Nandakishor Koka 如何使用知识图谱和 AI 来转变企业数据智能
快速阅读: 《DevX.com》消息，南达基肖尔·科卡是AI领域的专家，拥有20多年经验。他通过知识图谱和AI架构解决复杂企业挑战。知识图谱提升AI准确性，增强上下文理解。他讨论了RAG系统的挑战和知识图谱的架构决策，并定义了AI代理的关键组件。
南达基肖尔·科卡：知识图谱与AI架构的先锋
南达基肖尔·科卡，一位在数据采集、工程及机器学习领域拥有超过二十年经验的专家，正在利用知识图谱和先进的AI架构解决复杂的企业挑战。目前担任首席技术架构师的南达，已经为人群分析、文档智能以及代理型AI系统开创了创新解决方案。在这次深入采访中，他分享了知识图谱如何增强现代AI应用，他构建可靠RAG系统的思路，以及他对代理型工作流未来的愿景。
知识图谱：AI系统的革新者
知识图谱代表了AI系统获取和利用信息方式的根本转变。现代应用程序不再仅仅依赖概率语言模式，而是能够基于经过验证的结构化数据来确定其响应。“知识图谱通过提供结构化的、相互连接的数据来增强现代AI应用，使大型语言模型（LLMs）在事实和上下文准确性方面更加精确，”南达解释道。“它们通过将响应链接到已验证的知识来减轻LLM幻觉，从而实现更可靠的输出。知识图谱还通过嵌入特定领域的关系和层次结构来丰富上下文理解，LLMs可以查询这些内容以提高推理和回忆能力。”
知识图谱与RAG应用中的大语言模型之间的关系继续朝着更复杂的架构发展。最初主要作为验证层的知识图谱现在正成为生成过程本身的一部分。“大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）在检索增强生成（RAG）应用中的集成正在向更紧密耦合的架构发展，”他指出。“在现代RAG系统中，KGs充当上下文预过滤器，提供结构化事实来塑造提示本身，而不仅仅是验证结果。”这种演变包括混合推理模型的兴起，其中知识图谱和LLMs协同工作。“在这种设置下，KGs提供结构化的因果链或实体关系，而LLMs则用自然语言详细阐述每个步骤，将符号精度与生成流畅性相结合。”
基于图的方法：解决复杂问题的利器
在参与Konwinski挑战时，南达探索了各种高效检索基于错误描述的相关代码片段的方法，该挑战涉及使用AI代理自动检测和修复软件错误。“我的初始策略是开发一个代码搜索引擎，对软件存储库进行索引，并利用基于文本的检索技术将错误报告与相关代码块匹配，”他解释说。“这种方法涉及创建错误描述和代码片段的嵌入，允许基于相似性的搜索。虽然这种方法提供了一定程度的准确性，但它难以保持上下文连贯性，并且常常无法捕捉代码库中的微妙依赖关系。”
解决方案是构建软件存储库的知识图谱表示。“这个过程从解析代码成抽象语法树（ASTs）开始，这使得代码的逻辑组件有了结构化的表示。然后我将这些ASTs转换为图结构，其中模块、类、函数和变量被表示为节点，而依赖关系、继承和函数调用则被描绘为连接这些节点的边。”这种方法提供了显著更好的结果。“这种基于图的表示相较于传统RAG的平面结构提供了更丰富的语义层。例如，当错误描述引用特定类方法时，KG不仅可以定位该方法本身，还可以追溯相关的函数和依赖关系，显著提高了检索片段的精度。”
RAG系统的挑战与应对
构建有效的RAG系统在多个维度上都面临重大挑战。南达指出了组织通常遇到的三大障碍类别。部署RAG系统面临的首要挑战之一是组织准备情况，包括确保对必要基础设施和熟练资源的投资，”他解释说。“实施RAG系统通常需要先进的硬件来高效运行大型语言模型（LLMs），如GPU集群或可扩展的云环境。”
