Wissen mit Wissensgraphen organisieren: Branchentrends

Ein Wissensgraph ist ein riesiges Informationsnetzwerk, in dem Elemente und Ideen miteinander verknüpft werden, um ihre Beziehungen in der realen Welt darzustellen. Dies geht über eine Datenbank hinaus, die lediglich Informationen speichert. Wissensgraphen speichern auch Verbindungen zwischen Informationen.

Ein Wissensgraph ist ein riesiges Informationsnetzwerk, in dem Elemente und Ideen miteinander verknüpft werden, um ihre Beziehungen in der realen Welt darzustellen. Dies geht über eine Datenbank hinaus, die lediglich Informationen speichert. Wissensgraphen speichern auch Verbindungen zwischen Informationen.

Dadurch sind Wissensgraphen in verschiedenen Bereichen sehr nützlich. Hier einige Beispiele:

1. Suchmaschinen: Suchmaschinen nutzen Wissensgraphen, um die Beziehung zwischen Suchbegriffen und realen Entitäten zu verstehen. Dank der im Knowledge Graph enthaltenen Verbindungen kann eine Suche nach „Französische Küche“ nicht nur Rezepte, sondern auch Informationen über französische Weinregionen oder berühmte französische Köche ergeben.

2. Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa verlassen sich auf Wissensgraphen, um Ihre Anfragen zu verstehen und nützliche Antworten zu geben. Da der Assistent weiß, dass „Eiffelturm“ ein Wahrzeichen und „Paris“ eine Stadt ist, kann er Ihre Fragen zum Standort des Eiffelturms beantworten.

3. Anwendungen für maschinelles Lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen können Wissensgraphen verwenden, um das Verständnis der Welt zu verbessern. Ein Empfehlungssystem könnte beispielsweise einen Wissensgraphen verwenden, um Filme mit Schauspielern, Regisseuren und Genres zu verknüpfen. Dies ermöglicht Empfehlungen ähnlicher Filme basierend auf früheren Präferenzen.

4. Große Sprachmodelle (LLM): LLMs können von Wissensgraphen profitieren, indem sie auf alle darin gespeicherten Informationen und Verbindungen zugreifen und diese verarbeiten. Dies hilft dem LL.M., umfassendere und informativere Antworten auf unsere Fragen zu geben.

5. Betrugserkennung: Mithilfe von Wissensgraphen können betrügerische Aktivitäten identifiziert werden, indem die Verbindungen zwischen Entitäten analysiert werden. Wenn es sich bei einer Transaktion beispielsweise um ein neues Konto handelt, das mit einer bekanntermaßen betrügerischen IP-Adresse verknüpft ist, wird sie im Diagramm möglicherweise als verdächtig gekennzeichnet.

Knowledge Graph-Grundlagen

In einer Bibliothek können Bücher nicht nur nach Kategorien geordnet, sondern auch mit Querverweisen versehen werden. Ein Buch über Paris könnte einem französischen Geschichtsbuch ebenso nahe kommen wie Reiseführern und Werken Pariser Schriftsteller. Dieses Netzwerk von Verbindungen ist die Essenz eines Wissensgraphen. Zu den Grundbausteinen des Wissensgraphen gehören:

1. Knoten: Dies sind die Grundeinheiten im Graphen. Sie können alles sein, was man beschreiben kann: physische Objekte (wie der Eiffelturm), abstrakte Konzepte (wie Demokratie), Ereignisse (wie die Französische Revolution) oder sogar Menschen (wie Marie Curie).

2. Kanten: Dies sind die Verbindungen zwischen Knoten. Sie zeigen, wie Entitäten zueinander in Beziehung stehen. Kanten werden normalerweise beschriftet, um die Art der Verbindung anzugeben. Um auf unser Paris-Beispiel zurückzukommen: Der Rand zwischen „Paris“ und „Frankreich“ könnte die Bezeichnung „Hauptstadt“ tragen. Andere Bezeichnungen könnten „Einwohner“ (zwischen Paris und Marie Curie) oder „beeinflusst von“ (zwischen der Französischen Revolution und der Demokratie) sein.

3. Beschriftungen: Diese sind entscheidend für das Verständnis von Kanten. Sie liefern Kontext und Bedeutung für die Verbindungen zwischen Knoten.

