Einführung – Wissensgraphen mit KI
Die heutige Welt basiert auf Daten, und KI versinkt in unorganisierten Daten und hat Schwierigkeiten, Kontext, Zusammenhänge und Bedeutungen zu verstehen. Hier kommen Wissensgraphen ins Spiel. Sie nehmen rohe, unstrukturierte Daten und verwandeln sie in ein organisiertes Netz miteinander verknüpfter Daten, ähnlich wie Menschen die Welt sehen.
Wissensgraphen verbinden Daten aus verschiedenen Quellen wie Geräten, Datenbanken und Dokumenten, sodass KI kontextreichere Erkenntnisse gewinnen, klarer denken und bessere Entscheidungen treffen kann. Außerdem bringen Wissensgraphen Bedeutung und Zusammenhänge in KI-Datenmodelle ein, während Standard-KI-Modelle nur Daten betrachten. Lassen Sie uns also im Detail verstehen, warum Wissensgraphen für intelligente KI unerlässlich sind.
Was ist ein Wissensgraph?
Ein Wissensgraph oder semantisches Netzwerk zeigt, wie Dinge in der realen Welt miteinander verbunden sind. Er umfasst Ereignisse, Situationen und Ideen. Diese Daten werden in einer Graphdatenbank gespeichert und als Graphstruktur dargestellt. Daher stammt auch der Begriff „Wissensgraph”. Der KI-Markt wird voraussichtlich von 244 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 USD 800 million by 2030 wachsen, und Wissensgraphen sind für die Skalierbarkeit von KI-Systemen unerlässlich.
Der Wissensgraph in der KI hilft Ihnen, Daten zu finden und deren Kontext zu verstehen. Betrachten wir nun die Teile, aus denen sich ein Wissensgraph-Datenmodell zusammensetzt. Die Definition von Wissensgraphen unterscheidet sich je nachdem, wen man fragt, aber hier sind drei grundlegende Komponenten:
Knoten
Knoten stehen für Dinge wie Personen, Unternehmen, Ideen oder Waren. Jeder Knoten hat bestimmte Eigenschaften, die weitere Informationen über das Objekt liefern, wie Name, Typ oder Alter. Außerdem sind sie die Grundbausteine des Graphen und zeigen Ideen aus dem realen Leben.
Kanten
Kanten zeigen, wie zwei Knoten miteinander in Beziehung stehen. Zum Beispiel zeigen Edward arbeitet bei Unternehmen X” oder „Paris ist die Hauptstadt von Frankreich”, wie zwei Dinge miteinander verbunden sind. Neben der Verwendung von Kanten, um sinnvolle Verbindungen herzustellen, kann der Graph auch organisierte Informationen anzeigen.
Beziehung
Zwei Knoten sind durch Beziehungen verbunden, die zeigen, wie Dinge miteinander in Verbindung stehen. Ein Name wie „beschäftigt bei” oder „befindet sich in” zeigt die Art der Beziehung an. Außerdem können Beziehungen genau wie Knoten Eigenschaften haben. In einem Wissensgraphen werden sie als Verbindungskanten bezeichnet.
Der Markt für fortgeschrittene Analysen wird voraussichtlich von 1,06 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf etwa 4,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen() da immer mehr Menschen nach Erkenntnissen aus Daten suchen. Wissensgraphen in der KI sind ein wesentlicher Bestandteil einer organisierten, intelligenten Datenanalyse. Sie führen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, indem sie Dinge und ihre Verbindungen auf sinnvolle Weise darstellen.
- Semantische Anreicherung Um den Kontext zu verstehen und Unterschiede zwischen Dingen zu erkennen, verwenden Wissensgraphen natürliche Sprachverarbeitung und semantische Technologien. So können sie beispielsweise den Unterschied zwischen „Apple” als Obst und „Apple” als Unternehmen erkennen.
