Что такое граф знаний?
Knowledge graph (граф знаний) — это способ представления знаний в виде сети связанных сущностей (людей, компаний, продуктов, концепций) и отношений между ними. В отличие от традиционных баз данных, хранящих данные в таблицах, граф знаний естественно моделирует сложные связи: «компания X является клиентом компании Y», «человек A управляет проектом B», «технология C является частью продукта D». Эта структура позволяет обнаруживать скрытые зависимости и делать выводы.
Применения в AI
Обогащение контекста LLM — граф знаний предоставляет языковым моделям структурированные знания о домене, снижая галлюцинации. Семантический поиск — навигация по связям вместо сопоставления ключевых слов. Рекомендательные системы — обнаружение связей между товарами, клиентами и предпочтениями. Комплаенс — отслеживание регуляторных зависимостей и влияния изменений в законодательстве. Анализ риска — выявление капитальных, личных и деловых связей между субъектами.
Knowledge graph и RAG
Сочетание графов знаний с архитектурой RAG (Retrieval-Augmented Generation) создаёт мощную систему ответов на вопросы. Graph RAG использует структуру графа для навигации по связанной информации, предоставляя модели более богатый контекст, чем просто векторный поиск. Организация может построить граф знаний из своих документов, баз данных и систем, создавая уникальный источник истины для агентов AI.