数据获取和准备是另一个关键障碍。“RAG系统严重依赖于获取和准备大量多样化的数据，这些数据通常是碎片化的，并以异构格式存储。当处理来自关系数据库、API、文件系统和流数据等不同数据源时，数据获取变得尤其具有挑战性。第三个主要挑战是随着时间推移维持系统的可靠性。“由于数据分布的变化或过时的信息，RAG系统可能会随着时间推移而退化。为了保持稳健性，RAG管道还必须包括监控和警报机制，以检测数据摄取、模型评分或响应生成中的故障。”
对于数据预处理，南达概述了十个关键技术，包括文本规范化、个人敏感信息移除、文档分块、元数据提取、实体和关系提取、语言检测、去重、OCR预处理、嵌入优化和质量过滤。
知识图谱系统的架构决策
在构建复杂的AI系统时，某些架构选择对于成功至关重要。南达强调了解耦架构和混合存储方法的重要性。“一个关键的决定是采用解耦微服务架构，将KG与LLMs和其他组件分离，以便独立扩展和维护，”他解释说。“此外，使用结合图数据库、向量数据库和结构化数据获取与存储的混合存储解决方案，确保在处理关系和非结构化数据时具有灵活性。”
性能优化需要仔细关注缓存和处理策略。“为了优化性能，系统应采用图缓存和异步处理以减少查询延迟，特别是在处理大规模图时。跨集群负载均衡和预计算频繁访问的子图可以帮助保持响应能力。”
定义有效的AI代理
南达全面定义了构成AI代理的内容及其有效代理工作流所需的组件。“在代理型AI的背景下，代理本质上是一个自主程序，旨在在没有持续的人类输入的情况下做出决策、采取行动并追求特定目标，”他解释说。“这些代理被设计为独立操作，利用先进的计算技术与其环境交互、处理信息并执行任务，以模仿智能行为。”
有效代理的架构涉及三个核心组件。“本质上，一个AI代理通常由三个基本组成部分组成：访问语言模型（LLM）、工具和执行循环。代理依靠大型语言模型（LLM）来理解和解释，规划一系列行动以完成给定的目标。”记忆在代理有效性中起着至关重要的作用。“记忆对于构建有效的AI代理至关重要，使它们能够从过去的经验中学习、适应不断变化的环境并做出明智的决策。它提供上下文意识，帮助代理回忆先前的操作和互动，从而更有效地执行任务并避免重复努力。”
可靠代理工作流的关键组件包括内存管理、执行循环、工具和资源访问、护栏和安全措施、全面的日志记录和监控、学习和适应能力以及强大的错误处理。
工具和框架的实施
对于希望在其AI应用中实施知识图谱的开发人员，南达推荐了一系列涵盖多个类别的工具。“对于图数据库，流行的选择包括Neo4j（基于Cypher且广泛采用）、Amazon Neptune（支持RDF和属性图）、TigerGraph（专为深度链接分析构建）和Ontotext GraphDB（出色的SPARQL支持），”他解释说。他强调了一种专门设计用于知识图谱构建的新工具。“知识图谱领域的一个新兴工具是Triplex，这是SciPhi.AI开发的一个开源大型语言模型，专门用于从无结构数据获取中构建知识图谱。Triplex提取主谓宾三元组，这是知识图谱的基础元素，使原始文本高效转化为结构化格式。”
对于与LLMs和RAG工作流的集成，他推荐了Pydantic AI、LangChain、LlamaIndex和Neo4j的LLM工具包。“这些库让你构建管道，其中LLM查询知识图谱或由其引导以进行上下文感知生成。”可视化对于开发和调试至关重要。“最后，像Neo4j Bloom、Gephi和Graphistry这样的可视化工具对于探索、调试和展示你的知识图谱至关重要。这些工具使你更容易理解图结构、追踪关系并验证数据。”
随着知识图谱和大型语言模型不断发展，南达的专业知识展示了如何深思熟虑地将结构化知识与生成式AI整合，创造出更可靠和有效的企业解决方案。他的见解指向了越来越复杂的架构，其中符号推理和自然语言理解无缝协作。
凯尔·刘易斯
凯尔·刘易斯是一位资深的技术记者，拥有超过十年的行业经验，报道最新的技术创新和趋势。他对一切数字事物充满热情，凭借深刻的洞察力和发人深省的评论，在消费电子前沿和突破性企业解决方案等领域建立了声誉。
(以上内容均由Ai生成)
