Представлено Google Cloud
В течение десятилетий инфраструктура корпоративных данных была сосредоточена на ответе на вопрос: «Что произошло в нашем бизнесе?» Инструменты бизнес -аналитики, хранилища данных и трубопроводы были созданы для поверхности исторических тенденций и снимков производительности, выявляя прошлые показатели продаж, модели клиентов и операционные показатели. Эти системы работали хорошо, когда решения были обусловлены информационными панелями и ежеквартальными отчетами.
Но искусственный интеллект изменил игру. Самые мощные системы сегодня не просто суммируют прошлое; Они принимают решения в режиме реального времени. Они выходят за рамки статического наблюдения до динамических рассуждений — не просто отвечая на то, что произошло, но и отвечая, почему они произошли, что может произойти, и, что наиболее критически, какое действие следует предпринять дальше.
Предприятия понимают, что традиционных архитектур, даже в облаке, недостаточно. ИИ требует больше, чем доступ к данным. Это требует доступа к значению, и ему необходимо привести к бизнес -результатам для лиц, принимающих решения.
Вот где входят графики знаний.
Скрытый слой, который заставляет ИИ работать
Существует более глубокий «семантический» слой, который является фундаментальным для успеха ИИ. Как предприятия принимают свои активы данных и разоблачают контекст, отношения и метаданные, которые позволяют моделям ИИ выводить более глубокие рассуждения?
График знаний представляет собой реальные объекты, такие как люди, места и продукты, а также отношения между ними. В отличие от традиционных баз данных, которые хранят данные в таблицах, графики знаний организуют информацию как узлы и ребра. Это делает их лучше подходить для систем искусственного интеллекта, которые разум, вывод и действуйте на основе контекста.
Графики знаний помогли решить ключевые проблемы BI, такие как хрупкий ETL и устаревшие мониторные доски. Теперь те же принципы поддерживают ИИ. Спрос на свежесть и связанный контекст еще более критичен, когда алгоритмы должны адаптироваться и действовать в режиме реального времени. Создание этой основы требует понимания того, как графики знаний на самом деле работают на практике.
Проектирование инфраструктуры данных, которая думает
Как только вы узнаете необходимость в графике знаний, ваша архитектура должна развиваться. Это не просто задача моделирования. Это сдвиг в том, как данные принимаются, подключены, управляются и активируются по всему предприятию.
Подумайте о жизненном цикле данных AI на четырех этапах: захват, обработка, анализ и активируйте, с встроенным управлением.
Интеграция является первым приоритетом. Полезный график знаний охватывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные источники. Это включает в себя журналы транзакций, PDF -файлы и потоки датчиков, все они сопоставлены с общим контекстом. Резолюция сущности становится основополагающим: признание того, что «Джон Смит» в CRM, «J. Smith» в электронных письмах, и идентификатор сотрудников 12345 все относятся к одному и тому же человеку. Затем вывод отношений раскрывает скрытые ссылки, например, клиенты с одним и тем же платежным адресом или продуктами, часто покупаемыми вместе.
Затем инфраструктура должна поддерживать графические операции. Традиционные двигатели запросов оптимизируют для фильтрации и агрегации. Графики знаний поддерживают Traversal — переход от пользователя к продукту к поставщику к документу, следуя отношениям, чтобы обнаружить понимание, которое не было явно запрограммировано. Эти обходы должны быть быстрыми, гибкими и семантически точными.
Наконец, свежесть и наблюдение необходимы. Увежий или непрозрачный график приводит к плохим решениям. Ваша система должна поддерживать обновления в реальном времени, отслеживание линий, управление доступа и мониторинг как качества графа, так и производительности.
Чему Google узнал из графиков знаний десятилетия
Google потратил более десяти лет, создавая и управляя одним из самых широко используемых графиков знаний в мире. Он способствует поиску, YouTube и картам, предоставляя контекстуальные результаты для миллиардов пользователей каждый день.
Когда кто -то ищет «Jaguar», система не просто возвращает матчи ключевых слов — она не допускает, ищут ли они автомобиль, животное или спортивную команду. Этот переход от строк к сущности является определяющей особенностью современного ИИ.
Это мышление «строки против вещей» позволяет ИИ разумно разумно по отношению к отношениям, а не только закономерным. Эта способность понимать смысл — это то, что разделяет действительно интеллектуальные системы.
Но создание графика — это только половина работы. Запуск его в масштабе — сохраняя его свежими, развивающимися схемами, защита конфиденциальности и поддержание скорости — непрерывная инженерная задача. Вы не просто создаете график. Вы управляете этим как основная платформа.
Вот почему компании нужны партнеры с глубокой инфраструктурой и опытом ИИ. Графики знаний требуют дисциплины с полной стакай в процессе приема, моделирования, управления и доставки.
Разведывательный слой для агентского искусственного интеллекта
По мере того, как ИИ переходит от суммирования прошлого к решению о вождении, агент АИ продвигает еще дальше — стремление к бизнес -целям, вызывая другие инструменты и цепочку действий между системами. Эти агенты нуждаются в контексте, а не только данных, а графики знаний дают этот контекст.
Графики знаний служат системой разведывательного уровня для создания более умных, более точных и заземленных агентов, превращая данные в действия, которые стимулируют результаты бизнеса в агентских рабочих процессах ИИ.
Подобно тому, как графики знаний решали устаревшие панели мониторинга BI и хрупкие трубопроводы, теперь они теперь обеспечивают рассуждения и координацию в реальном времени, необходимые для автономных агентов, чтобы действовать с разведкой и целью.
Изучите, как агенты могут помочь в жизненном цикле данных. Узнать больше здесьПолем
Винай Баласубраманиам — директор по продукту в Google BigQueryПолем
Спонсируемые статьи — это контент, производимый компанией, которая либо платит за пост, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации свяжитесь с