- Argumentation und Schlussfolgerung: Da sie miteinander verknüpft sind, können Wissensgraphen neue Informationen ableiten, die nicht direkt angegeben sind. Sie können auch die erweiterte Suche unterstützen und Antworten auf komplizierte Fragen liefern.
- Visualisierung und Abfrage: Das Layout des Graphen macht es einfach zu sehen, wie Verknüpfungen funktionieren und zwischen ihnen zu wechseln. Außerdem ist dies hilfreich für KI, Suchmaschinen, Ranking-Systeme und Analysen.
Beispiel
Google kündigte im Januar 2025() an, dass es seinen Wissensgraphen um weitere natürliche Sprachverarbeitung erweitern werde. Dies würde semantische Such- und KI-Anwendungen verbessern und den Datenzugriff intelligenter und schneller machen. Google weckte das Interesse von mehr Menschen aus Wirtschaft und Wissenschaft daran, Wissen in Form von Graphen darzustellen, sodass der Begriff „Wissensgraph” geprägt wurde. Zunächst war der Graph von Google nur auf Englisch verfügbar. Mittlerweile ist er unter anderem auch auf Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Japanisch und Italienisch verfügbar
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Herausforderungen in der KI ohne Wissensgraphen
KI-Datenmodelle funktionieren mit fragmentierten Eingaben ohne Wissensgraphen und verfügen nicht über die erforderliche semantische Tiefe. Dies führt zu weniger genauen Kontextkenntnissen, Datenlücken, unklarer Sprachverarbeitung und Problemen bei der Skalierung über verschiedene Bereiche hinweg. Hier sind einige Herausforderungen in der KI ohne Wissensgraphen:
Mangelndes Kontextverständnis:
KI übersieht viele Details und den damit verbundenen Kontext, insbesondere wenn der Denkprozess mehrere Schritte umfasst.
Datensilos und schlechte Integration:
KI hat Schwierigkeiten, eine einheitliche Ansicht der in verschiedenen Systemen gespeicherten Daten zu erstellen. Außerdem führt dies zu Datensilos und schlechter Integration.
Mehrdeutigkeit in der Verarbeitung natürlicher Sprache:
Wörter sind nicht immer eindeutig. Zum Beispiel kann „Apple” sowohl ein Lebensmittel als auch ein Unternehmen bedeuten. Typische KI versteht diese Begriffe oft falsch, wenn sie nicht über das gesamte Bild verfügt.
Schwierigkeiten bei der Skalierung von KI-Wissen über Domänen hinweg:
Viele KI-Modelle, die auf ein Thema trainiert wurden, funktionieren nicht gut, wenn sie in einem anderen Bereich eingesetzt werden. Außerdem führt dies zu Schwierigkeiten bei der Skalierung von KI-Wissen über Domänen hinweg.
Wie Wissensgraphen diese Herausforderungen lösen
Wissensgraphen integrieren Daten in Netzwerke, die in einer bestimmten Situation sinnvoll sind, und verändern so das KI-Datenmodell. Sie kombinieren verschiedene Quellen, organisieren unorganisierte Daten, verbessern die NLP und das Schlussfolgern und ermöglichen erklärbare KI-Anwendungsfälle in Echtzeit. So können Wissensgraphen helfen:
Verbindung isolierter Datenpunkte zu bedeutungsreichen Beziehungen
Wissensgraphen in der KI verbinden Daten, die zuvor nicht verbunden waren, und verwandeln flache Datensätze in Netzwerke. Durch die Bereitstellung kontextreicher Beziehungen zwischen Dingen werden konzeptionelles Denken und die Ideenfindung verbessert.
Strukturierung unstrukturierter und halbstrukturierter Daten
Wissensgraphen wandeln einfachen Text, Dokumente und unorganisierte Dateien in strukturierte Daten um. Maschinen können diese Daten dann durchsuchen und verstehen. Außerdem ermöglicht dies semantische Suchen und Analysen.
