지식 그래프로 지식 정리하기: 업계 동향

지식 그래프는 요소와 아이디어가 서로 연결되어 현실 세계에서의 관계를 보여주는 방대한 정보 네트워크입니다. 이는 단지 정보를 저장하는 데이터베이스를 뛰어넘는 것입니다. 지식 그래프는 정보 간의 연결도 저장합니다.

지식 그래프는 요소와 아이디어가 서로 연결되어 현실 세계에서의 관계를 보여주는 방대한 정보 네트워크입니다. 이는 단지 정보를 저장하는 데이터베이스를 뛰어넘는 것입니다. 지식 그래프는 정보 간의 연결도 저장합니다.

이렇게 하면 지식 그래프가 다양한 분야에서 매우 유용하게 활용됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

1. 검색 엔진: 검색 엔진은 지식 그래프를 사용하여 검색어와 실제 개체 간의 관계를 이해합니다. 지식 정보에 구현된 연결 덕분에 '프랑스 요리'를 검색하면 요리법뿐만 아니라 프랑스 와인 산지나 유명한 프랑스 요리사에 대한 정보도 표시될 수 있습니다.

2. 가상 비서: Siri 또는 Alexa와 같은 가상 비서는 지식 그래프를 사용하여 사용자의 요청을 이해하고 유용한 응답을 제공합니다. "에펠탑"이 랜드마크이고 "파리"가 도시라는 것을 알면, 어시스턴트는 에펠탑의 위치에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

3. 기계 학습 애플리케이션: 기계 학습 알고리즘은 지식 그래프를 사용하여 세상에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 예를 들어 추천 시스템은 지식 그래프를 사용하여 영화를 배우, 감독 및 장르에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 과거 선호도를 기반으로 유사한 영화를 추천할 수 있습니다.

4. LLM(대형 언어 모델): LLM은 저장한 모든 정보와 연결에 액세스하고 처리함으로써 지식 그래프의 이점을 누릴 수 있습니다. 이는 LL.M.이 우리의 질문에 대해 보다 포괄적이고 유익한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.

5. 사기 탐지: 지식 그래프를 사용하면 엔터티 간의 연결을 분석하여 사기 활동을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 거래에 알려진 사기성 IP 주소에 연결된 새 계정이 포함된 경우 차트에서는 해당 계정을 의심스러운 것으로 표시할 수 있습니다.

지식 그래프 기초

도서관에서는 책을 카테고리별로 보관할 수 있을 뿐만 아니라 상호 참조도 가능합니다. 파리에 관한 책은 여행 가이드와 파리 작가들의 작품만큼이나 프랑스 역사서에 가깝습니다. 이러한 연결 네트워크는 지식 그래프의 핵심입니다. 지식 그래프의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 노드: 그래프의 기본 엔터티입니다. 물리적 대상(예: 에펠탑), 추상적인 개념(예: 민주주의), 사건(예: 프랑스 혁명), 심지어 사람(예: 마리 퀴리) 등 설명할 수 있는 모든 것이 될 수 있습니다.

2. Edges: 노드 간의 연결입니다. 이는 엔터티가 서로 어떻게 관련되어 있는지 보여줍니다. 가장자리에는 일반적으로 연결의 특성을 지정하기 위해 레이블이 지정됩니다. 파리 예로 돌아가면 'Paris'와 'France' 사이의 가장자리에는 'Capital'이라는 라벨이 있을 수 있습니다. 다른 라벨은 "거주"(파리와 마리 퀴리 사이) 또는 "영향을 받다"(프랑스 혁명과 민주주의 사이)일 수 있습니다.

3. 라벨: 이는 가장자리를 이해하는 데 중요합니다. 이는 노드 간의 연결에 대한 컨텍스트와 의미를 제공합니다.

