从 0 开始构建知识图谱的 5 个启动建议

简介: Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中,建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱:

Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中,建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱:

创建知识图谱工作组:通过评估数据与分析(D&A)领导者、从业者和业务领域专家的技能,创建一个由他们组成的知识图谱工作组。要强调的是,在分析和人工智能中,可靠且高效的数据交付面临的障碍,以及知识图谱如何消除这些障碍。

运行试点项目:运行一个试点项目,以识别需要定制知识图谱的用例。试点项目不仅应为业务带来实际价值,同时还应该促进数据与分析人员的学习和发展。

创建最小可行子集:创建一个最小可行的子集,该子集能够捕获业务领域的信息,从而缩短实现价值的时间。评估需要喂养知识图谱的结构化和非结构化数据,并遵循敏捷开发原则。

利用供应商和服务提供商的专业知识:利用供应商和服务提供商的专业知识来验证用例,教育利益相关者,并提供初始的知识图谱实施。

将知识图谱纳入数据与分析治理和管理的范围:为了避免数据孤岛的持续存在,需要将知识图谱纳入数据与分析治理和管理的范围,并调查并建立多个知识图谱互操作并向数据织物扩展的方法。

在实践中,构建知识图谱的过程需要采用敏捷方法,重复使用行业标准本体以及适应最小可行本体和最小可行图,这样可以缩短知识图谱开发的价值实现时间。同时,创建基于知识图谱的服务和集成,可以提升组织内的用户对知识图谱的利用率。

知识图谱作为一种数据相关的前沿技术,无疑会促进您业务价值的提升,所以,准备好拥抱知识图谱了吗?作为如果您对启动知识图谱,或开启图技术有疑惑,请点击文末阅读原文,杭州悦数的专家团队拥有丰富的经验和深厚的专业知识,将为您提供答疑解惑的服务。同时,杭州悦数正在积极探索图技术与生成式 AI 更深入的结合,请持续关注我们,将为您带来更多利用图技术+生成式 AI 前沿技术的能力和解决方案。

相关文章
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
知识图谱入门一:知识图谱介绍,Neo4j下载、安装基本使用
知识图谱入门一:知识图谱介绍,Neo4j下载、安装基本使用
592 0
知识图谱入门一:知识图谱介绍,Neo4j下载、安装基本使用
|
2月前
|
存储 自然语言处理 搜索推荐
GraphRAG:构建下一代知识图谱驱动的对话系统
【10月更文挑战第10天】随着自然语言处理(NLP)技术的发展,对话系统已经从简单的基于规则的问答系统演变为能够理解复杂语境并提供个性化服务的智能助手。然而,传统的对话系统往往依赖于预先定义好的模板或有限的知识库,这限制了它们在理解和生成多样化响应方面的能力。为了解决这一问题,GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)技术应运而生。GraphRAG结合了大规模的知识图谱和先进的NLP模型,旨在提升对话系统的理解和响应能力。
104 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
GraphRAG入门指南:构建你的第一个知识图谱驱动应用
【10月更文挑战第28天】随着人工智能和机器学习技术的飞速发展,知识图谱(Knowledge Graph)逐渐成为连接数据和智能应用的重要桥梁。GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了知识图谱和自然语言处理的技术,能够在生成文本时利用知识图谱中的结构化信息,从而提高生成质量和相关性。作为一名数据科学家和技术爱好者,我有幸深入研究并实践了GraphRAG技术,现将我的经验和心得整理成这份入门指南,希望能帮助初学者快速上手并构建自己的知识图谱驱动应用。
169 2
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
从零开始的知识图谱生活,构建一个百科知识图谱,完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
从零开始的知识图谱生活,构建一个百科知识图谱,完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
从零开始的知识图谱生活,构建一个百科知识图谱,完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
基础与构建:GraphRAG架构解析及其在知识图谱中的应用
【10月更文挑战第11天】随着数据的不断增长和复杂化,传统的信息检索和生成方法面临着越来越多的挑战。特别是在处理结构化和半结构化数据时,如何高效地提取、理解和生成内容变得尤为重要。近年来,一种名为Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 的新架构被提出,它结合了图神经网络(GNNs)和预训练语言模型,以提高多模态数据的理解和生成能力。本文将深入探讨GraphRAG的基础原理、架构设计,并通过实际代码示例展示其在知识图谱中的应用。
167 0
|
7月前
|
人工智能 算法 数据可视化
人工智能的集成环境
【4月更文挑战第27天】人工智能的集成环境
78 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 SQL
人工智能平台PAI使用问题之如何快速搭建一个能够进行视图计算的服务器
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能:构建自定义机器学习模型的步骤与技巧
【6月更文挑战第25天】构建自定义机器学习模型涉及明确问题、数据收集预处理、特征工程、模型选择训练、评估优化及部署监控。关键技巧包括选择适配的算法、重视数据预处理、精巧的特征工程、有效评估优化和适时的模型更新。通过这些步骤和技巧,可提升模型性能与泛化能力。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能自动做模型
人工智能自动做模型
525 2
|
7月前
|
存储 自然语言处理 NoSQL
知识图谱数据处理流程是什么
知识图谱是一种以实体、关系及其属性为基本单位,通过知识表示、存储和推理,对现实世界中的各种实体、属性进行关系抽取、语义匹配和知识推理的技术。知识图谱的数据处理流程主要包括数据获取与预处理、图谱构建、知识推理等几个步骤。