Knowledge Graphen - Die smarte Verbindung von Daten

Knowledge Graphen - Die smarte Verbindung von Daten • Grafik: Quelle, Viktoria Kurpas/Shutterstock.com

In der heutigen digitalen Welt wachsen die Datenmengen in Unternehmen rasant. Der schnelle und gezielte Zugriff auf relevante Informationen kann daher einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten.

Knowledge Graphen (deutsch: Wissensgraphen) spielen hierbei eine zentrale Rolle. Sie strukturieren und verknüpfen Daten semantisch, sodass Zusammenhänge besser erkennbar werden. Sie stellen Wissen explizit dar, indem sie die Beziehungen zwischen Objekten oder Begriffen in einem Netz abbilden. Knowledge Graphen können so die Grundlage für erklärbare Künstliche Intelligenz und transparente, nachvollziehbare Ergebnisse bieten.

Besonders in Kombination mit Chatbots, Spracherkennung und Sprachsynthese entfalten Wissensgraphen ihr volles Potenzial. Sie machen Sprachassistenten leistungsfähiger, indem sie komplexe Inhalte verständlich aufbereiten und in Sekundenschnelle präzise Antworten liefern.

Doch wie genau funktioniert das, und welchen Nutzen können Unternehmen daraus ziehen? In diesem Beitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Vorteile und Einsatzmöglichkeiten von Knowledge Graphen.

Was sind Knowledge Graphen?

Ein Wissensgraph stellt ein Netzwerk aus realen Entitäten z.B. Objekten, Ereignissen, Situationen oder Konzepten dar und veranschaulicht die Beziehungen zwischen ihnen. Diese Entitäten (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten) werden in der Regel in einer Graphendatenbank gespeichert und als Graphenstruktur visualisiert. Durch die Vernetzung der Entitäten können Zusammenhänge besser erkannt und Informationen effizienter verarbeitet werden.

Ein Knowledge Graph setzt sich aus mehreren zentralen Komponenten zusammen:

Entitäten: Diese repräsentieren reale oder abstrakte Objekte wie Produkte, Personen oder Konzepte.
Beziehungen: Sie stellen Verknüpfungen zwischen Entitäten her, etwa “Der Rotor ist Teil des PI-Fans”.
Eigenschaften: Sie beschreiben Entitäten durch Attribute, beispielsweise das Gewicht.

Entitäten, Beziehungen und Eigenschaften • Grafik: plusmeta

Zur Modellierung dieser Informationen kommen häufig Ontologien sowie standardisierte Datenformate wie RDF (Resource Description Framework) und OWL (Web Ontology Language) zum Einsatz. Diese Standards ermöglichen eine einheitliche, maschinenlesbare Darstellung und erleichtern die semantische Verknüpfung von Wissen.

Ontologien

Eine Ontologie ist eine formale Darstellung und Beschreibung von Wissen. Sie definieren die Struktur und Semantik der enthaltenen Daten. Sie legen fest, welche Konzepte, Kategorien und Entitäten existieren und wie diese miteinander in Beziehung stehen. Durch die Verwendung von Ontologien wird das Wissen im Knowledge Graphen formal und maschinenlesbar organisiert. Eine Ontologie dient somit als Grundlage für die Erstellung, Erweiterung und Nutzung eines Knowledge Graphen.

Anwendungen

Knowledge Graphen finden zahlreiche Anwendungen, darunter:

• Suchmaschinen: Google, Bing und andere Suchmaschinen nutzen Knowledge Graphen, um Suchergebnisse relevanter und präziser zu gestalten.
• Wissensmanagement: Unternehmen setzen sie ein, um internes Wissen zu organisieren und schnell zugänglich zu machen.
• Künstliche Intelligenz: Sie dienen als Grundlage für intelligente Assistenten und Chatbots, die durch semantische Verknüpfungen bessere Antworten liefern können.
• Empfehlungssysteme: Streaming-Dienste verwenden Knowledge Graphen, um personalisierte Inhaltsvorschläge zu generieren und das Nutzererlebnis zu verbessern.

Knowledge Graphen, Metadaten und Chatbots

Knowledge Graphen und Metadaten spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Chatbots. Indem Inhalte mit Metadaten angereichert werden, können Chatbots präzisere und relevantere Antworten liefern und Inhalte optimal für die Chatbot-Nutzung aufbereitet werden.

Ein Knowledge Graph ermöglicht es, Metadaten in einer formalisierten Sprache zu speichern und Beziehungen zwischen unterschiedlichen Begriffen zu erkennen. Zudem können durch den Graphen hierarchische Strukturen gebildet werden, sodass der Chatbot, falls eine spezifische Information nicht gefunden wird, auf allgemeinere Konzepte zugreifen kann.

Zusammen bieten Knowledge Graphen und Metadaten eine leistungsstarke Methode, um die Suche zu verbessern und den Chatbot mit präzisen, kontextrelevanten Daten zu versorgen.

Knowledge Graphen in plusmeta

In plusmeta stellt unser Knowledge Graph die komplexen Beziehungen zwischen Metadaten her und macht diese sichtbar. Auf Basis des Wissens, das dadurch entsteht, klassifiziert die KI-Inhalte mit Metadaten und zeigt grafisch, warum die Metadaten vergeben wurden.

Kowledge Graphen in plusmeta • Grafik: plusmeta

Durch den tiefen Einblick in die Zusammenhänge wird deutlich, welche Informationen wichtig sind und wie sie sich sinnvoll verknüpfen lassen. So kann unsere KI auch Metadaten vergeben, zu denen es keinen direkten Hinweis im Text gibt.

Vorteile von Knowledge Graphen

Knowledge Graphen bieten zahlreiche Vorteile, insbesondere bei der Organisation, Strukturierung und Nutzung von Metadaten.

• Transparenz: Knowledge Graphen helfen die Logik hinter der Metadatenvergabe transparent und nachvollziehbar abzubilden.
• Standardisierung: Über Knowledge Graphen können ganz einfach vorhandenen Metadaten auf Standards wie iiRDS und VDI 2770 gemappt werden.
• Klassifikation: Knowledge Graphen ermöglichen die Vergabe von Metadaten, auf die es gar keine direkten Hinweise im Text gibt, insbesondere bei kleinen Topics und Fragmenten mit wenig Text.
• Struktur: Knowledge Graphen zeigen die Tiefe und Spezifik der Datenbeziehungen – für eine klare Orientierung.
• Effizienz: Erkenne schnell, wie Metadaten optimal eingesetzt werden, um Prozesse zu verbessern.

Neugierig geworden?

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Quellen

https://www.iais.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/speech-technologies/knowledge-graphs.html https://blog.google/products/search/introducing-knowledge-graph-things-not/