4. 속성: 노드와 에지는 이와 관련된 추가 속성 또는 메타데이터인 속성을 가질 수 있습니다. 예를 들어 개인 노드에는 "이름", "나이", "성별" 등과 같은 속성이 있을 수 있고, "결혼" 관계를 나타내는 에지는 "시작 날짜" 및 "종료 날짜"와 같은 속성이 있을 수 있습니다. ”

5. 온톨로지: 이는 그래프에 허용되는 엔터티 유형, 엔터티 간의 가능한 관계 및 이러한 관계에 사용되는 레이블을 정의합니다. 부분, 하위 부분 및 다양한 범주의 책이 서로 어떻게 관련되어 있는지 정의하는 책 분류 시스템입니다. 온톨로지는 지식 그래프에서 정보를 구성하는 방법에 대한 규칙을 설정합니다.

6. 그래프에 허용되는 개체를 정의합니다. 데이터에 구조와 일관성을 제공하여 쿼리 및 분석을 더 쉽게 만듭니다.

지식 그래프의 강력한 힘

이 관계 네트워크는 기계라는 고유한 힘을 발휘합니다. 이를 바탕으로 데이터를 매핑할 수 있습니다. 다음은 두 가지 예입니다.

1. 추론 및 추론: 기계의 '아하 순간'

파리는 프랑스의 수도' 및 '프랑스는 유럽에 있습니다' 등이 있습니다. 그래프에 '파리는 유럽에 있습니다'라고 명시적으로 표시되지는 않지만 이러한 항목 간의 연결을 통해 기계는 해당 결론에 대해 추론할 수 있습니다. 이 '아하 순간'은 지식 그래프 추론의 본질. 기계는 이러한 Connect를 분석하고 명시적으로 명시되지 않은 새로운 정보를 추론함으로써 세상에 대한 이해를 넓힐 수 있습니다.

Example

여행 추천 시스템은 지식 그래프를 사용하여 도시와 관광 명소를 연결합니다. 사용자가 에펠탑 방문에 관심을 표명하면 시스템은 사용자가 도시를 구체적으로 언급하지 않더라도 지식 그래프를 사용하여 파리 탐험을 추천할 수 있습니다.

2.

지식 그래프는 고립된 정보의 섬이 아닙니다. 도서관의 범용 파일링 시스템과 마찬가지로 다양한 시스템이 다이어그램에 저장된 정보를 이해하고 교환할 수 있도록 하는 표준화된 형식을 사용하여 구축할 수 있습니다. 각 도서관은 자체 컬렉션(특정 지식 그래프)을 선별할 수 있지만 동일한 조직 원칙(표준화된 형식)을 따르기 때문에 모두 다른 도서관의 정보를 활용할 수 있습니다.

Example

지식 그래프를 활용한 온라인 상점의 상품 추천 엔진. 다이어그램은 제품을 기능, 브랜드 및 유사한 품목과 연관시킬 수 있습니다. 그러면 매장에서는 이 지식 그래프를 제품 리뷰를 제공하는 파트너 회사와 공유할 수 있습니다. 리뷰 회사는 사용자 감성 분석을 위한 자체 지식 그래프를 보유하고 있으며, 스토어의 지식 그래프에 나타난 상품 정보를 바탕으로 리뷰를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 보다 통찰력 있는 추천을 제공할 수 있습니다.

중요한 사용 사례 예

지식 그래프는 테스트 사례를 체계적으로 생성하기 위한 강력한 프레임워크를 제공할 수 있습니다. 이는 소프트웨어 구성 요소의 구조화된 표현, 상호 작용 및 도메인별 지식을 활용하여 달성할 수 있습니다. 테스터는 다이어그램을 분석하여 중요한 경로를 식별하고, 복잡성을 처리하고, 제약 조건을 통합하고, 빌드 프로세스를 자동화하여 테스트 노력의 품질과 적용 범위를 향상시킬 수 있습니다. 몇 가지 중요한 사용 사례를 살펴보겠습니다.

소프트웨어 구성 요소 및 상호 작용 모델링

지식 그래프는 소프트웨어 시스템의 구성 요소(예: 모듈, 클래스, 함수 또는 API)를 그래프의 노드로 나타낼 수 있습니다. 이러한 노드 사이의 가장자리는 구성 요소 간의 상호 작용이나 종속성을 나타낼 수 있습니다. 테스터는 이러한 상호 작용을 분석하여 잠재적인 테스트 시나리오와 시스템 경로를 식별할 수 있습니다.

