ナレッジグラフによるナレッジの整理: 業界のトレンド

ナレッジ グラフは、要素とアイデアが相互にリンクされ、現実世界での関係を示す広大な情報ネットワークです。これは、単に情報を保存するだけのデータベースを超えています。ナレッジ グラフには、情報間のつながりも保存されます。

#ナレッジ グラフは、要素とアイデアが相互にリンクされ、現実世界での関係を示す情報の広大なネットワークです。これは、単に情報を保存するだけのデータベースを超えています。ナレッジ グラフには、情報間のつながりも保存されます。

これにより、ナレッジ グラフはさまざまな分野で非常に役立ちます。以下に例をいくつか示します:

1. 検索エンジン: 検索エンジンはナレッジ グラフを使用して、検索用語と現実世界のエンティティの間の関係を理解し​​ます。ナレッジ グラフに具体化されたつながりのおかげで、「フランス料理」を検索すると、レシピだけでなく、フランスのワイン産地や有名なフランス人シェフに関する情報も表示される可能性があります。

2. 仮想アシスタント: Siri や Alexa などの仮想アシスタントは、ナレッジ グラフに依存してリクエストを理解し、有用な応答を提供します。 「エッフェル塔」がランドマークであり、「パリ」が都市であることがわかれば、アシスタントはエッフェル塔の位置に関する質問に答えることができます。

3. 機械学習アプリケーション: 機械学習アルゴリズムはナレッジ グラフを使用して世界の理解を向上させることができます。たとえば、レコメンダー システムはナレッジ グラフを使用して、映画を俳優、監督、ジャンルに結び付けることができます。これにより、過去の好みに基づいて類似した映画を推奨することができます。

4. 大規模言語モデル (LLM): LLM は、保存されているすべての情報と接続にアクセスして処理することで、ナレッジ グラフの恩恵を受けることができます。これは、LL.M. が私たちの質問に対してより包括的で有益な回答を提供するのに役立ちます。

5. 不正行為の検出: ナレッジ グラフを使用して、エンティティ間のつながりを分析することで不正行為を特定できます。たとえば、トランザクションに既知の不正な IP アドレスにリンクされた新しいアカウントが含まれている場合、チャートではそのアカウントに疑わしいフラグが付けられる可能性があります。

ナレッジ グラフの基本

図書館では、書籍をカテゴリーごとに棚に並べるだけでなく、相互参照することもできます。パリに関する本は、旅行ガイドやパリの作家による作品と同じくらい、フランスの歴史の本に近いかもしれません。この接続ネットワークがナレッジ グラフの本質です。ナレッジ グラフの基本的な構成要素には次のものがあります:

1. ノード: これらはグラフ内の基本的なエンティティです。それらは、物理的な物体 (エッフェル塔など)、抽象的な概念 (民主主義など)、出来事 (フランス革命など)、さらには人物 (キュリー夫人など) など、説明できるあらゆるものにすることができます。

2. エッジ: これらはノード間の接続です。これらは、エンティティが互いにどのように関係しているかを示します。通常、エッジには接続の性質を指定するためのラベルが付けられます。パリの例に戻ると、「パリ」と「フランス」の間の端には「首都」というラベルが付いている可能性があります。他のラベルとしては、「住民」(パリとマリー・キュリーの間) または「影響を受けた」(フランス革命と民主主義の間) などがあります。

3. ラベル: これらはエッジを理解するために非常に重要です。これらは、ノード間の接続にコンテキストと意味を提供します。

4. 属性: ノードとエッジには、それらに関連付けられた追加の属性またはメタデータである属性を持つことができます。たとえば、人物ノードには「名前」、「年齢」、「性別」などの属性があり、「結婚」という関係を表すエッジには「開始日」や「終了日」などの属性がある可能性があります。 ”

5. オントロジー: これらはナレッジ グラフの青写真です。グラフ内で許可されるエンティティのタイプ、エンティティ間の可能な関係、およびこれらの関係に使用されるラベルを定義します。同様に、ライブラリでもセクション、サブセクション、および書籍のさまざまなカテゴリが相互にどのように関連するかを定義する特定の書籍分類システムがあります。オントロジーは、ナレッジ グラフで情報を整理する方法のルールを設定します。

6. スキーマ: オントロジーに基づいて、スキーマはグラフ内で許可されるエンティティ、関係、および属性のタイプを定義します。スキーマはデータに構造と一貫性を提供し、クエリと分析を容易にします。

ナレッジ グラフのスーパーパワー

このリレーショナル ネットワークは独特の力を解き放ちます: 機械はグラフ内で「知っている」ことに基づいて新しい情報を推論し推論することができます。ここに 2 つの例があります。