4. Attribute: Knoten und Kanten können Attribute haben, bei denen es sich um zusätzliche Attribute oder Metadaten handelt, die ihnen zugeordnet sind. Beispielsweise könnte ein Personenknoten Attribute wie „Name“, „Alter“, „Geschlecht“ usw. haben, während eine Kante, die die Beziehung „verheiratet“ darstellt, Attribute wie „Startdatum“ und „Enddatum“ haben könnte. „

5. Ontologien: Dies sind die Blaupausen des Wissensgraphen. Sie definieren die Arten von Entitäten, die im Graphen zulässig sind, und die für diese Beziehungen verwendeten Bezeichnungen Ein spezifisches Buchklassifizierungssystem, das Teile und Unterteile definiert und wie verschiedene Kategorien von Büchern zueinander in Beziehung stehen, legt die Regeln für die Organisation von Informationen im Wissensgraphen fest.

6 Definiert die im Diagramm zulässigen Arten von Beziehungen und Attributen und erleichtert so die Abfrage und Analyse. Dieses Beziehungsnetzwerk setzt eine einzigartige Kraft frei kann Daten auf der Grundlage dessen, was Sie „wissen“, abbilden. Hier sind zwei Beispiele: Der „Aha-Moment“ der Maschine. Angenommen, ein Wissensgraph speichert „Paris“. die Hauptstadt Frankreichs“ und „Frankreich liegt in Europa“ und so weiter. Während in der Grafik möglicherweise nicht ausdrücklich angegeben ist „Paris liegt in Europa“, ermöglichen die Verbindungen zwischen diesen Einheiten der Maschine, über diese Schlussfolgerung nachzudenken. Dieser „Aha-Moment“ ist es Die Essenz des Wissensgraphen-Denkens. Maschinen können diese Verbindungen analysieren und auf neue Informationen schließen, die nicht explizit angegeben sind, und so ihr Verständnis der Welt erweitern.

Beispiel

Ein Reiseempfehlungssystem verwendet einen Wissensgraphen, um Städte mit Touristenattraktionen zu verbinden Wenn ein Benutzer Interesse an einem Besuch des Eiffelturms bekundet, kann das System die Erkundung von Paris begründen und empfehlen, auch wenn der Benutzer die Stadt nicht ausdrücklich erwähnt.

2 Interoperabilität: Teilen Sie Wissen wie in einer universellen Bibliothek

Der Wissensgraph ist keine isolierte Informationsinsel. Sie können in einem standardisierten Format erstellt werden, das es verschiedenen Systemen ermöglicht, die in ihren Diagrammen gespeicherten Informationen zu verstehen und auszutauschen, ähnlich wie das universelle Ablagesystem einer Bibliothek. Jede Bibliothek kann ihre eigenen Sammlungen kuratieren (spezifische Wissensgraphen), aber alle können Informationen aus anderen Bibliotheken nutzen, da sie denselben Organisationsprinzipien folgen (standardisierte Formate).

Beispiel

Produktempfehlungs-Engine in einem Online-Shop mit Knowledge Graph. Das Diagramm kann das Produkt mit seinen Merkmalen, seiner Marke und ähnlichen Elementen in Beziehung setzen. Geschäfte können diesen Wissensgraphen dann mit Partnerunternehmen teilen, die Produktbewertungen bereitstellen. Das Bewertungsunternehmen verfügt über einen eigenen Wissensgraphen zur Analyse der Benutzerstimmung. Bewertungen können dann im Kontext der Produktinformationen im Wissensgraphen des Geschäfts analysiert werden. Dadurch können Kunden aufschlussreichere Empfehlungen erhalten.

Wichtige Anwendungsfallbeispiele

Wissensgraphen können einen leistungsstarken Rahmen für die systematische Generierung von Testfällen bieten. Dies kann durch die Nutzung strukturierter Darstellungen von Softwarekomponenten, ihrer Interaktionen und domänenspezifischen Wissens erreicht werden. Durch die Analyse von Diagrammen können Tester kritische Pfade identifizieren, Komplexität bewältigen, Einschränkungen integrieren und den Erstellungsprozess automatisieren, um die Qualität und Abdeckung ihrer Testbemühungen zu verbessern. Lassen Sie uns einige wichtige Anwendungsfälle untersuchen.

Softwarekomponenten- und Interaktionsmodellierung

Wissensgraphen können die Komponenten eines Softwaresystems (wie Module, Klassen, Funktionen oder APIs) als Knoten im Graphen darstellen. Die Kanten zwischen diesen Knoten können Interaktionen oder Abhängigkeiten zwischen Komponenten darstellen. Durch die Analyse dieser Interaktionen können Tester potenzielle Testszenarien und Systempfade identifizieren.

Integrieren Sie Domänenwissen

Wissensdiagramme können domänenspezifisches Wissen (z. B. Industriestandards, Best Practices oder regulatorische Anforderungen) in den Prozess der Testfallgenerierung integrieren. Durch die Einbindung domänenspezifischer Knoten und Kanten in das Diagramm können Tester sicherstellen, dass Testfälle mit domänenspezifischen Überlegungen und Einschränkungen konsistent sind.