도메인 지식 통합

지식 그래프는 도메인별 지식(예: 업계 표준, 모범 사례 또는 규제 요구 사항)을 테스트 사례 생성 프로세스에 통합할 수 있습니다. 도메인별 노드와 에지를 그래프에 통합함으로써 테스터는 테스트 사례가 도메인별 고려 사항 및 제약 조건과 일치하는지 확인할 수 있습니다.

버전 제어 및 변경 관리

Knowledge Graph는 시간 경과에 따른 요구 사항 및 테스트 사례의 기록을 추적하여 버전 제어 및 변경 관리도 지원할 수 있습니다. 테스터는 변경 시기와 변경 내용을 포함하여 요구 사항 및 관련 테스트 사례의 발전을 볼 수 있습니다. 이러한 역사적 맥락은 변경의 근거를 이해하고 소프트웨어의 다양한 반복 간 추적성을 보장하는 데 유용합니다.

상호 참조 종속성

요구 사항은 서로 종속되는 경우가 많으며 테스트 사례도 여러 요구 사항에 종속될 수 있습니다. 지식 그래프는 이러한 종속성을 노드 사이의 가장자리로 캡처할 수 있으므로 테스터는 요구 사항과 테스트 사례의 상호 연결성을 시각화하고 이해할 수 있습니다. 이는 테스트 적용 범위에서 잠재적인 충돌이나 격차를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

패턴 및 추세 식별

지식 그래프를 통해 테스터는 반복되는 문제, 일반적인 오류 시나리오 또는 특정 코드 변경과 결함 간의 상관 관계와 같은 결함 발생의 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 테스터는 차트를 분석하여 결함의 근본 원인에 대한 통찰력을 얻고 이에 따라 조사 노력의 우선순위를 정할 수 있습니다.

오픈 소스 지식 그래프

일부 오픈 소스 지식 그래프를 통해 이러한 시스템의 구조와 기능을 이해할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

Wikidata: Wikimedia Foundation에서 운영하는 협업 및 편집 가능한 지식 기반

DBpedia: Wikipedia에서 추출한 지식 그래프

YAGO: 웹 검색을 위한 Wikipedia의 지식 그래프

KBpedia: KBpedia는 오픈 소스 지식입니다. Wikipedia, Wikidata, Schema.org, DBpedia, GeoNames, OpenCyc, 표준 UNSPSC 제품 및 서비스를 포함한 7개의 주요 공개 지식 기반을 통합한 그래프입니다. 데이터 상호 운용성과 지식 기반 인공 지능(KBAI)을 촉진하는 포괄적인 구조를 제공합니다. KBpedia의 상위 온톨로지(KKO)에는 58,000개가 넘는 참조 개념, 엔터티에 대한 약 4천만 개의 매핑된 링크(주로 Wikidata), 5,000개의 관계 및 속성이 포함되어 있습니다. 다양한 머신러닝 작업에 적합한 유연하고 계산 가능한 지식 그래프입니다.

Logseq: 노트, 개요 및 위키 기능을 결합한 지식 그래프 도구로, 사용자는 상호 관련된 노트를 만들고 정보를 그래픽 구조로 구성할 수 있습니다.

Athens: Roam Research와 같은 다른 메모 작성 앱과 통합되는 지식 그래프 도구를 통해 사용자는 연결된 메모를 만들고 아이디어 네트워크를 구축할 수 있습니다.

GraphGPT: 독립형 지식 그래프는 아니지만 GraphGPT는 그래프 기반 응답을 생성하기 위해 미세 조정된 언어 모델입니다. 지식 그래프와 관련된 교육 콘텐츠 제작에 활용할 수 있습니다.

GitJournal: Git 리포지토리와 통합된 지식 그래프 도구로, 사용자가 Git 버전 제어를 사용하여 메모를 생성하고 관리할 수 있습니다.

RecBole: 개인화된 추천을 위해 지식 그래프를 사용하는 추천 라이브러리입니다. 추천 시스템과 관련된 교육 시나리오에 매우 유용합니다.

DeepKE: 지식 그래프의 엔터티와 관계를 벡터 표현에 삽입하는 데 사용할 수 있는 지식 삽입 툴킷은 그래프 기반 기계 학습과 관련된 교육 목적에 유용합니다.

