नॉलेज ग्राफ क्या है?

Scrapeless Web Unlocker ऐसा वेब कंटेंट प्राप्त करता है जो नॉलेज ग्राफ वर्कफ़्लो में एंटिटी और रिलेशनशिप एक्सट्रैक्शन के लिए स्रोत एविडेंस उपलब्ध करा सकता है।

नॉलेज ग्राफ क्या है?

एक नॉलेज ग्राफ एंटिटीज़ और उनके बीच के रिश्तों को ऐसी फ़ॉर्म में दर्शाता है जिसे एप्लिकेशन क्वेरी और इंटरप्रेट कर सकें। एंटिटीज़ प्रोडक्ट्स, ऑर्गनाइज़ेशंस, स्थान, डॉक्यूमेंट्स, या कॉन्सेप्ट्स हो सकते हैं। रिश्ते विशेष अर्थ व्यक्त करते हैं, जैसे कि कोई प्रोडक्ट किसी ऑर्गनाइज़ेशन द्वारा मैन्युफैक्चर किया जाना या कोई डॉक्यूमेंट किसी प्रोडक्ट का वर्णन करना। ग्राफ तब उपयोगी बनता है जब वे पहचानें और अर्थ विभिन्न स्रोतों में सुसंगत बने रहें।

एक नेटवर्क ड्रॉइंग ग्राफ का विज़ुअलाइज़ेशन है, उसकी परिभाषा नहीं। एक उपयोगी नॉलेज ग्राफ के लिए आइडेंटिफ़ायर्स, अनुमत रिश्तों का मॉडल, उसके स्टेटमेंट्स के लिए एविडेंस, और परिवर्तन के नियम भी ज़रूरी होते हैं। इन तत्वों के बिना, लेबल्स को एरो से जोड़ना अस्पष्टता को सुलझाने के बजाय उसे छिपा सकता है।

एंटिटीज़ और रिश्तों को कैसे दर्शाया जाता है?

एक ग्राफ मॉडल पहचाने जा सकने वाली चीज़ों और उनके बीच के अर्थपूर्ण लिंक्स को दर्शाता है। RDF रिप्रेज़ेंटेशन में, एक स्टेटमेंट सब्जेक्ट, प्रेडिकेट, और ऑब्जेक्ट ट्रिपल होता है। RDF concepts and abstract syntax यह परिभाषित करते हैं कि आइडेंटिफ़ायर्स, लिट्रल्स, और ट्रिपल्स मिलकर ग्राफ कैसे बनाते हैं। सब्जेक्ट किसी प्रोडक्ट की पहचान कर सकता है, प्रेडिकेट उसके मैन्युफैक्चरर को व्यक्त कर सकता है, और ऑब्जेक्ट किसी ऑर्गनाइज़ेशन की पहचान कर सकता है।

प्रॉपर्टी ग्राफ़्स आमतौर पर नोड्स और रिश्तों को अटैच्ड प्रॉपर्टीज़ के साथ दर्शाते हैं। किसी प्रोडक्ट नोड का एक डिस्प्ले नाम हो सकता है, जबकि किसी रिश्ते में ऑब्ज़र्वेशन कॉन्टेक्स्ट हो सकता है। ये मॉडल अलग-अलग परंपराएँ और टूलिंग ऑफ़र करते हैं। यह मानने की बजाय कि हर नॉलेज ग्राफ को एक ही रिप्रेज़ेंटेशन का उपयोग करना चाहिए, प्रश्नों और इंटरचेंज आवश्यकताओं के आधार पर चुनाव करें।

लिट्रल वैल्यूज़ और एंटिटीज़ को जानबूझकर अलग रखा जाना चाहिए। प्राइस अमाउंट एक वैल्यू है। सेलर, मार्केट, करंसी, और ऑब्ज़र्वेशन टाइम के साथ कोई ऑफ़र अपनी अलग पहचान का हकदार हो सकता है, क्योंकि कई स्टेटमेंट्स को उसी कॉन्टेक्सचुअल ऑब्जेक्ट का संदर्भ देना पड़ सकता है। ऑफ़र को स्पष्ट रूप से मॉडल करना इस बात को रोकता है कि कोई अमाउंट प्रोडक्ट की एक शाश्वत प्रॉपर्टी जैसा दिखे।

ऑन्टोलॉजी या ग्राफ स्कीमा क्या करता है?