1. 推論と推論: 機械の「なるほどな瞬間」

ナレッジ グラフに「パリはフランスの首都です」や「フランスはヨーロッパにあります」などの情報が保存されているとします。グラフには「パリはヨーロッパにあります」と明示的に示されていない場合もありますが、その関係はこれらのエンティティ間の接続により、マシンはその結論について推論することができます。この「なるほど」の瞬間がナレッジ グラフ推論の本質です。マシンはこれらの接続を分析し、明示的に記述されていない新しい情報を推測することができ、それによって世界の理解を拡大します。

例

旅行推奨システムは、ナレッジ グラフを使用して、都市と観光名所や近くのランドマークを結び付けます。ユーザーがエッフェル塔への訪問に興味を示した場合、システムはナレッジ グラフを使用して推論を行うことができます。ユーザーがパリやその都市について具体的に言及していない場合でも、パリの探索を推奨します。

2. 相互運用性: ユニバーサル ライブラリのような知識の共有

ナレッジ グラフは情報の孤立した島ではありません。これらは、図書館のユニバーサル ファイリング システムと同様に、さまざまなシステムが図に保存されている情報を理解して交換できるようにする標準化された形式を使用して構築できます。各図書館は独自のコレクション (特定のナレッジ グラフ) を管理できますが、同じ組織原則 (標準化された形式) に従っているため、他の図書館からの情報をすべて活用できます。

例

オンライン ストアの製品推奨エンジンはナレッジ グラフを使用します。この図は、製品をその機能、ブランド、および類似のアイテムに関連付けることができます。店舗はこのナレッジ グラフを、製品レビューを提供するパートナー企業と共有できます。レビュー会社はユーザー感情分析用の独自のナレッジ グラフを持っており、ストアのナレッジ グラフ上の製品情報との関連でレビューを分析できます。これにより、より洞察に富んだ推奨事項を顧客に提供できます。

重要な使用例の例

ナレッジ グラフは、テスト ケースを体系的に生成するための強力なフレームワークを提供します。これは、ソフトウェア コンポーネントの構造化された表現、それらの相互作用、およびドメイン固有の知識を活用することで実現できます。図を分析することで、テスターはクリティカル パスを特定し、複雑さを処理し、制約を組み込み、ビルド プロセスを自動化して、テスト作業の品質と範囲を向上させることができます。いくつかの重要な使用例を見てみましょう。

ソフトウェア コンポーネントと対話モデリング

ナレッジ グラフは、ソフトウェア システムのコンポーネント (モジュール、クラス、関数、API など) をグラフ内のノードとして表すことができます。これらのノード間のエッジは、コンポーネント間の相互作用または依存関係を表すことができます。これらの相互作用を分析することで、テスターは潜在的なテスト シナリオとシステム パスを特定できます。

ドメイン知識の統合

ナレッジ グラフを使用すると、ドメイン固有の知識 (業界標準、ベスト プラクティス、規制要件など) をテスト ケース生成プロセスに統合できます。ドメイン固有のノードとエッジをグラフに組み込むことで、テスト担当者は、テスト ケースがドメイン固有の考慮事項および制約と一致していることを確認できます。

バージョン管理と変更管理

ナレッジ グラフは、要件とテスト ケースの履歴を長期にわたって追跡することにより、バージョン管理と変更管理をサポートすることもできます。テスターは、変更がいつ誰によって行われたかを含め、要件とそれに関連するテスト ケースの進化を確認できます。この歴史的背景は、変更の背後にある理論的根拠を理解し、ソフトウェアの異なる反復間の追跡可能性を確保するために貴重です。

相互参照の依存関係

要件は相互に依存することが多く、テスト ケースが複数の要件に依存する場合もあります。ナレッジ グラフは、これらの依存関係をノード間のエッジとしてキャプチャできるため、テスト担当者は要件とテスト ケースの相互接続を視覚化して理解できます。これは、テスト カバレッジにおける潜在的な競合やギャップを特定するのに役立ちます。

パターンと傾向の特定

ナレッジ グラフを使用すると、テスターは、繰り返し発生する問題、一般的な障害シナリオ、特定のコード変更と欠陥の性別との相関関係など、欠陥発生のパターンと傾向を特定できます。チャートを分析することで、テスターは欠陥の根本原因を洞察し、それに応じて調査作業に優先順位を付けることができます。

オープンソース ナレッジ グラフ

オープンソース ナレッジ グラフによっては、これらのシステムの構造と機能を理解できるようになります。例:

Wikidata: Wikimedia Foundation が運営する共同編集可能なナレッジ ベース

DBpedia: Wikipedia から抽出されたナレッジ グラフ

YAGO: Wikipedia の Web 用ナレッジ グラフより検索

KBpedia: KBpedia は、Wikipedia、Wikidata、schema.org、DBpedia、GeoNames、OpenCyc、Standard UNSPSC 製品とサービスを含む、7 つの主要な公開ナレッジ ベースを統合するオープン ソースのナレッジ グラフです。データの相互運用性と知識ベースの人工知能 (KBAI) を促進する包括的な構造を提供します。 KBpedia の Upper Ontology (KKO) には、58,000 を超える参照概念、エンティティへのマッピングされた約 4,000 万のリンク (主に Wikidata から)、および 5,000 の関係と属性が含まれています。これは、さまざまな機械学習タスクに適した、柔軟で計算可能なナレッジ グラフです。

Logseq: メモ、アウトライン、Wiki 機能を組み合わせたナレッジ グラフ ツール。ユーザーは相互に関連するメモを作成し、情報をグラフィカル構造で整理できます。

Athens: Roam Research などの他のメモ作成アプリと統合するナレッジ グラフ ツール。ユーザーはリンクされたメモを作成し、アイデアのネットワークを構築できます。

GraphGPT: GraphGPT はスタンドアロンのナレッジ グラフではありませんが、グラフベースの応答を生成するために微調整された言語モデルです。ナレッジグラフに関連した教育コンテンツの作成に使用できます。

GitJournal: Git リポジトリと統合されたナレッジ グラフ ツール。ユーザーは Git バージョン管理を使用してメモを作成および管理できます。

RecBole: ナレッジ グラフを使用してパーソナライズされた推奨を行う推奨ライブラリ。推奨システムに関連する教育シナリオに非常に役立ちます。

DeepKE: ナレッジ グラフ内のエンティティと関係をベクトル表現に埋め込むために使用できるナレッジ埋め込みツールキット。グラフベースの機械学習に関連する教育目的に役立ちます。

これらのリソースは、ナレッジ グラフの基礎とその潜在的なアプリケーションを理解するための貴重な学習基盤を提供します。

業界知識マップ

業界では、企業がナレッジ グラフの恩恵を受けているケースが数多くあります。テクノロジー大手の Google はナレッジ グラフを広範囲に活用しています。ナレッジ グラフはエンティティ間の関係を理解することで検索結果を強化し、より関連性の高い情報をユーザーに提供します。

Amazon はナレッジ グラフを活用してレコメンデーション システムを強化しています。ユーザーの行動と製品の属性を分析することで、顧客向けにパーソナライズされた推奨事項を作成します。

ウォルマートはナレッジ グラフを使用してサプライ チェーン管理を最適化します。製品、サプライヤー、物流間の関係をモデル化することで、在庫管理と流通を改善します。

ライドシェア会社 Lyft は、ナレッジ グラフを使用してルートの最適化を強化し、運転手と乗客のマッチングを改善しています。地理的な関係を理解することで、移動時間を最適化し、待ち時間を短縮できます。

Airbnb のナレッジ グラフは、好み、場所、空き状況に基づいてホストとゲストをマッチングするのに役立ちます。関連リストを提案することでユーザー エクスペリエンスを向上させます。

Allianz と eBay という 2 つの具体的なケースの詳細を詳しく見てみましょう。

アリアンツ: ナレッジ グラフを活用して回帰テストを簡素化

ドイツの保険大手アリアンツは、コア保険プラットフォームの回帰テストを簡素化するためにナレッジ グラフ システムを導入しました。その仕組みは次のとおりです:

ナレッジ グラフの構築

アリアンツは、保険プラットフォームの機能、ユーザーの役割、データ エンティティ (保険契約、保険金請求、顧客) およびそれらの関係に関する情報を取得するナレッジ グラフを構築しました。 。

テスト ケースの自動化

ナレッジ グラフを使用して、基本的な回帰テスト ケースを自動的に生成します。図の豊富な情報ネットワークにより、システムはさまざまなテスト シナリオを識別し、対応するテスト ケースを作成できます。これにより、回帰テストに必要な手作業の量が大幅に削減されます。

テスト メンテナンスの改善

システムの変更を表すナレッジ グラフの機能は、価値があることが証明されています。保険プラットフォームが更新されると、その変更を反映するためにナレッジ グラフを簡単に更新できます。これにより、自動生成された回帰テストの関連性が維持され、最新の機能を引き続きカバーできるようになります。

アリアンツの結果は良好でした。彼らは、回帰テスト時間が大幅に短縮され、それに対応してテスト範囲が増加したと報告しました。ナレッジ グラフによりテストのメンテナンスも簡素化され、テスターはより複雑なシナリオに集中できるようになります。

eBay: ナレッジ グラフを利用してテスト ケース設計を強化

電子商取引大手 eBay は、ナレッジ グラフを使用して、マーケットプレイス プラットフォームのテスト ケースの設計と管理を改善しようとしています。彼らのアプローチの詳細な説明は次のとおりです。