이러한 리소스는 지식 그래프의 기본과 잠재적인 적용을 이해하기 위한 귀중한 학습 기반을 제공합니다.

업계 지식 지도

업계에는 지식 그래프를 통해 기업이 이익을 얻은 사례가 많습니다. 거대 기술 기업인 Google은 지식 그래프를 광범위하게 활용합니다. 지식 그래프는 엔터티 간의 관계를 이해하고 사용자에게 보다 관련성 높은 정보를 제공함으로써 검색 결과를 향상시킵니다.

Amazon은 지식 그래프를 활용하여 추천 시스템을 강화합니다. 사용자 행동과 제품 속성을 분석하여 고객을 위한 맞춤형 추천을 생성합니다.

Walmart는 지식 그래프를 사용하여 공급망 관리를 최적화합니다. 제품, 공급업체 및 물류 간의 관계를 모델링하여 재고 관리 및 유통을 개선합니다.

승차 공유 회사인 Lyft는 지식 그래프를 사용하여 경로 최적화를 강화하고 운전자-승객 매칭을 개선합니다. 지리적 관계를 이해함으로써 이동 시간을 최적화하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

Airbnb의 지식 그래프는 선호도, 위치, 예약 가능 여부를 기준으로 호스트와 게스트를 연결하는 데 도움이 됩니다. 관련 목록을 제안하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

Allianz와 eBay라는 두 가지 구체적인 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

Allianz: 지식 그래프로 회귀 테스트 단순화

독일의 거대 보험업체인 Allianz는 핵심 보험 플랫폼의 회귀 테스트를 단순화하기 위해 지식 그래프 시스템을 구현했습니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

지식 그래프 구성

Allianz는 보험 플랫폼 기능, 사용자 역할, 데이터 개체(보험 증권, 청구, 고객) 및 이들 간의 관계에 대한 정보를 캡처하는 지식 그래프를 구축했습니다.

테스트 사례 자동화

지식 그래프를 사용하여 기본 회귀 테스트 사례를 자동으로 생성하세요. 다이어그램의 풍부한 정보 네트워크를 통해 시스템은 다양한 테스트 시나리오를 식별하고 해당 테스트 사례를 만들 수 있습니다. 이는 회귀 테스트에 필요한 수동 작업의 양을 크게 줄여줍니다.

향상된 테스트 유지 관리

시스템 변경 사항을 나타내는 지식 그래프 기능의 가치가 입증되었습니다. 보험 플랫폼이 업데이트되면 지식 그래프도 쉽게 업데이트되어 이러한 변경 사항을 반영할 수 있습니다. 이렇게 하면 자동으로 생성된 회귀 테스트가 관련성을 유지하고 최신 기능을 계속해서 포괄할 수 있습니다.

알리안츠 결과는 긍정적입니다. 그들은 회귀 테스트 시간이 크게 감소하고 이에 따라 테스트 범위가 증가했다고 보고했습니다. 또한 지식 그래프는 테스트 유지 관리를 단순화하여 테스터가 보다 복잡한 시나리오에 집중할 수 있도록 합니다.

eBay: 지식 그래프를 사용하여 테스트 사례 디자인 향상

전자상거래 거대 eBay는 지식 그래프를 사용하여 마켓플레이스 플랫폼에 대한 테스트 사례의 디자인 및 관리를 개선하려고 합니다. 접근 방식에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.

사용자 여정 매핑

eBay는 지식 그래프를 사용하여 플랫폼에서 사용자 여정을 모델링합니다. 여기에는 구매자, 판매자, 제품, 검색 기능, 결제 프로세스 등의 엔터티가 포함됩니다. 이러한 엔터티 간의 관계는 신중하게 매핑되어 사용자 상호 작용에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.

테스트 적용 범위 격차 식별

eBay는 지식 그래프로 사용자 여정을 시각화함으로써 기존 테스트 사례가 부족한 영역을 쉽게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프는 특정 유형의 사용자 상호 작용이나 특정 극단적 사례 시나리오에 대한 테스트가 없음을 나타낼 수 있습니다.