Versionskontrolle und Änderungsmanagement

Knowledge Graph kann auch Versionskontrolle und Änderungsmanagement unterstützen, indem es den Verlauf von Anforderungen und Testfällen im Laufe der Zeit verfolgt. Tester können die Entwicklung der Anforderungen und der zugehörigen Testfälle einsehen, einschließlich wann und von wem Änderungen vorgenommen wurden. Dieser historische Kontext ist wertvoll, um die Gründe für Änderungen zu verstehen und die Rückverfolgbarkeit zwischen verschiedenen Iterationen der Software sicherzustellen.

Querverweisabhängigkeiten

Anforderungen hängen oft voneinander ab, und Testfälle können auch von mehreren Anforderungen abhängen. Wissensgraphen können diese Abhängigkeiten als Kanten zwischen Knoten erfassen und es Testern ermöglichen, die Vernetzung von Anforderungen und Testfällen zu visualisieren und zu verstehen. Dies kann dabei helfen, potenzielle Konflikte oder Lücken in der Testabdeckung zu erkennen.

Muster und Trends identifizieren

Wissensdiagramme ermöglichen es Testern, Muster und Trends beim Auftreten von Fehlern zu erkennen, z. B. wiederkehrende Probleme, häufige Fehlerszenarien oder Korrelationen zwischen bestimmten Codeänderungen und Fehlern. Durch die Analyse von Diagrammen können Tester Einblicke in die Grundursachen von Fehlern gewinnen und die Untersuchungsbemühungen entsprechend priorisieren.

Open-Source-Wissensgraphen

Einige Open-Source-Wissensgraphen können uns helfen, die Struktur und Funktionen dieser Systeme zu verstehen. Beispiele hierfür sind:

Wikidata: eine kollaborative, bearbeitbare Wissensdatenbank, die von der Wikimedia Foundation betrieben wird

DBpedia: ein aus Wikipedia extrahierter Wissensgraph

YAGO: ein Wissensgraph aus Wikipedia für die Websuche

KBpedia: KBpedia ist ein Open-Source-Wissen Diagramm, das sieben führende öffentliche Wissensdatenbanken integriert, darunter Wikipedia, Wikidata, schema.org, DBpedia, GeoNames, OpenCyc und Standard-UNSPSC-Produkte und -Dienste. Es bietet eine umfassende Struktur, die Dateninteroperabilität und wissensbasierte künstliche Intelligenz (KBAI) fördert. Die Upper Ontology (KKO) von KBpedia umfasst über 58.000 Referenzkonzepte, etwa 40 Millionen zugeordnete Links zu Entitäten (hauptsächlich aus Wikidata) und 5.000 Beziehungen und Attribute. Es handelt sich um einen flexiblen und berechenbaren Wissensgraphen, der für verschiedene maschinelle Lernaufgaben geeignet ist.

Logseq: Ein Wissensdiagramm-Tool, das Notiz-, Gliederungs- und Wiki-Funktionen kombiniert und es Benutzern ermöglicht, zusammenhängende Notizen zu erstellen und Informationen in einer grafischen Struktur zu organisieren.

Athen: Wissensdiagramm-Tool, das sich in andere Notizen-Apps wie Roam Research integrieren lässt und es Benutzern ermöglicht, verknüpfte Notizen zu erstellen und Ideennetzwerke aufzubauen.

GraphGPT: Obwohl es sich nicht um einen eigenständigen Wissensgraphen handelt, handelt es sich bei GraphGPT um ein Sprachmodell, das speziell auf die Generierung graphbasierter Antworten abgestimmt ist. Es kann verwendet werden, um Bildungsinhalte im Zusammenhang mit Wissensgraphen zu erstellen.

GitJournal: Ein in Git-Repositorys integriertes Knowledge-Graph-Tool, mit dem Benutzer mithilfe der Git-Versionskontrolle Notizen erstellen und verwalten können.

RecBole: Eine Empfehlungsbibliothek, die Wissensdiagramme für personalisierte Empfehlungen verwendet. Sie ist sehr nützlich für Bildungsszenarien im Zusammenhang mit Empfehlungssystemen.

DeepKE: Toolkit zur Wissenseinbettung, das zum Einbetten von Entitäten und Beziehungen in Wissensgraphen in Vektordarstellungen verwendet werden kann. Es ist nützlich für Bildungszwecke im Zusammenhang mit graphbasiertem maschinellen Lernen.

