知识图谱简介

知识图谱是一种将原始数据转化为意义网络的方法。它通过对客户、产品、流程和事件之间的交互关系进行建模，构建语义化基础，帮助企业突破碎片化数据的限制，获得可执行的洞察。

知识图谱和 AI

人工智能 (AI) 的效能完全取决于其使用的数据质量。缺乏上下文语境时，AI 模型容易产生错误或输出不正确的结果。

知识图谱可以让 AI 扎根业务情境。它能构建上下文语境，揭示实体间的关联、关键要素以及有意义的模式。这种提供业务根基的举措至关重要，有助于确保 AI 模型输出准确可信的结果，同时显著降低 AI 产生幻觉的可能性。

这也是知识图谱成为当今众多智能应用支柱的原因。从个性化推荐、欺诈检测到自动化工作流，企业正借助知识图谱实现以下目标：

• 访问分布式数据，而无需移动或复制数据
• 支持所有职能和流程实现更快速、更可靠的决策
• 为智能应用和 AI 智能体提供业务情境支持，从而提升性能并优化工作流

知识图谱的工作原理

知识图谱相当于语义数据层的一部分，能够映射实际的业务运营。其核心机制在于连接各个云环境、系统和领域的数据，同时捕获赋予数据意义的关系。以下是实现这种连接的要素：

• 节点： 代表客户、产品、供应商、交易和地点等实体
• 边： 描述节点间的连接关系，例如“购买自”、“拥有”、“供应”、“位于”等。
• 属性： 关于每个实体或关系的附加详细信息

语义表示

知识图谱的独特优势在于其能够创建数据的语义表示。不同于将"客户 X 购买产品 Y"视为简单交易记录，知识图谱会对其深层含义和上下文语境进行建模。

知识图谱将其识别为更广泛生态系统的一部分，通过理解数据并展示数据与其他元素的关联，挖掘有关供应链风险、客户行为或运营趋势的洞察。这样就能使 AI 模型快速提供准确且情境丰富的答案。

知识图谱与本体论的关系

知识图谱并非无序信息的集合，其背后有称为本体论的语义数据模型提供支持。我们可以将本体论视为理解数据的蓝图，它明确定义了以下内容：

• 实体： 存在的事物（客户、产品、资产、员工等）
• 关系： 实体间的关联方式（购买、管理、供应、属于等）
• 规则： 维护一致性的业务逻辑与约束条件

这些要素协同作用，使知识图谱成为一个丰富、有序且强大的网络，能够驱动 AI 模型、决策制定和流程自动化。

知识图谱与向量数据库如何协同工作

随着 AI 模型越来越多地处理文本、图像和视频等非结构化数据，知识图谱与向量数据库的结合变得愈发关键。

向量数据库可以帮助 AI 找到相似内容，例如，基于数学嵌入识别相似的文档、产品或图像。知识图谱则可以帮助 AI 理解事物之间的关联逻辑。

二者协同使 AI 系统既具备直觉性（模式识别），又拥有智能性（上下文理解），从而提供更可靠的数据、更精准的推荐和更优的决策结果。

知识图谱对企业的价值

• 整合分散的信息
  知识图谱与语义数据编织相结合时，可以连接任何位置的数据，而无需集中存储这些数据。
• 提高运营效率
  无需复杂的 SQL 或编码，即可快速查询复杂问题。知识图谱可以根据实体的连接方式和行为方式，实现自动化流程。
• 优化客户体验
  借助知识图谱，企业能够实时了解客户及其需求，从而提供个性化推荐、优化客户旅程，并精准定制服务方案。
• 支持更明智的决策
  识别先前隐藏在分散数据源中的模式、依赖关系和机会。

实际应用场景

企业正在采用知识图谱来解决复杂且具有高影响力的业务挑战。

AI 驱动的智能推荐

通过连接客户行为、购买历史和产品属性，知识图谱可以帮助企业实时提供高度个性化的推荐。无论是在零售、数字商务还是订阅服务领域，企业都能为每位用户提供量身定制的体验，从而提高参与度、转化率和满意度。

全方位客户视图

知识图谱可以整合市场营销、销售、服务和支持系统中的客户数据。企业不用再面对孤立分散的记录，而是能够获得统一且情境丰富的客户互动视图。这样，企业就能在各个接触点更好地定位受众、更快地解决问题并制定更明智的决策。

欺诈检测和风险分析

欺诈和风险模式往往隐藏在人、交易和账户的关联网络中。知识图谱能帮助企业发现传统系统遗漏的隐藏关联，支持银行、保险和采购等领域实现更快速的异常行为检测和更主动的风险管理。

供应链优化

供应链涉及无数的供应商、产品、物流合作伙伴和仓库及其相互之间的关系。知识图谱可以对这些关系进行可视化和分析，从而发现中断风险、优化运输路线、找到替代供应商并评估依赖关系，最终提升运营效率和业务成果。

数据发现和探索

对于分析师和业务用户，知识图谱可以帮助他们更轻松地驾驭复杂的数据环境。用户无需具备深厚的技术技能或手动拼凑数据集，就能发现其中的关系，从而快速获取洞察，缩短决策时间。

如何开启知识图谱之旅

• 从关键用例着手：专注于客户、产品或供应链等领域
• 定义实体和关系：构建（或采用）准确反映业务的本体
• 选择具有企业级语义层的云原生数据平台：支持知识图谱、与关系型和分析型工作负载集成，并允许 AI 模型访问分布式系统中的情境丰富的数据
• 开展试点项目：从推荐引擎、欺诈检测或运营工作流等场景开始小范围验证
• 逐步扩展推广：随着新数据源和新应用场景的出现，不断扩展知识图谱数据库

将知识图谱扩展到整个企业

当知识图谱成为更广泛数据生态系统的组成部分时，其价值才能得到充分发挥。这就需要构建跨运营、分析和外部数据源的语义数据基础。

通过将知识图谱与此基础相连接，企业能够确保无论数据存储在何处，都能随时从中获得洞察。这种方法不仅能支持 AI 驱动的应用，还能提高企业内的治理水平、可扩展性和敏捷性。