数据分析和AI丨知识图谱，AI革命中数据集成和模型构建的关键推动者

人工智能（AI）已经吸引了数据科学家、技术领导者以及任何使用数据进行商业决策者的兴趣。绝大多数企业都希望利用人工智能技术来增强洞察力和生产力，而对于这些企业而言，数据集的质量差成为了最主要的障碍。

数据源需要进行清洗且明确定义，以便充分利用您的AI技术栈（无论是使用大语言模型（LLMs）还是其他机器学习技术）。

AI项目的价值非常依赖于数据集的广度、深度和质量。高质量的数据集需要一个坚实的基础技术栈，因为数据集成是开发AI模型的一个关键层，这一步骤需要准备数据。数据集成是构建可靠、有效的数据解决方案的关键步骤。

知识图谱的价值何在？

知识图谱为数据分析解决方案提供了全面的企业数据背景，特别是那些需要使用您的AI栈的解决方案。知识图谱曾经被认为是小众技术，而如今越来越被认为是AI革命中数据集成和模型构建的关键推动者。

Gartner指出：“随着AI技术的迅猛发展以及大语言模型的广泛应用，知识图谱的使用已经迅速扩展。将通用AI模型与知识图谱结合使用，可以在模型输出中提供可信且可验证的事实数据，并提供规则来限制模型。”

从理想层面来看，数据分析师可以从一个“单一视图”中选择定义明确的数据点，将孤立的数据源集成、聚合并协调数据，形成一套参数以反馈给定制算法。

麦肯锡的一句引言进一步探讨了这一点：“上下文只能从跨结构化和非结构化来源的现有数据和信息中确定。为了提高输出的准确性，首席数据官（CDO）需要管理知识图谱或数据模型和本体（在领域中显示它们属性及其相互关系的概念集）的集成。”

这句引言突出了知识图谱的两个关键优势：

1、知识图谱将非结构化上下文（如文件和PDF）连接到结构化数据（与关系数据库不同）。

2、语义层自然表达数据概念之间的关系，知识图谱中的本体提供了语义层，允许非结构化内容连接到结构化数据。

知识图谱产品

Altair Graph Studio 是一套全面工具集，其架构使用户能够动态构建知识图谱。

Graph marts是一种独特的结构，通过叠加和结合来自不同来源的非结构化或结构化数据来创建知识图谱。Graph marts提供了非常有价值的功能，是高效创建知识图谱的最佳框架：

1、内存激活：使用资源描述框架（RDF）知识图谱引擎，每个数据源都成为了一个激活的内存层。知识图谱允许用户无缝添加额外的层。这创建了逻辑连接、扩展和转换。数据虚拟化消除了数据在来源和访问之间的移动限制。

2、无代码工作流程：用户可以毫不费力地连接、映射和清洗数据，无需编码。

3、大规模并行处理（MPP）查询引擎：用户可以加载数据而无需检查，并使用知识图谱来清洗它。此外，对于AI任务的计算强度，MPP查询引擎运行查询可以节省下游应用程序的资源。

前面提到，Graph Studio使用本体来表示数据。与关系数据库相比，Graph Studio有几个明显的优势：

1、结构化知识定义：本体以结构化方式表示知识。它们定义了领域内的概念、关系和类别。这有助于企业消除关系歧义并为数据提供上下文。当结构化数据集成到大语言模型（LLMs）中时，模型对数据中的关系和层次结构的理解得到增强，可以得到更准确、更具有上下文相关性的响应结果。

2、特定领域定制：通过本体为大语言模型（LLMs）提供知识库，这些本体可以针对特定领域量身定制。在医疗、制造、法律或工程等领域特别有益，因为这些特定领域的知识对于创建准确可靠的内容至关重要。

3、增强学习和适应性：本体可以和生成式AI（GenAI）模型共同促进持续学习。AI模型会不断适应并改进其输出，使系统随着模型学习的时间变得越来越完善。

4、可扩展性和效率：本体使数据管理和查询变得更加轻松。与关系数据库相比，本体可以更有效地表示关系。这意味着生成式AI（GenAI）模型的响应会变得更快且更可扩展，特别是在处理大量数据或复杂信息网络时。

利用知识图谱，技术领导者可以无缝集成新的和现有的数据集，极大程度改善企业数据的运营。