ユーザー ジャーニーのマッピング

eBay はナレッジ グラフを使用して、プラットフォーム上のユーザー ジャーニーをモデル化します。これには、購入者、販売者、製品、検索機能、チェックアウト プロセスなどのエンティティが含まれます。これらのエンティティ間の関係は注意深くマッピングされ、ユーザー インタラクションの全体的なビューを提供します。

テスト カバレッジ ギャップの特定

ユーザー ジャーニーをナレッジ グラフで視覚化することで、eBay は既存のテスト ケースに欠けている領域を簡単に特定できます。たとえば、グラフは、特定の種類のユーザー インタラクションや特定のエッジケース シナリオに対するテストが行​​われていないことを示している可能性があります。

テスト スイート設計の最適化

これらのギャップが特定されると、eBay は新しいテスト ケースを設計して、ユーザー ジャーニーを完全にカバーできるようになります。ナレッジ グラフにより、テスト ケース設計へのより体系的なアプローチが容易になり、機能が徹底的にテストされるようになります。

結果に関する具体的な詳細は限られていますが、eBay の実験は、複雑なソフトウェア システムのテスト ケース設計の効率と有効性を向上させるナレッジ グラフの可能性を示しています。

技術的な課題

これらの強力なツールの構築と保守には、未解決の疑問がいくつかあります。大量のデータの収集とクリーニングからナレッジ グラフを最新の状態に保つまで、克服すべき大きな課題があります。課題の例を詳しく見てみましょう。

1. データの収集とクリーニング

ナレッジ収集

包括的なナレッジ グラフを構築するには、さまざまなソースから情報を収集する必要があります。これは、特に複雑なドメインの場合、時間とリソースを大量に消費するタスクになる可能性があります。

データ品質

ナレッジ グラフに入力される情報の正確さと一貫性は非常に重要です。データをクリーニングおよびフィルタリングしてエラー、不一致、重複を排除することは、大きな課題となる可能性があります。

2. ナレッジ グラフの構築とメンテナンス

アーキテクチャ設計

エンティティ、関係、属性の種類を含むナレッジ グラフの構造を定義するには、慎重な計画が必要です。スキーマは、一貫性を維持しながら新しい情報に対応できる十分な柔軟性を備えている必要があります。

ナレッジ グラフの作成

正確で最新の情報をグラフに作成することは、継続的なプロセスになる場合があります。世界の変化に応じて、ナレッジ グラフを更新してその変化を反映する必要があります。

3. 統合と相互運用性

データ統合

ナレッジ グラフでは、多くの場合、形式や構造が異なるさまざまなソースからの情報を統合する必要があります。これらの違いを調整し、シームレスなデータ フローを確保することは困難な場合があります。

相互運用性

ナレッジ グラフがその可能性を真に発揮するには、他のナレッジ グラフと通信して情報を交換できる必要があります。この相互運用性を促進するには、標準化されたフォーマットとプロトコルが必要です。

4. 推論と推論

推論機能

ナレッジ グラフには既存のつながりに基づいて新しい情報を推論し推論する可能性がありますが、強力な推論アルゴリズムの開発は継続的な研究です。田畑。

説明可能性

ナレッジ グラフが推論を実行する場合、その背後にある推論を理解することが重要です。推論プロセスの透明性と説明可能性を確保することは、システムへの信頼を構築するために重要です。

5. スケーラビリティとパフォーマンス

ビッグ ナレッジ グラフ

ナレッジ グラフのサイズと複雑さが増大し続けるにつれて、そのストレージ、処理、クエリの管理が困難になる可能性があります。大量の情報を効率的に処理するには、スケーラブルなソリューションが必要です。

クエリのパフォーマンス

ナレッジ グラフから情報を迅速かつ効率的に取得できるようにすることは、実際のアプリケーションにとって非常に重要です。クエリ処理テクノロジの最適化は継続的な課題です。

まとめ

ナレッジ グラフは、ソフトウェア エンジニアリングとテストにおけるパラダイム シフトを表します。従来のテスト ケース管理方法を超えて、ナレッジ グラフはソフトウェア システムのより包括的で相互接続されたビューを提供します。この情報の構造化表現により、自動化、最適化、およびより強力で効率的なソフトウェア開発ライフサイクルの可能性が開かれます。テクノロジーが成熟し、課題が解決されるにつれて、ナレッジ グラフは現代のソフトウェア エンジニアリング実践の基礎となることが期待されています。

以上がナレッジグラフによるナレッジの整理: 業界のトレンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。