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与创始人交个朋友
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在这篇文章中,Capgemini 的知识图谱负责人 Veronika Heimsbakk 分享了她为客户创建语义知识模型的方法。阅读本指南,了解她如何与客户合作,从头开始构建语义知识模型,并发现可以应用于您自己的语义建模项目的实践。
在参加 2024 年知识图谱大会时,我与 metaphacts 的创始人兼首席科学官 Peter Haase 一起参加了一个关于本体及其建模的讨论小组。之后,metaphacts 邀请我为他们的博客撰稿,详细阐述我的语义建模方法。在这里,我将重点介绍我与客户合作创建语义知识图谱时通常遵循的步骤。
值得一提的是,我没有遵循某一种特定的本体建模方法,而是基于不同的方法,因为客户的成熟度和需求各不相同。这篇博客文章将描述我日常工作的基本步骤和构建模块,不过,我在 Capgemini 的同事可能会有不同的方法。
• 先决条件:在开始语义建模之前
• 与客户的初步活动
• 绘制初步概念
• 开始自己的建模过程
• 发现对公理和/或约束的需求
• 使用实例填充
• 回到起点
在开始实际的信息建模之前,有几件事需要先搞清楚。这些步骤可以与客户一起完成,也可以由客户自行提供这些信息。在此,我假设用例和/或用户故事已经确定。
1. 确定范围
2. 确定信息来源
3. 时间框架和里程碑
您的客户需要确定知识图谱将服务的范围。发现一个足够小且具有足够高价值的范围,以展示知识图谱能够为其用例带来的奇迹,这是一门科学。然而,由于知识图谱是一个动态模型,具有易于扩展的特性,开始的范围可以非常小。
假设用例是为咨询公司创建一个简历和项目的门户,那么一个起始范围可以是来自某个特定部门的所有员工和项目,之后可以逐步添加更多部门。在此阶段,您还需要开始考虑粒度问题。知识图谱是数据的原子分解,但对于您的特定项目,您真正需要的粒度级别是多少?保持简单。在本体开发过程中,这个粒度问题会多次出现。
接下来,您需要了解有哪些信息来源,以及它们的形式。我们是否可以访问这些信息?是否需要考虑第三方来源?信息来源差异很大。它们可以是 Word 文件、Excel 表格、SQL 数据库、数据流、PDF 文件、JSON API,几乎任何类型的文件都可以。作为知识工程师,您必须为处理非结构化数据、混乱数据、低质量数据做好准备。我们的工作是解析、转换,并在客户的数据中创建秩序和完整性。
与您的客户一起,规划所需的里程碑,并将它们绘制在项目的时间线上。本体建模是一个迭代的工作,需要与客户领域专家密切合作,以建立语义知识层,即本体所服务的层。在确定范围时,必须考虑到可用的时间。一个为期 8-20 周的最小可行产品(MVP)或概念验证(PoC)将有不同的里程碑和阶段,与一个全面的项目相比。
在您独自一人,沉浸在您最喜欢的建模工具中并映射所有那些混乱的数据之前,您需要与客户一起完成一些活动。这些活动将帮助并在整个过程中为您提供指导。
在先决条件就位后,您可以开始定义一系列核心问题。这些是您希望通过本体回答的自然语言问题。它们通常可以很好地转换为 SPARQL 查询,以便稍后测试知识图谱。核心问题列表将作为建模过程中的有用指南,并在测试知识图谱时非常有帮助。
回到我们之前的例子,一些核心问题可能是:“Lisa 在过去三年中参与了多少个 Azure 项目?”、“我们有多少 PRINCE2 认证的高级架构师?”、“我们需要所有与 AWS 相关项目的 KPI 统计数据。”,等等。问题越多越好!
找到这些问题是与客户一起进行的活动。
这是我在这份工作中最喜欢的活动之一——从客户的头脑中挖掘知识,并一起将其绘制在纸上!我通常将这个活动安排为一个 2-4 小时的研讨会,所用的工具是 A3 纸和一盒彩色铅笔。
我们从用例开始。它包含什么?有哪些概念,它们的含义是什么?这个概念是否与其他概念有关系?它是否包含“子概念”?
您的工作是提出那些看似愚蠢的问题,以便将客户的知识从他们的脑海中挖掘出来并记录在纸上。如果一开始有些困难,您可以让客户将相关词语写在便利贴上,按类别分组,然后开始绘制。
现在是时候开始实际的建模工作了。此时,您手中已经有了几种有用的工具:绘图、核心问题和信息来源。
接下来,您可以选择不同的方法来开始这阶段的工作。
• 可能某些信息来源包含机器可读的模式或类似的内容,您可以将其解析为 RDF 以获取一个初始框架。
• 可能您的客户已经熟悉 RDF,并希望参与工作。在这种情况下,建立一个协作基础设施非常重要。作为知识工程师,您需要了解供应商的生态系统,以便为客户做出最佳的工具和数据库推荐,以满足他们的需求。
• 也可能您几乎没有任何可参考的材料,除了通过先决条件和绘图研讨会收集到的线索。
无论哪种情况,本体都会逐渐成形。
网上有很多可用且维护良好的本体,等待您为客户用例复用它们的知识。是否有任何外部本体或词汇表可以为您的客户用例使用?
我与公共部门的客户合作较多。在挪威,我们有自己的国家数据目录,它基于 DCAT-AP-NO、SKOS-AP-NO 以及相关的 RDF 规范。在大多数项目中,我会重用这些 RDF 资源来描述客户的知识。
在某些情况下,可能需要推理功能。我最常遇到的是实体分类推理,但在少数情况下,我也遇到过基于各种指标的实体排列或组合推理。如果确实需要为推理目的描述公理和限制,请确保您有一个允许您这样做的工具。尽管我并不总是在本体中需要公理,但我倾向于为所有本体利用 RDFS 推理。这是为了确保本体的语义与实例数据的预期相符,并避免模型构建方式带来的意外结果。
然而,SHACL 形状的约束需求在当今更为常见。我认为,在封闭世界假设下验证数据通常比开放世界假设更接近现实情况。但我仍然会分别建模本体和形状,通常先建模本体,然后将这些 RDF 资源复用到 SHACL 形状描述中。
[图片:水电站的分类公理示例,然后根据最大输出将个体分类到其适当的组。]
对于大多数用例,客户希望使用本体来推动数据驱动的决策、分析和洞察。在这些情况下,填充实例数据(个体)到知识图谱中的需求变得明显。
在这种情况下,您不会想手动添加这些实例。市场上有许多映射工具可供选择,或者您可以使用 RDF 编程框架根据本体映射个体。
一旦图谱包含了个体及其属性和关系,再加上知识层(即本体),您就拥有了一个 知识图谱。您可以根据已建立的核心问题开始测试和评估。
如前所述,大多数核心问题都可以轻松转换为 SPARQL 查询,这使得回答它们变得容易。将您的答案(最好通过知识图谱可视化工具可视化)带回客户,与他们一起评估质量和准确性。我们找到了我们想要的东西吗?是否获得了新的洞察?我们是否遗漏了什么?客户数据中是否存在不一致?
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