테스트 스위트 디자인 최적화

이러한 격차가 확인되면 eBay는 사용자 여정을 완벽하게 포괄할 수 있도록 새로운 테스트 케이스를 디자인할 수 있습니다. 지식 그래프는 테스트 사례 설계에 대한 보다 체계적인 접근 방식을 용이하게 하여 기능이 철저하게 테스트되도록 합니다.

결과에 대한 구체적인 세부 사항은 제한되어 있지만 eBay의 실험은 복잡한 소프트웨어 시스템에 대한 테스트 케이스 설계의 효율성과 효과를 향상시키는 지식 그래프의 잠재력을 보여줍니다.

기술적 과제

이러한 강력한 도구를 구축하고 유지 관리하는 데는 몇 가지 뛰어난 문제가 있습니다. 대량의 데이터를 수집하고 정리하는 것부터 지식 그래프를 최신 상태로 유지하는 것까지 극복해야 할 중요한 과제가 있습니다. 챌린지 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 데이터 수집 및 정리

지식 수집

포괄적인 지식 그래프를 구축하려면 다양한 소스에서 정보를 수집해야 합니다. 이는 특히 복잡한 도메인의 경우 시간이 많이 걸리고 리소스 집약적인 작업이 될 수 있습니다.

데이터 품질

지식 그래프에 입력되는 정보의 정확성과 일관성이 중요합니다. 오류, 불일치, 중복을 제거하기 위해 데이터를 정리하고 필터링하는 것은 매우 어려운 일이 될 수 있습니다.

2. 지식 그래프 구축 및 유지 관리

아키텍처 설계

엔터티 유형, 관계 및 속성을 포함하여 지식 그래프의 구조를 정의하려면 신중한 계획이 필요합니다. 스키마는 일관성을 유지하면서 새로운 정보를 수용할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 합니다.

지식 그래프 인구

정확하고 최신 정보로 그래프를 채우는 것은 지속적인 과정이 될 수 있습니다. 세상이 변화함에 따라 지식 그래프도 이러한 변화를 반영하도록 업데이트되어야 합니다.

3. 통합 및 상호 운용성

데이터 통합 ​​

지식 그래프에는 다양한 형식과 구조를 가질 수 있는 다양한 소스의 정보 통합이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 차이점을 조정하고 원활한 데이터 흐름을 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.

상호 운용성

지식 그래프가 잠재력을 최대한 발휘하려면 다른 지식 그래프와 소통하고 정보를 교환할 수 있어야 합니다. 이러한 상호 운용성을 촉진하려면 표준화된 형식과 프로토콜이 필요합니다.

4. 추론 및 추론

추론 기능

지식 그래프는 기존 연결을 기반으로 새로운 정보를 추론하고 추론할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 강력한 추론 알고리즘을 개발하는 것은 지속적인 연구 분야입니다.

설명가능성

지식 그래프가 추론을 수행할 때 그 뒤에 있는 추론을 이해하는 것이 중요합니다. 추론 프로세스의 투명성과 설명 가능성을 보장하는 것은 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.

5. 확장성 및 성능

대규모 지식 그래프

지식 그래프의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 저장, 처리 및 쿼리 관리가 어려워질 수 있습니다. 많은 양의 정보를 효율적으로 처리하려면 확장 가능한 솔루션이 필요합니다.

쿼리 성능

지식 그래프에서 정보를 빠르고 효율적으로 검색하는 것은 실제 애플리케이션에 매우 중요합니다. 쿼리 처리 기술을 최적화하는 것은 지속적인 과제입니다.

마무리

지식 그래프는 소프트웨어 엔지니어링 및 테스트의 패러다임 전환을 나타냅니다. 지식 그래프는 전통적인 테스트 사례 관리 방법을 뛰어넘어 소프트웨어 시스템에 대한 보다 포괄적이고 상호 연결된 보기를 제공합니다. 이러한 구조화된 정보 표현은 자동화, 최적화 및 더욱 강력하고 효율적인 소프트웨어 개발 수명주기의 가능성을 열어줍니다. 기술이 성숙해지고 과제가 해결됨에 따라 지식 그래프는 현대 소프트웨어 엔지니어링 실무의 초석이 될 것으로 예상됩니다.

위 내용은 지식 그래프로 지식 정리하기: 업계 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!