Czym jest graf wiedzy?
Knowledge graph (graf wiedzy) to sposób reprezentacji wiedzy w formie sieci połączonych encji (osób, firm, produktów, koncepcji) i relacji między nimi. W odróżnieniu od tradycyjnych baz danych, które przechowują dane w tabelach, graf wiedzy naturalnie modeluje złożone powiązania: „firma X jest klientem firmy Y", „osoba A zarządza projektem B", „technologia C jest częścią produktu D". Ta struktura umożliwia odkrywanie ukrytych zależności i wnioskowanie.
Zastosowania w AI
Wzbogacanie kontekstu LLM — graf wiedzy dostarcza modelom językowym strukturalną wiedzę o domenie, redukując halucynacje. Wyszukiwanie semantyczne — nawigacja po powiązaniach zamiast dopasowywania słów kluczowych. Systemy rekomendacji — odkrywanie powiązań między produktami, klientami i preferencjami. Compliance — śledzenie zależności regulacyjnych i wpływu zmian w przepisach. Analiza ryzyka — identyfikacja powiązań kapitałowych, personalnych i biznesowych między podmiotami.
Knowledge graph i RAG
Połączenie grafów wiedzy z architekturą RAG (Retrieval-Augmented Generation) tworzy potężny system odpowiadania na pytania. Graph RAG wykorzystuje strukturę grafu do nawigacji po powiązanych informacjach, dostarczając modelowi bogatszy kontekst niż samo wyszukiwanie wektorowe. Organizacja może zbudować graf wiedzy ze swoich dokumentów, baz danych i systemów, tworząc unikalne źródło prawdy dla agentów AI.