Diese Ressourcen bieten eine wertvolle Lerngrundlage für das Verständnis der Grundlagen von Wissensgraphen und ihrer möglichen Anwendungen.

Branchenwissenskarte

Es gibt viele Fälle in der Branche, in denen Unternehmen von Wissensgraphen profitiert haben. Der Technologieriese Google nutzt in großem Umfang Wissensgraphen. Ihr Wissensgraph verbessert die Suchergebnisse, indem er die Beziehungen zwischen Entitäten versteht und Benutzern relevantere Informationen liefert.

Amazon nutzt Wissensgraphen, um sein Empfehlungssystem zu verbessern. Durch die Analyse von Nutzerverhalten und Produktattributen erstellen sie personalisierte Empfehlungen für Kunden.

Walmart nutzt Wissensgraphen, um das Supply Chain Management zu optimieren. Durch die Modellierung der Beziehungen zwischen Produkten, Lieferanten und Logistik verbessern sie die Bestandsverwaltung und -verteilung.

Das Mitfahrunternehmen Lyft nutzt Wissensgraphen, um die Routenoptimierung zu verbessern und die Fahrer-Passagier-Zuordnung zu verbessern. Durch das Verständnis geografischer Zusammenhänge können sie Reisezeiten optimieren und Wartezeiten verkürzen.

Der Wissensgraph von Airbnb hilft dabei, Gastgeber und Gäste basierend auf Präferenz, Standort und Verfügbarkeit zusammenzubringen. Es verbessert die Benutzererfahrung, indem es Themenlisten vorschlägt.

Lassen Sie uns auf die Details von zwei konkreten Fällen eingehen: Allianz und eBay.

Allianz: Vereinfachung von Regressionstests mit Wissensgraphen

Der deutsche Versicherungsriese Allianz hat ein Wissensgraphensystem implementiert, um Regressionstests seiner Kernversicherungsplattform zu vereinfachen. So funktioniert es:

Knowledge Graph Construction

Allianz hat einen Knowledge Graph erstellt, der Informationen über die Funktionalität der Versicherungsplattform, Benutzerrollen, Dateneinheiten (Policen, Ansprüche, Kunden) und die Beziehungen zwischen ihnen erfasst.

Testfallautomatisierung

Verwenden Sie den Wissensgraphen, um automatisch grundlegende Regressionstestfälle zu generieren. Das umfangreiche Informationsnetzwerk im Diagramm ermöglicht es dem System, verschiedene Testszenarien zu identifizieren und entsprechende Testfälle zu erstellen. Dadurch wird der manuelle Aufwand für Regressionstests deutlich reduziert.

Verbesserte Testwartung

Die Fähigkeit von Wissensgraphen, Systemänderungen darzustellen, erweist sich als wertvoll. Wenn die Versicherungsplattform aktualisiert wird, kann der Wissensgraph problemlos aktualisiert werden, um diese Änderungen widerzuspiegeln. Dadurch wird sichergestellt, dass automatisch generierte Regressionstests relevant bleiben und weiterhin die neueste Funktionalität abdecken.

Allianz-Ergebnisse sind positiv. Sie berichteten von einer deutlichen Verkürzung der Zeit für Regressionstests und einer entsprechenden Steigerung der Testabdeckung. Wissensgraphen vereinfachen außerdem die Testwartung, sodass sich Tester auf komplexere Szenarien konzentrieren können.

eBay: Verwendung von Wissensgraphen zur Verbesserung des Testfalldesigns

Der E-Commerce-Riese eBay versucht, Wissensgraphen zu verwenden, um das Design und die Verwaltung von Testfällen für seine Marktplatzplattform zu verbessern. Hier ist eine detaillierte Erklärung ihres Ansatzes:

Mapping der User Journey

eBay verwendet Wissensgraphen, um User Journeys auf der Plattform zu modellieren. Dazu gehören Entitäten wie Käufer, Verkäufer, Produkte, Suchfunktionen und Checkout-Prozesse. Die Beziehungen zwischen diesen Entitäten werden sorgfältig abgebildet und bieten so eine ganzheitliche Sicht auf die Benutzerinteraktionen.

Lücken bei der Testabdeckung identifizieren

Durch die Visualisierung der User Journey in einem Knowledge Graph kann eBay leicht Bereiche identifizieren, in denen bestehende Testfälle fehlen. Das Diagramm könnte beispielsweise darauf hinweisen, dass für eine bestimmte Art von Benutzerinteraktion oder ein bestimmtes Randfallszenario keine Tests durchgeführt werden.

