдумывать. Команды, разрабатывающие внутренние ИИ-помощники, интегрируют граф знаний по конкретной предметной области в свой конвейер поиска, чтобы модель могла анализировать взаимосвязи, а не ограничиваться лишь сопоставлением ключевых слов.

Корпоративный поиск и интеграция данных. Крупные организации управляют данными, распределёнными между системами CRM, базами данных и документами. Граф знаний объединяет эти источники в единый семантический слой, что позволяет получать правильные результаты при выполнении сложных запросов даже в тех случаях, когда исходные данные хранятся в отдельных системах.

Веб-конвейеры данных для формирования знаний. Для построения графа знаний требуются структурированные входные данные: названия сущностей, их типы и связи, извлеченные из необработанного текста или HTML. Этот процесс обеспечивается с помощью веб-парсинга и извлечения структурированных данных. API, возвращающие страницы в виде очищенного HTML или Markdown, сокращают объём предварительной обработки, необходимой перед началом извлечения сущностей. Это является одной из практических причин, по которой команды прибегают к использованию уровня рендеринга, такого как Web Render API от Massive, при сборе веб-данных для построения графа.