Što je graf znanja?
Graf znanja je strukturirana baza podataka koja predstavlja znanje kao mrežu entiteta (čvorova) i odnosa (bridova) između njih. Umjesto pohrane fakta u tabele, graf znanja modelira kompleksne semantičke veze: 'Einstein je geboren u Ulmu', 'Ulm je grad u Njemačkoj', 'Njemačka je u EU'. Primjeri: Google Knowledge Graph, Wikidata, industrijski KG.
Grafovi znanja i AI
Grafovi znanja pojačavaju AI sustave: Grounding: LLM-ovima pružaju strukturirane, provjerljive činjenice. Multi-hop reasoning: AI može pratiti lance odnosa za odgovaranje na složena pitanja. Detekcija halucinacija: provjera AI izlaza naspram strukturiranog znanja. GraphRAG: proširenje RAG-a grafoskim traversalom.
Izgradnja i održavanje
Izgradnja grafova znanja zahtijeva: ekstrakciju entiteta i odnosa iz tekstova (NLP), ontologijsko dizajniranje, procese validacije i čišćenja, kontinuirano ažuriranje. Grafovske baze podataka (Neo4j, Amazon Neptune) su optimizirane za pohranu i traversal. Investicija je značajna, ali ROI je visok za domene s bogatim, interconnected znanjem.