人工智能和知识图谱：知识图谱在人工智能系统中的优势

知识图谱融入 AI 解决方案后，将带来诸多优势。这些优势涵盖 互操作性、查询功能等 技术改进以及 可解释性、可信度、减少开发工作量等 更高层次的关注点。本文概述了知识图谱的主要优势，以及它 如何补充机器学习模型，助力打造更 值得信赖的 AI 。 数据互操作性和集成：知识图谱 (KG) 的优势在于通过提供通用语义层来统一来自不同来源的数据。使 用共享标识符和本体，知识图谱可以连接以前孤立的数据——例如，将 CRM 中的客户资料与其在财务 系统中的交易以及其在服务台的支持工单关联起来。互操作性源于遵循标准（例如 RDF、schema.org 或领域本体）并使用全局标识符（例如 RDF 中的 URL 或 IRI），从而使不同的数据集"使用同一种语 言"。这意味着，只要创建到本体的映射，就可以以相对较低的摩擦将新的数据源插入到知识图谱中。 其好处是，组织可以 全面查询所有数据 ，而无需手动关联数据库之间的 ID。它有助于对核心业务实体 （客户、产品等）进行 全方位的了解 。由于许多知识图谱使用 Web 标准，集成甚至延伸到组织外部 ——链接到 Wikidata 等外部知识图谱以获取更多上下文，或通过共享词汇表链接到合 ...