人工智能擴展中的缺失環節：知識圖譜優先，而非數據優先

根據德勤的數據，94%的商業領袖表示人工智能對成功至關重要。但是，盡管進行了大量的投資和實驗，將人工智能試點擴展到有意義的、全企業范圍的結果仍然是領導層面臨的決定性挑戰。僅僅因為一個成功的試點能夠證明一個概念是有效的，并不能保證將其擴展到滿足復雜的業務目標。

這些失敗的原因不是有缺陷的算法，而是數據不匹配：在昨天支離破碎、貧乏數據的基礎上構建明天的智能系統。當今的組織需要確保數據準備就緒，以避免模型性能、系統信任和戰略一致性方面的失敗。為了取得成功，首席信息官必須從“數據第一”轉向“知識第一”的方法，以利用人工智能的真正優勢。GraphRAG——人工智能知識自動化的下一個進化

傳統的檢索增強生成（RAG）改變了人工智能利用外部數據的方式，但在準確性、上下文和可追溯性方面往往不足。標準RAG模型通常難以連接分散的信息、跨域推理或提供可驗證、可解釋的輸出。

就是GraphRAG（基于知識圖的檢索增強生成）變得至關重要的地方。GraphRAG通過利用基于知識圖的數據結構來映射復雜數據集之間的關系，從而增強了AI響應的相關性。這種方法不僅提高了準確性，還提供了豐富、可驗證和情境感知的見解，使組織能夠真正意識到知識。技術專業人員可以依靠GraphRAG來提供高價值的決策，這些決策基于特定領域的推理，為數據添加了關鍵的背景和意義。

特定領域的推理能力為數據提供上下文和意義，這對于專業和可靠的建議至關重要。跨孤立數據井的語義層創建了所有數據的統一視圖，實現了以往無法實現的全面見解。另一個好處是它能夠通過確保人工智能系統不是“黑匣子”，而是透明和值得信賴來支持人工智能治理和可解釋性。最后，它充當了一個智能體骨干，通過協調一組智能體可以可靠地執行復雜的任務。

知識優先的方法解決了阻礙許多人工智能計劃的基礎數據混亂問題。實施知識優先方法的業務影響是具體和可衡量的，克服了幾個關鍵挑戰，例如：

語義數字孿生：克服了碎片化的可見性、僵化的數據模型和不可訪問的信息。GraphRAG提高了預測性維護的準確性，并縮短了關鍵設備故障的平均解決時間。

技術知識管理：打破孤島，簡化對復雜術語的訪問，并保留機構專業知識。GraphRAG縮短了尋找工程解決方案的時間，并最大限度地減少了研發項目的重疊。

智能合規：駕馭監管復雜性，發現隱藏的合規差距，并簡化報告。GraphRAG減少了合規違規，加快了監管評估和審計。

對全球制造商、研究機構和制藥公司的案例研究表明，GraphRAG節省了大量時間，正確答案率超過95%，優于標準的基于向量的RAG方法。例如， Takeda物制藥公司正在使用GraphRAG技術將公司范圍內的數據作為結構化知識圖進行處理，使其數據為人工智能做好準備，并自動化業務流程。

為什么人工智能的成功取決于一種新的架構方法

轉向知識優先的架構不僅是一種選擇，也是一種必要，是對傳統數據優先思維的直接挑戰。幾十年來，企業一直專注于積累海量數據，認為更多的數據本質上會帶來更好的洞察力。然而，這種方法造成了碎片化、缺乏上下文的數據孤島。

這種“數字流沙”是“語義挑戰”的根源，因為數據是孤立和異構的。例如，所有非結構化數據（即電子郵件、報告、文檔）中的80-90%是一個巨大的、未開發的資源。問題不在于數據的稀缺性，而在于“缺乏能夠提取商業價值的工具和技術”。歧義是下一個因素，并且非常頻繁，數據資產存在同義詞（一件事有多個名稱）和同形詞（許多事情有一個名稱）。最后，元數據是“被動的”，這意味著它通常只在其原始數據倉中有意義。例如，搜索“藍色數據”可能會產生“Azure”、“Sapphire”和“Cerulean”，沒有上下文就無法解讀它們。

當在這個不穩定的基礎上構建復雜的人工智能時，組織實際上是在數字流沙上構建：人工智能模型無法運行，無法信任，項目永遠無法擴展以提供有意義的商業價值。

知識優先的方法從根本上改變了目標，從簡單地存儲數據轉變為構建一個互聯的、全企業范圍的知識圖。知識圖不僅僅是對單詞進行索引，而是理解這個詞的概念、其替代標簽及其關系——是“用戶體驗設計”所需的一種技能。

這個“大腦”理解人、過程、產品和法規之間的關系。它提供了人工智能從簡單自動化轉向戰略智能所需的背景、推理和可靠性。

從語境貧乏到語境豐富：治理與意圖

這種架構的真正力量在于它能夠理解用戶意圖+上下文。對“韌性”的標準搜索將返回一般的心理定義。但是，當一位來自“銀行業”的用戶一直在閱讀關于“流行病”的文章并提出同樣的問題時，知識優先系統會理解背景。并提供一個更有價值和相關性的答案。

這個語義層建立在分類法和本體論等知識模型之上，將“被動”元數據轉化為“主動”語義元數據。這種主動元數據是真正的人工智能治理的基礎，基于公平原則：使數據可查找、可訪問、可互操作和可重用。

實現知識優先任務的關鍵要點

數據優先失敗：在碎片化、孤立和被動的數據上構建人工智能是人工智能擴展失敗的主要原因。

知識優先成功：一種知識優先的方法，使用知識圖，創建了一個主動且相互關聯的語義層，提供上下文和推理。

這是“事物，而不是字符串”：人工智能必須理解單詞（字符串）背后的概念（事物），以解決歧義和同義詞。

上下文為王：數據的價值由用戶意圖和上下文決定。基于知識圖的系統可以區分意圖，并提供高度相關的、特定領域的答案。

治理是內置的：基于FAIR原則（可查找、可訪問、可互操作、可重用）構建的知識優先架構是強大的人工智能治理、合規性和沿襲的基礎。

GraphRAG是推動者：GraphRAG技術將知識圖的推理能力與LLM的生成能力聯系起來，提供準確、可解釋和值得信賴的結果。

初代數據造了大量孤立、被動和模糊的信息。事實證明，對于企業現在所需的復雜、值得信賴和可擴展的人工智能來說，這是一個不穩定的基礎。人工智能項目的成功不僅限于算法，還取決于為其提供高質量、豐富上下文知識的架構基礎。

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