Verbesserung von NLP, Schlussfolgerungen und Erklärbarkeit der KI
Sie liefern viele Informationen über Entitäten, was NLP-Aufgaben wie die Erkennung benannter Entitäten und die Disambiguierung unterstützt. Mit Wissensgraphen können Sie zeigen und erklären, wie KI Entscheidungen trifft.
Ermöglichung von Echtzeit-Inferenz und Entscheidungsunterstützung
Wissensgraphen ermöglichen Live-Suchen und dynamische Änderungen, wodurch KI-Systeme Streaming-Schlussfolgerungen ziehen und sich an veränderte Situationen anpassen können. Außerdem ermöglichen sie eine Entscheidungsunterstützung in Echtzeit.
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Wichtige Ergebnisse und Erkenntnisse
Es wird erwartet, dass KI mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,60 % wächst und bis 2031 einen Wert von USD 1.01 trillion by 2031Knowledge Graphs sind für die Entwicklung kontextreicher KI-Lösungen unerlässlich. Sie sind für die Entwicklung skalierbarer, innovativer und legaler KI-Anwendungen notwendig, da sie die Vorhersagegenauigkeit verbessern. Hier sind einige wichtige Ergebnisse und Resultate, die Sie von dieser Kombination erwarten können:
Erhöhte Genauigkeit bei KI-Vorhersagen und Empfehlungen
Wissensgraphen liefern KI-Datenmodellen eine Vielzahl reichhaltiger, verknüpfter Daten, die ihnen helfen, Kontext und Zweck besser zu verstehen. Dadurch werden Vorhersagen genauer, Vorschläge nützlicher und Fehlalarme seltener.
Reichhaltigere Benutzererfahrungen (semantische Suche, intelligente Assistenten)
Wissensgraphen helfen semantischen Suchmaschinen und intelligenten virtuellen Agenten, Fragen besser zu verstehen und unklare Begriffe zu klären. Außerdem können sie mithilfe von kontextbezogenen Daten präzise Antworten geben.
Stärkere Datenverwaltung und Compliance
Wissensgraphen in KI machen Datenverbindungen und den Informationsverlauf transparent, sodass Unternehmen die Nutzung verfolgen, Rechte kontrollieren und sicherstellen können, dass sie die Regeln einhalten. Diese Struktur gewährleistet die Einhaltung von Richtlinien, was die Audit-Protokolle weiter verbessert.
Reduzierter manueller Aufwand für die Datenaufbereitung
Viele Aufgaben bei der Aufbereitung von Daten für Wissensgraphen erfolgen automatisch. Entity Linking, Relationship Mapping und die Wiederverwendung von Modellen übernehmen den Großteil dieser Arbeit. Dies beschleunigt die Veröffentlichung von KI-Modellen und reduziert die Menge an Daten, die manuell organisiert werden müssen.
Scalable AI Applications across Departments or Domains
can be used in a lot of different areas. Besides, AI teams can expand use cases to other departments, like operations, marketing, and human resources, without having to reengineer data models.
Vorteile für verschiedene Branchen
Wissensgraphen verbinden verschiedene Arten von Daten und geben ihnen eine sinnvolle Struktur. Dies schafft einen großen Mehrwert für Bereiche wie Gesundheitswesen, Bankwesen, E-Commerce, Hacking, Bildung, Transport und Recht. Hier sind die wichtigsten Vorteile von Wissensgraphen für verschiedene Branchen:
Gesundheitswesen: Verknüpfung klinischer Daten für bessere Diagnosen
Wissensgraphen kombinieren genetische, klinische und molekulare Daten. Sie verbessern die Präzisionsmedizin, indem sie zeigen, wie sich Behandlungen auf hochkomplexe Weise auf die Ergebnisse auswirken. Diese organisierte Methode hilft Ärzten, mehr Informationen zu erhalten, was zu genaueren Diagnosen führt.
