Teadmusgraafikute konstrueerimine loob üksuste ja nende seoste struktureeritud, semantilisi esitusi, samas kui otsinguindeksite konstrueerimine loob ümberpööratud indeksid, mis on optimeeritud kiireks märksõnapõhiseks otsinguks. Mõlemad toetavad tänapäevaseid infosüsteeme, kuid täidavad põhimõtteliselt erinevaid eesmärke selles, kuidas masinad andmeid mõistavad ja tagastavad.
Struktureeritud semantilise võrgustiku loomise protsess, mis kaardistab üksusi, atribuute ja seoseid reaalse maailma mõistete vahel.
Pööratud indeksiandmestruktuuri loomise protsess, mis seob terminid nende asukohaga dokumentides kiireks täistekstiotsinguks.
| Funktsioon | Teadmusgraafiku koostamine | Otsinguindeksi koostamine |
|---|---|---|
| Esmane andmestruktuur | Sõlmede ja servadega (kolmikutega) graaf | Pööratud indeks koos terminite ja dokumentide vastavustega |
| Peamine eesmärk | Semantiline mõistmine ja arutluskäik | Kiire märksõnapõhine dokumentide otsing |
| Päringu tüüp | SPARQL, graafi läbimine, semantilised päringud | Boole'i, fraasi- ja järjestatud tekstipäringud |
| Skeemipõhine lähenemine | Sageli skeemipaindlik ontoloogiate (RDF, OWL) puhul | Skeemideta või väljapõhised vastendused |
| Ehitusmeetodid | Entiteedi eraldamine, seoste eraldamine, üksuste linkimine | Tokeniseerimine, tüvistamine, postitusloendi loomine |
| Värskenduste keerukus | Kõrge – nõuab järjepidevuse säilitamist kolmikute vahel | Mõõdukas – dokumentide järkjärguline lisamine |
| Arutlusvõime | Toetab loogilist järeldust ja ontoloogiapõhist arutluskäiku | Piiratud statistilise olulisuse järjestusega |
| Näidissüsteemid | Google'i teadmiste graafik, Wikidata, Neo4j | Elasticsearch, Apache Lucene, Google'i otsingu register |
| Salvestusvorming | RDF-kolmikud, omaduste graafikud või vektorite manustamised | Postitusloendid, terminisõnastikud, dokumendihoidlad |
Teadmusgraafiku koostamine keskendub tähenduse jäädvustamisele, esitades reaalseid entiteete ja nendevahelisi seoseid. Iga infokild salvestatakse struktureeritud väitena, näiteks „Pariis — Prantsusmaa pealinn”, mida masinad saavad läbida ja arutleda. Otsinguindeksi koostamine seevastu seab esikohale teksti otsimise kiiruse ja ulatuse. See käsitleb dokumente terminite kottidena ja loob otsingustruktuure, mis vastavad võimalikult kiiresti küsimusele „millised dokumendid neid sõnu sisaldavad?”. Need kaks lähenemisviisi vastavad põhimõtteliselt erinevatele küsimustele sama alusteabe kohta.
Teadmusgraafiku loomine algab tavaliselt struktureerimata tekstist üksuste ja seoste eraldamisega, kasutades keelelise keeleõppe tehnikaid, näiteks nimetatud üksuste tuvastamist ja sõltuvuste parsimist. Seejärel lingitakse need eraldamised graafikus olemasolevate üksustega ja valideeritakse ontoloogiate suhtes. Otsinguindeksi ülesehitus järgib mehaanilisemat protsessi: dokumente indekseeritakse, parsitakse tokeniteks, normaliseeritakse tüvede ja stopp-sõnade eemaldamise teel ning seejärel korraldatakse postitusloenditeks. Kui teadmusgraafiku süsteemid toetuvad suuresti masinõppele ja keelelisele analüüsile, siis otsinguindekseerimine tugineb rohkem tõhusatele andmestruktuuridele ja hajutatud süsteemide insenerimisele.
Kui teadmusgraafikud on loodud, toetavad need rikkalikke semantilisi päringuid – saate küsida „millised teadlased võitsid pärast 2010. aastat Nobeli füüsikapreemiad ja on sündinud Saksamaal?“ ning saada graafikut läbides täpse vastuse. Otsinguindeksid paistavad silma hägusa vaste leidmise, fraasipäringute ja dokumentide järjestamisega kasutaja märksõnade asjakohasuse järgi. Need toetavad kõike alates e-kaubanduse saitide otsingust kuni veebimootoriteni. Praktikas ühendavad paljud tänapäevased süsteemid mõlemat: otsinguindeks hangib kandidaatide dokumente ja teadmusgraaf rikastab tulemusi struktureeritud faktide ja üksuste mõistmisega.