ग्राफ स्कीमा या ऑन्टोलॉजी वे कॉन्सेप्ट्स और रिश्तों के अर्थ परिभाषित करता है जो कनेक्टेड डेटा को इंटरप्रेटेबल बनाते हैं। शुरुआत उन भेदों से करें जिनकी एप्लिकेशन को वास्तव में ज़रूरत है। प्रोडक्ट, वेरिएंट, ऑफ़र, सेलर, और मैन्युफैक्चरर कैटलॉग में अलग-अलग कॉन्सेप्ट्स हैं, भले ही स्रोत पेज उन्हें साथ में प्रस्तुत करे।

रिश्तों की दिशा और अपेक्षित टार्गेट्स परिभाषित करें। कोई ऑर्गनाइज़ेशन जो प्रोडक्ट बेचता है, ज़रूरी नहीं कि उसे मैन्युफैक्चर भी करता हो। किसी पेज पर ब्रांड का उल्लेख स्वामित्व स्थापित नहीं करता। ये भेद सेमान्टिक आवश्यकताएँ हैं, और कोई भी ग्राफ स्टोरेज इंजन केवल नज़दीकी लेबल से इन्हें सुरक्षित रूप से अनुमान नहीं लगा सकता।

कंस्ट्रेंट्स अपेक्षाओं को टेस्ट करने योग्य बना सकते हैं। Shapes Constraint Language RDF डेटा के लिए आवश्यकताओं का वर्णन कर सकता है, जिनमें प्रॉपर्टी कार्डिनैलिटी और वैल्यू टाइप्स शामिल हैं। किसी शेप के विरुद्ध वैलिडेशन उस शेप के अनुरूपता स्थापित करता है। यह यह स्थापित नहीं करता कि वास्तविक दुनिया का दावा सटीक है।

प्रारंभिक मॉडल को इतना छोटा रखें कि उसे रिव्यू किया जा सके। ऐसा संकीर्ण ग्राफ जो परिभाषित प्रश्न का उत्तर देता हो, उस व्यापक शब्दावली से आसान मेंटेन होता है जिसकी रिलेशनशिप्स की कोई सुसंगत व्याख्या नहीं है। जब कोई वास्तविक क्वेरी या एविडेंस आवश्यकता मांग करे, तब ही नए कॉन्सेप्ट्स जोड़ें।

एंटिटी रिज़ोल्यूशन कैसे काम करता है?

एंटिटी रिज़ोल्यूशन यह तय करता है कि क्या अलग-अलग स्रोत रिकॉर्ड्स एक ही वास्तविक दुनिया की एंटिटी को संदर्भित करते हैं। स्थिर स्रोत आइडेंटिफ़ायर्स उपयोगी प्रारंभिक बिंदु हैं, लेकिन उनका स्कोप समझना ज़रूरी है। कोई लिस्टिंग आइडेंटिफ़ायर प्रोडक्ट की बजाय ऑफ़र की पहचान कर सकता है। किसी कंपनी का नाम कई असंबंधित ऑर्गनाइज़ेशंस को संदर्भित कर सकता है या समय के साथ बदल सकता है।

एंटिटीज़ को मर्ज करने से पहले मजबूत एविडेंस का उपयोग करें। स्टैंडर्डाइज़्ड प्रोडक्ट आइडेंटिफ़ायर, वेरिफ़ाइड ऑर्गनाइज़ेशन डोमेन, या डॉक्यूमेंटेड स्रोत मैपिंग मैच का समर्थन कर सकते हैं। नाम समानता कैंडिडेट्स खोजने में मदद कर सकती है, लेकिन उसे अपने आप पहचान निर्धारित नहीं करनी चाहिए। मूल रिकॉर्ड्स और मैपिंग के कारण को संरक्षित रखें।

अनिर्णीत मैचेस के लिए एक स्पष्ट स्टेट की आवश्यकता होती है। कोई कैंडिडेट मैच अनसुलझा रह सकता है जबकि स्रोत एंटिटी अपने स्वयं के आइडेंटिफ़ायर के तहत क्वेरी योग्य बनी रहती है। यह अक्सर हर रिकॉर्ड को ज़बरदस्ती एक समेकित एंटिटी में डालने और बाद में सुधार को महंगा बनाने से ज़्यादा सुरक्षित है।

रिज़ोल्यूशन परिवर्तन डेटा मॉडल के भीतर रिवर्सिबल होने चाहिए। यदि दो प्रोडक्ट्स को ग़लती से मर्ज कर दिया गया हो, तो ग्राफ में उन्हें अलग करने के लिए पर्याप्त स्रोत संदर्भ संरक्षित होने चाहिए। कोई मैपिंग हिस्ट्री यह भी समझाती है कि पिछली रिपोर्ट ने रिकॉर्ड्स को अलग तरह से ग्रुप क्यों किया था।

वेब कंटेंट ग्राफ एविडेंस कैसे बन सकता है?