Finanzwesen: Aufdeckung von Betrug durch Entitätsbeziehungen
Im Finanzwesen finden Wissensgraphen versteckte Verbindungen zwischen Dingen wie Kontoinhabern und Transaktionen. Außerdem können so Betrugsfälle mit verbundenen Parteien und seltsamen Trends aufgedeckt werden. Darüber hinaus zeigt die graphbasierte Analyse Verbindungen auf, die sonst nicht offensichtlich sind, was die Aufdeckungsrate erhöht.
E-Commerce: Bereitstellung personalisierter Erfahrungen
E-commerce sites use knowledge graph in AI to combine information about customers, products, and viewing habits into single profiles. For instance, Amazon Web Services (AWS) released a new set of tools in December 2024 () eine neue Reihe von Tools für die Erstellung und Verwaltung von Wissensgraphen in der Cloud veröffentlicht.
Cybersicherheit: Bedrohungen und Angriffswege abbilden
Wissensgraphen zur Cybersicherheit organisieren Bedrohungen wie Schwachstellen, Angriffe und Vermögenswerte in einem semantischen Netzwerk. Dieser Ansatz beleuchtet Angriffsmethoden und verknüpft Ereignisse, sodass Forscher Angriffswege erkennen und sich ein besseres Bild von der Situation machen können.
Bildung: Intelligente Inhalte und Kompetenzabbildung
Sie können Kurse, Lernziele und Kompetenzen in Bildungswissensgraphen abbilden. Dies ermöglicht fortschrittliche Vorschlagssysteme. Außerdem helfen die Modelle bei sinnvollen Fragen und anpassungsfähigen Kursen, was das Engagement der Schüler und die Lernergebnisse verbessert.
Logistik: Echtzeit-Transparenz in der Lieferkette
Wissensgraphen, die oft mit KI-Datenmodellen kombiniert werden, zeigen Quellen, Materialien und Beziehungen in Lieferketten in Echtzeit an. Diese Erkenntnisse helfen beim präventiven Risikomanagement, beim Aufspüren von Problemen, bevor sie auftreten, und bei der besseren Planung von Abläufen.
Recht: Automatisierung der Dokumentenprüfung und Beziehungsextraktion
Rechtliche Wissensgraphen erleichtern das Auffinden von Themen, Phrasen und Zusammenhängen in Dokumenten. Dies verbessert die Genauigkeit bei der Suche nach Konzepten, beschleunigt die Prüfung von Verträgen und unterstützt das Rechtsstudium durch ein besseres Verständnis der Semantik.
Fangen Sie klein an, skalieren Sie schnell!
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Zusammenfassung
Wissensgraphen verbinden Rohdaten mit KI-Intelligenz. Sie fügen Kontext, Bedeutung und Verbindungen hinzu, um die Lücke zwischen verstreuten Rohdaten und einem echten KI-Datenmodell zu schließen. Außerdem geben graphbasierte Modelle KI-Ergebnissen eine Grundlage, machen sie leichter verständlich und helfen Menschen, schnelle Entscheidungen zu treffen.
Sie können also mit konkreten Anwendungsfällen beginnen, wie der Diagnose einer Krankheit, der Aufdeckung von Betrugsfällen oder der Erstellung personalisierter Vorschläge. Erweitern Sie dann nach und nach Ihren Wissensgraphen, um graphbasierte Intelligenz im gesamten Unternehmen verfügbar zu machen.
Rajesh R
A seasoned IT Integrations and ERP Solution Architect boasts over a decade's expertise in revolutionizing business processes through cloud-based ERP and MIS software solutions. Proficient in leveraging avant-garde technologies such as Blockchain, Al, IoT, etc in crafting bespoke software solutions. His extensive background encompasses tailor-made software solutions across diverse industries like Sales, Manufacturing, Food Processing, Warehouse Operations→ and B2B Businesses. Rajesh excels in engineering and deploying enterprise-grade business software, playing a pivotal role in Business Solution Consulting and designing intricate software solution architectures for many Fortune 500 enterprises.
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