Otsinguindeksid skaleeruvad horisontaalselt suhteliselt lihtsalt – rohkemate dokumentide lisamine tähendab postitusloenditele lisamist ja segmentide ühendamist. Teadmusgraafikuid on keerulisem skaleerida, kuna uute faktide lisamine võib nõuda järjepidevuse ümberhindamist, konfliktide lahendamist ja manuste värskendamist. Teadmusgraafikud pakuvad aga midagi, mida otsinguindeksid ei saa: võimalust tuletada uusi fakte olemasolevatest loogiliste reeglite abil. See muudab need võimsamaks selliste rakenduste jaoks nagu küsimustele vastamine ja soovituste andmine, isegi kui need nõuavad keerukamat hooldust.
Tänapäeva suured keelemudelid ja tehisintellekti assistendid kasutavad sageli mõlemat lähenemisviisi koos. Otsingu laiendatud genereerimise (RAG) süsteemid otsivad tavaliselt ümberpööratud indeksist asjakohaseid lõike ja seejärel konsulteerivad teadmusgraafikuga faktilise aluse leidmiseks. Hübriidsed otsingumootorid ühendavad märksõnade sobitamise semantilise vektorotsinguga, hägustades piiri traditsioonilise indekseerimise ja graafipõhise otsingu vahel. Mõlema konstruktsioonimeetodi mõistmine on oluline kõigile, kes kujundavad tänapäevaseid teabeotsingu või tehisintellekti süsteeme.
Teadmusgraafikud ja otsinguindeksid on põhimõtteliselt sama asi, sest mõlemad aitavad infot leida.
Neil on väga erinevad eesmärgid. Otsinguindeks näitab, millised dokumendid sisaldavad teie otsingutermineid, samas kui teadmiste graafik näitab, kuidas üksused omavahel seotud on, ja võimaldab teil nende seoste üle arutleda. Üks on optimeeritud otsingu kiiruse, teine semantilise mõistmise jaoks.
Otsinguindeksid ei suuda tähendust üldse mõista.
Kaasaegsed otsingusüsteemid kaasavad üha enam semantilisi signaale, sealhulgas vektorite manustamist ja närvijärjestusmudeleid. Sellegipoolest keskendub aluseks olev ümberpööratud indeksistruktuur pigem terminite sobitamisele kui selgesõnalisele relatsioonilisele teadmisele, mis ongi see, kus teadmusgraafikud põhimõtteliselt erinevad.
Teadmusgraafikud asendavad otsingumootorite vajaduse.
Teadmusgraafikud täiendavad otsingumootoreid, mitte ei asenda neid. Enamik Google'i otsingus kuvatavaid teadmuspaneele töötab teadmusgraafiku abil, kuid need kuvatakse traditsioonilise otsinguindeksi kaudu. Iga tehnoloogia tegeleb teabeotsingu protsessi erinevate osadega.
Teadmusgraafiku koostamine seisneb lihtsalt tekstist kolmikute eraldamises.
Kolmekordne ekstraheerimine on vaid üks samm. Täielik teadmusgraafiku koostamise protsess hõlmab üksuste ühestustust, tuumade võrdluslahendust, ontoloogia joondamist, konfliktide lahendamist, kvaliteedihindamist ja sageli ka manustamisel põhinevat esituse õppimist. Inseneritöö keerukus ulatub lihtsast ekstraheerimisest kaugemale.
Otsinguindeksid on tehisintellektil põhinevate teadmiste graafikutega võrreldes aegunud tehnoloogia.
Otsinguindeksid jäävad praktiliselt iga suuremahulise infosüsteemi, sealhulgas tehisintellekti rakenduste selgrooks. Isegi otsingu abil laiendatud genereerimissüsteemid, mis kasutavad suuri keelemudeleid, sõltuvad otsinguindeksitest asjakohaste dokumentide kiireks leidmiseks. Need kaks tehnoloogiat töötavad koos, mitte ei konkureeri.
Valige teadmusgraafikute koostamine, kui teie rakendus vajab semantilist mõistmist, üksuste seoseid ja arutluskäiku – näiteks küsimustele vastamisel, soovitusmootorites või struktureeritud andmete integreerimisel. Valige otsinguindeksite koostamine, kui teie prioriteet on dokumentide kiire ja skaleeritav otsing märksõnade põhjal, näiteks veebiotsingus, ettevõtte otsingus või logianalüüsis. Paljud tootmissüsteemid saavad kasu mõlema kombineerimisest, kasutades otsinguindekseid laiaulatuslikuks otsimiseks ja teadmusgraafe täpsete, struktureeritud vastuste saamiseks.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