वेब-टू-ग्राफ वर्कफ़्लो एविडेंस इकट्ठा करता है, कैंडिडेट स्टेटमेंट्स निकालता है, पहचानें रिज़ॉल्व करता है, स्ट्रक्चर वेलिडेट करता है, और क्वालिफ़ाइड रिलेशनशिप्स स्वीकार करता है। एक उदाहरणात्मक प्रोडक्ट-सप्लायर रिसर्च टास्क पर विचार करें। एक अनुमोदित स्रोत पेज किसी प्रोडक्ट का वर्णन करता है और किसी सेलर की सूची देता है। कलेक्शन पेज रेफ़रेंस और ऑब्ज़र्वेशन कॉन्टेक्स्ट को संरक्षित रखता है। एक्सट्रैक्शन किसी भी नॉर्मलाइज़ेशन से पहले स्रोत के सटीक रिलेशनशिप लेबल की पहचान करता है।

Scrapeless Web Unlocker स्रोत सामग्री को पुनः प्राप्त करने का समर्थन करता है। इसकी वेब संग्रह और रेंडरिंग क्षमताएँ पृष्ठ के पाठ को स्वचालित रूप से सत्यापित ग्राफ तथ्यों में नहीं बदलती हैं। आपका निष्कर्षण और समीक्षा प्रक्रिया को तय करना होगा कि पृष्ठ वास्तव में क्या समर्थन करता है।

उम्मीदवार कथन कह सकता है कि कोई ऑफ़र किसी संगठन द्वारा बेचा जाता है। इसे तब तक इस तरह न बढ़ाएँ कि संगठन उत्पाद का निर्माण करता है, जब तक प्रमाण उस अलग दावे का समर्थन न करे। कथन के साथ एक प्रमाण लिंक या अनुमत अंश, साथ ही निष्कर्षण विधि और स्वीकृति स्थिति संग्रहीत करें।

किसी भी मॉडल द्वारा सामग्री की व्याख्या किए जाने से पहले स्रोत की तैयारी मायने रखती है। AI प्रशिक्षण डेटा पाइपलाइन संग्रह से डेटासेट तक के रास्ते का वर्णन करती है। ग्राफ निर्माण के लिए, सभी निकाले गए पाठ को समान रूप से विश्वसनीय मानने के बजाय, उस सीमा को इस तरह अनुकूलित करें कि इकाई पहचानकर्ता और कथन की उत्पत्ति संरक्षित रहे।

प्रमाणिकता (Provenance) और समय आवश्यक क्यों हैं?

प्रमाणिकता यह दर्ज करती है कि ग्राफ कथन क्यों मौजूद है और कौन सा प्रमाण इसका समर्थन करता है। प्रमाणिकता मॉडलों का PROV परिवार जानकारी को उन गतिविधियों और एजेंटों से जोड़ता है जो इसे उत्पन्न करने के लिए जिम्मेदार हैं। एक ग्राफ वर्कफ़्लो इन विचारों का उपयोग स्रोत दावे, निष्कर्षण परिणाम और समीक्षा किए गए कथन के बीच अंतर करने के लिए कर सकता है।

सारे समय को एक अपडेटेड फ़ील्ड में न समेटें। कोई स्रोत एक संबंध का वर्णन कर सकता है जो अतीत में लागू था। आपका क्रॉलर बाद में उस विवरण का अवलोकन कर सकता है। आपका ग्राफ बाद में भी उस कथन को स्वीकार कर सकता है। ये समय वैधता, अवलोकन और प्रसंस्करण के बारे में अलग-अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं।

विरोधाभासी कथन अपने प्रमाण और स्थिति के साथ सह-अस्तित्व में रह सकते हैं। कोई स्रोत पूर्व आपूर्तिकर्ता को सूचीबद्ध कर सकता है जबकि दूसरा वर्तमान संबंध का वर्णन करता है। किसी क्वेरी को मनमाने ढंग से अंतिम लोड की गई पंक्ति चुनने के बजाय इच्छित समय और प्रमाण नीति लागू करनी चाहिए।

विश्वास (confidence) मानों के लिए एक परिभाषित व्याख्या आवश्यक है। किसी मॉडल का आंतरिक स्कोर अपने आप यह समायोजित (कैलिब्रेटेड) संभावना नहीं होता कि कथन सही है। यदि स्कोर संग्रहीत किए जाते हैं, तो दर्ज करें कि उन्हें किसने उत्पन्न किया और उपभोक्ता को उनका उपयोग कैसे करना चाहिए। मानव स्वीकृति एक अलग स्थिति है, न कि शुद्धता की संख्यात्मक गारंटी।

एक नॉलेज ग्राफ किन प्रश्नों का उत्तर दे सकता है?

