Höhepunkte der RAI-Demo: Datenanwendungen mit Wissensgraphen

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Höhepunkte der RAI-Demo: Datenanwendungen mit Wissensgraphen

📋 Inhaltsverzeichnis:

  1. Einführung
  2. Das Konzept des relationalen Wissensgraphen
  3. Datenanwendungen mit Wissensgraphen
  4. Datenzentrierte Geschäftsmodellierung mit Delve
  5. Die Rolle von KGLKG-Datenanwendungen in der RAI-Plattform
  6. Architektur einer KGLKG-Datenanwendung
  7. Aufbau des Wissensgraphen
  8. Abfragen und Berechnungen im Wissensgraphen
  9. Vertiefte Analyse von Dokumenten
  10. Datenintegration und Bereinigung im Wissensgraphen
  11. Zusammenfassung und Ausblick

Einführung

Bei Relational AI haben wir eine große Vision für unser Produkt - ein relationales Wissensgraph-Management-System. In dieser Artikelserie werden wir uns auf Datenanwendungen konzentrieren, die auf Wissensgraphen aufbauen. Wir werden uns einige Höhepunkte einer Demo anschauen, die ein Geschäftsproblem mithilfe eines Wissensgraphen löst. Diese Demo dient dazu, Ihnen einen Einblick in die Möglichkeiten eines relationales Wissensgraph-Management-Systems zu geben und zeigt den Übergang von herkömmlichen imperativen Programmiersprachen wie Java, C++ und Python zur deklarativen Programmiersprache Delve.

Das Konzept des relationalen Wissensgraphen

Ein relationaler Wissensgraph besteht aus Knoten und Beziehungen, die miteinander verbundene Informationen repräsentieren. Im Kontext von Datenanwendungen basieren Wissensgraphen auf dem Konzept, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenpunkten herzustellen und abzubilden. Dies ermöglicht eine effiziente Organisation, Analyse und Nutzung von Daten in Geschäftsanwendungen.

Datenanwendungen mit Wissensgraphen

Datenanwendungen, die auf Wissensgraphen aufbauen, bieten eine Vielzahl von Vorteilen. Sie ermöglichen eine intuitive Datenmodellierung, eine effiziente Abfrage und Analyse von Daten sowie eine flexible Darstellung von Geschäftsprozessen. Durch die Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Datenquellen können komplexe Geschäftsprobleme gelöst und fundierte Entscheidungen getroffen werden.

Datenzentrierte Geschäftsmodellierung mit Delve

Ein zentraler Aspekt der Datenzentrierten Geschäftsmodellierung mit Delve besteht darin, Geschäftsprozesse und -regeln in einer abstrakten und deklarativen Form zu definieren. Dies ermöglicht eine flexible Anpassung und Skalierung von Datenanwendungen auf Grundlage des Wissensgraphen. Durch die Integration von Delve in die RAI-Plattform können Geschäftsmodelle effizient entwickelt, getestet und implementiert werden.

Die Rolle von KGLKG-Datenanwendungen in der RAI-Plattform

KGLKG (Knowledge Graph Learning) Datenanwendungen spielen eine wesentliche Rolle in der RAI-Plattform. Sie ermöglichen die effiziente und interaktive Nutzung von Wissensgraphen für die Lösung komplexer Geschäftsprobleme. Die RAI-Plattform bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Entwicklung und Bereitstellung von KGLKG-Datenanwendungen, die auf den individuellen Anforderungen der Benutzer basieren.

Architektur einer KGLKG-Datenanwendung

Eine KGLKG-Datenanwendung besteht aus verschiedenen Komponenten, die zur Verarbeitung, Speicherung und Darstellung von Wissensgraphen verwendet werden. Eine typische Architektur umfasst eine Benutzeroberfläche (z.B. ein Jupyter-Notebook), eine Datenbank zum Speichern des Wissensgraphen (z.B. eine graph-basierte Datenbank) und Schnittstellen zum Importieren und Exportieren von Daten. Die genaue Architektur kann je nach konkreter Anwendungsanforderung variieren.

Aufbau des Wissensgraphen

Der Aufbau eines Wissensgraphen erfolgt schrittweise, beginnend mit den Kernknoten und Beziehungen. Diese konzentrieren sich oft auf die vorhandenen Lernmaterialien und die darin enthaltenen Konzepte oder Themen. In unserem Anwendungsbeispiel werden PDFs und HTML-Seiten als Lernmaterialien verwendet.

Ingestion und Modellierung der Daten

Zur Modellierung des Geschäftsproblems werden CSV-Dateien verwendet, die Informationen über Dokumente, Konzepte und Gewichte enthalten. Diese Informationen werden in den Wissensgraphen integriert und bilden die Grundlage für weitere Analysen und Anfragen.

Abfragen und Berechnungen im Wissensgraphen

Im Wissensgraphen können Daten abgefragt und berechnet werden, um neue Informationen und Erkenntnisse abzuleiten. Dies ermöglicht komplexe Analysen und die Generierung von Vorschlägen basierend auf den vorhandenen Daten. Dabei kommen sowohl vordefinierte Abfragen als auch runtime-basierte Berechnungen zum Einsatz.

Vertiefte Analyse von Dokumenten

Eine wichtige Anwendung des Wissensgraphen besteht darin, relevante Lernmaterialien basierend auf ihrem Inhalt vorzuschlagen. Dies wird durch die Analyse des Konzepts, der Qualität, des Schwierigkeitsgrades und der Relevanz für ein gegebenes Lernprogramm erreicht. Der Wissensgraph ermöglicht es, Dokumente mit ähnlichen Eigenschaften zu identifizieren und entsprechende Empfehlungen zu generieren.

Datenintegration und Bereinigung im Wissensgraphen

Die Integration und Bereinigung von Daten ist ein essentieller Schritt bei der Erstellung eines Wissensgraphen. Es werden Transformations- und Bereinigungsschritte durchgeführt, um die Daten qualitativ hochwertig und konsistent zu gestalten. Dies umfasst das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen, die Entfernung von Duplikaten und die Bereinigung von ungültigen oder unvollständigen Datensätzen.

Zusammenfassung und Ausblick

In diesem Artikel haben wir die Grundlagen einer KGLKG-Datenanwendung im Kontext eines relationalen Wissensgraph-Management-Systems betrachtet. Wir haben den Aufbau eines Wissensgraphen und die verschiedenen Komponenten einer KGLKG-Datenanwendung erklärt. Des Weiteren haben wir die Rolle von Delve in der Datenzentrierten Geschäftsmodellierung erläutert. Im nächsten Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Erstellung einer KGLKG-Datenanwendung genauer beleuchten und weitere Anwendungsbeispiele diskutieren.

Hinweis: Dieser Artikel ist eine Übersetzung und Zusammenfassung des englischen Originals von Steve Hirschkovitz bei Relational AI.

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