Testsuite-Design optimieren

Sobald diese Lücken identifiziert sind, kann eBay neue Testfälle entwerfen, um eine vollständige Abdeckung der User Journey sicherzustellen. Wissensgraphen ermöglichen einen systematischeren Ansatz beim Testfalldesign und stellen sicher, dass die Funktionalität gründlich getestet wird.

Während spezifische Details zu den Ergebnissen begrenzt sind, zeigt das eBay-Experiment das Potenzial von Wissensgraphen, die Effizienz und Effektivität des Testfalldesigns für komplexe Softwaresysteme zu verbessern.

Technische Herausforderungen

Es gibt einige offene Probleme beim Aufbau und der Wartung dieser leistungsstarken Tools. Von der Erfassung und Bereinigung großer Datenmengen bis hin zur Sicherstellung, dass der Wissensgraph auf dem neuesten Stand bleibt, sind erhebliche Herausforderungen zu bewältigen. Sehen wir uns die Herausforderungsbeispiele im Detail an.

1. Datenerfassung und -bereinigung

Wissenserfassung

Der Aufbau eines umfassenden Wissensgraphen erfordert das Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen. Dies kann insbesondere bei komplexen Domänen eine zeitaufwändige und ressourcenintensive Aufgabe sein.

Datenqualität

Die Genauigkeit und Konsistenz der in den Wissensgraphen eingegebenen Informationen ist entscheidend. Das Bereinigen und Filtern von Daten zur Beseitigung von Fehlern, Inkonsistenzen und Duplikaten kann eine große Herausforderung darstellen.

2. Aufbau und Pflege des Wissensgraphen

Architekturdesign

Die Definition der Struktur des Wissensgraphen, einschließlich der Arten von Entitäten, Beziehungen und Attributen, erfordert eine sorgfältige Planung. Das Schema sollte flexibel genug sein, um neue Informationen aufzunehmen und gleichzeitig die Konsistenz zu wahren.

Knowledge Graph Population

Das Füllen des Diagramms mit genauen und aktuellen Informationen kann ein fortlaufender Prozess sein. Da sich die Welt verändert, müssen Wissensgraphen aktualisiert werden, um diese Veränderungen widerzuspiegeln.

3. Integration und Interoperabilität

Datenintegration

Wissensgraphen erfordern häufig die Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen, die unterschiedliche Formate und Strukturen haben können. Es kann eine Herausforderung sein, diese Unterschiede in Einklang zu bringen und einen nahtlosen Datenfluss sicherzustellen.

Interoperabilität

Damit Wissensgraphen ihr Potenzial wirklich entfalten können, müssen sie in der Lage sein, mit anderen Wissensgraphen zu kommunizieren und Informationen auszutauschen. Um diese Interoperabilität zu ermöglichen, sind standardisierte Formate und Protokolle erforderlich.

4. Argumentation und Argumentationsfähigkeiten

Während Wissensgraphen das Potenzial haben, auf der Grundlage vorhandener Zusammenhänge Schlussfolgerungen zu ziehen und neue Informationen abzuleiten, ist die Entwicklung leistungsstarker Argumentationsalgorithmen ein fortlaufender Forschungsbereich.

Erklärbarkeit

Wenn ein Wissensgraph Überlegungen anstellt, ist es entscheidend, die dahinter stehenden Überlegungen zu verstehen. Die Sicherstellung von Transparenz und Erklärbarkeit des Argumentationsprozesses ist wichtig, um Vertrauen in das System aufzubauen.

5. Skalierbarkeit und Leistung

Große Wissensgraphen

Da Wissensgraphen immer größer und komplexer werden, kann die Verwaltung ihrer Speicherung, Verarbeitung und Abfrage zu einer Herausforderung werden. Für den effizienten Umgang mit großen Informationsmengen sind skalierbare Lösungen erforderlich.

Abfrageleistung

Für reale Anwendungen ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Informationen schnell und effizient aus Wissensgraphen abgerufen werden. Die Optimierung der Abfrageverarbeitungstechnologie ist eine ständige Herausforderung.

Fassen wir es zusammen

Knowledge Graphs stellen einen Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung und -prüfung dar. Indem sie über herkömmliche Methoden des Testfallmanagements hinausgehen, bieten Wissensgraphen eine umfassendere und vernetztere Sicht auf Softwaresysteme. Diese strukturierte Darstellung von Informationen eröffnet die Möglichkeit der Automatisierung, Optimierung und eines leistungsfähigeren und effizienteren Softwareentwicklungslebenszyklus. Wenn die Technologie ausgereift ist und Herausforderungen gelöst werden, wird erwartet, dass Wissensgraphen zum Eckpfeiler der modernen Software-Engineering-Praxis werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWissen mit Wissensgraphen organisieren: Branchentrends. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!