एक नॉलेज ग्राफ ऐसे प्रश्नों का समर्थन करता है जो इकाइयों के बीच संबंधों पर निर्भर करते हैं। कोई कैटलॉग टीम पूछ सकती है कि कौन से ऑफ़र उन उत्पादों का संदर्भ देते हैं जो किसी विशेष संगठन द्वारा बनाए गए हैं, फिर उन ऑफ़र्स को विक्रेता और बाज़ार के अनुसार समूहित कर सकती है। कोई दस्तावेज़ प्रणाली दावों को उन पृष्ठों और संगठनों से जोड़ सकती है जो उनका समर्थन करते हैं।

ग्राफ क्वेरी वास्तव में निरूपित (represented) संबंधों से मेल खाती हैं। SPARQL ग्राफ पैटर्न मिलान RDF ग्राफ़ों के लिए एक क्वेरी भाषा को परिभाषित करता है। किसी ग्राफ की क्वेरी करना अपने आप गुम संबंध नहीं जोड़ता या यह गारंटी नहीं देता कि हर प्रासंगिक इकाई एकत्र की गई थी।

इन्फ़रेंस (तर्क निष्कर्षण) अलग निर्णय है। कोई नियम स्वीकृत कथनों से संबंध निकाल सकता है, लेकिन निकाला गया परिणाम उस नियम और उसके इनपुट तक पता लगाने योग्य (traceable) रहना चाहिए। यदि कोई इनपुट वापस ले लिया जाता है या सुधारा जाता है, तो प्रभावित निष्कर्षों के लिए परिभाषित अपडेट पथ की आवश्यकता होती है।

गुम संबंधों की सावधानी से व्याख्या आवश्यक है। एक अनुपस्थित सेलर एज का अर्थ हो सकता है कि स्रोत ने विक्रेता को छोड़ा, निष्कर्षण उसे पहचान नहीं सका, या इकाई दायरे के बाहर है। अनुप्रयोगों को हर अनुपस्थिति को सिद्ध नकारात्मक की तरह नहीं मानना चाहिए।

ग्राफ की तुलना तालिकाओं और वेक्टर सर्च से कैसे होती है?

ग्राफ स्पष्ट संबंधों पर ज़ोर देते हैं, तालिकाएँ संरचित रिकॉर्ड और जोइन्स पर ज़ोर देती हैं, और वेक्टर सर्च एम्बेडिंग स्पेस के भीतर समानता पर ज़ोर देती है। ये क्षमताएँ एक-दूसरे की पूरक हो सकती हैं। कोई ग्राफ यह हल कर सकता है कि कोई दस्तावेज़ किस संगठन का वर्णन करता है, जबकि वेक्टर रिट्रीवल उस संगठन के दस्तावेज़ों से प्रासंगिक अनुच्छेद ढूँढता है।

जब संबंध का अर्थ, ट्रैवर्सल और पहचान प्रश्न के केंद्र में हों, तो ग्राफ चुनें। स्वतंत्र अवलोकनों पर आधारित सीधे-सादे रिपोर्ट को तालिका के रूप में रखना सरल हो सकता है। सिमिलैरिटी सर्च संबंधित भाषा ढूँढ सकती है, बिना यह स्थापित किए कि दो इकाइयाँ समान हैं या कोई संबंध सही है।

संचालनात्मक लागत में केवल संग्रह से अधिक शामिल होता है। Scrapeless मूल्य निर्धारण स्रोत-अभिगम घटक का अनुमान लगाने में मदद करता है। इकाई समीक्षा, मैपिंग रखरखाव, प्रमाण संरक्षण और क्वेरी संचालन के लिए भी ज़िम्मेदार और बजट की आवश्यकता होती है। अनसुलझे दावों से भरे बड़े ग्राफ की तुलना में छोटा स्वीकृत ग्राफ अधिक उपयोगी हो सकता है।

निष्कर्ष

ऐसे प्रश्न के आसपास नॉलेज ग्राफ बनाएँ जिसे स्पष्ट संबंधों की आवश्यकता हो। इकाई की पहचान परिभाषित करें, प्रमाण संरक्षित करें और कथनों को अनुप्रयोगों के लिए उजागर करने से पहले उन्हें योग्य बनाएँ। परिणामी ग्राफ को यह समझाना चाहिए कि वह क्या कहता है और अनुप्रयोग को उस पर भरोसा करने का अधिकार क्यों है।