Wenn Künstliche Intelligenz auf Graphdatenbanken trifft: Innovation durch multimodale Datenfusion

Die Datenherausforderungen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Mit der technologischen Neuerung der Intelligenz in allen Branchen hat die Menge und Vielfalt der Daten einen explosionsartigen Anstieg erfahren. Banken generieren strukturierte Transaktionsaufzeichnungen, unstrukturierte Kundenanrufsaufzeichnungen sowie halbstrukturierte JSON-Archive. Krankenhäuser verwalten freie Texte in Krankenakten, numerische Laborergebnisse sowie diagnostische Bilder. Solch eine riesige Menge an heterogenen Daten aus verschiedenen Quellen ist nicht mehr die Ausnahme, sondern die Norm.

Traditionelle Datensysteme wurden für die Verarbeitung isolierter, einheitlicher Datenformate entwickelt und können nicht mit der Entwicklung der Zeit Schritt halten. Sie können nur einen Datentyp auf einmal verarbeiten und verstehen nicht die reichen Beziehungen zwischen ihnen. Die Anforderungen an die moderne künstliche Intelligenz sind jedoch höher: Sie benötigt umfassende und reiche Einblicke aus allen verfügbaren Datendimensionen.

Die Herausforderungen haben sich verändert. Es geht nicht mehr nur um die Speicherung, sondern um das Verständnis. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz müssen Systeme die menschliche Kognition imitieren und verschiedene Datenpunkte aus verschiedenen Modalitäten verbinden, um ein sinnvolles Netzwerk zu bilden.

Derzeit ist die Fusion von heterogenen Daten aus verschiedenen Quellen eine unvermeidliche Tendenz, und Graphdatenbanken sind eine der Schlüsseltechnologien zur Lösung dieses Problems.

Warum brauchen wir Graphdatenbanken?

Die Grenzen traditioneller Datenverarbeitungsansätze

Traditionelle Datenverarbeitungsansätze haben Schwierigkeiten, der heutigen komplexen Datenumgebung gerecht zu werden. Frühe Speichermodelle haben fragmentierte, isolierte "Dateninseln" geschaffen, die fast keine Verbindungen untereinander haben und es fast unmöglich machen, einen Überblick über die Daten zu gewinnen oder den verborgenen wahren Wert in den Daten zu erschließen.

Nehmen wir die Unternehmenskundendatenverwaltung als Beispiel. Die Kundenprofile können in einer Tabelle gespeichert sein, der Kaufverlauf in einer anderen und die Serviceinteraktionsinformationen in einer weiteren. Um den gesamten Kundenweg zu verstehen, müssen Sie Kreuztabellenverbindungen herstellen. Mit dem Wachstum der Daten werden diese Abfragen jedoch langsam und schwierig zu verarbeiten, und die Wartezeit kann von wenigen Millisekunden auf Minuten steigen. Noch schlimmer ist, dass unpassende Felder bei der Verbindungsherstellung Fehler verursachen können, was zu ungenauen Einblicken und fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führt.

Was ist das Ergebnis? Langsame und ineffiziente Analysen, vernachlässigte Beziehungen und eine zunehmende Kluft zwischen den Rohdaten und den handlungsfähigen Einblicken.

Neue Anforderungen im Zeitalter der KI: Semantisches Verständnis und Multimodalität

Traditionelle Datenbanken haben inhärente Mängel bei der Verarbeitung von multimodalen Daten. Es gibt komplexe implizite Beziehungen zwischen multimodalen Daten, und die zweidimensionale Tabellenstruktur traditioneller Datenbanken kann diese Beziehungen nicht intuitiv ausdrücken, was die Fusionsanalyse von multimodalen Daten schwierig macht. Die Anforderungen der künstlichen Intelligenz an ein tiefes semantisches Verständnis verdeutlichen weiter die Unzulänglichkeiten traditioneller Datenbanken bei der Verarbeitung komplexer nichtlinearer Beziehungen.

Von multimodalen Daten zur Beziehungsanalyse in einem Schritt

Um das Problem der Datenverbindung zu lösen, haben Graphdatenbanken die Beziehungen intuitiv neu strukturiert: Verschiedene Datenpunkte werden zu "Knoten", und ihre logischen Verbindungen werden explizit als "Kanten" modelliert. Diese Struktur ermöglicht eine "einfache" Datenverknüpfung ohne komplexe Verbindungsoperationen.

Graphdatenbanken integrieren strukturierte und unstrukturierte Daten nahtlos in ein einheitliches Modell. Beispielsweise kann beim Analysieren der Beziehung zwischen visuellen Produktsmerkmalen und der Stimmung der Benutzer ein "Bildknoten" direkt mit einem "Kommentartextknoten" über eine Kante verbunden werden. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz-gesteuerter Bild- und Textanalyse enthüllen diese Verbindungen verborgene Muster zwischen visuellen und emotionalen Aspekten, um ein tieferes semantisches Verständnis und eine starke transmodale Analyse im Zeitalter der künstlichen Intelligenz zu ermöglichen.

Wie stärken Graphdatenbanken die intelligente Datenbasis?

Die intelligente Datenbasis ist die Kerninfrastruktur für die digitale Transformation von Unternehmen. Ihr Ziel ist es, heterogene Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und eine einheitliche und effiziente Datenunterstützung für intelligente Anwendungen bereitzustellen. Ihr Aufbau folgt einem Vier-Schritte-Rahmen: "Inhaltsanalyse, semantische Ausrichtung, domänenspezifisches Modellieren, Beziehungsgraph". In diesem Prozess spielt die Graphdatenbank, die von Natur aus über die Fähigkeit zur Entität- und Beziehungsverarbeitung verfügt, in jeder Phase eine entscheidende Rolle und ist der Grundstein für die Fusion von multimodalen Daten und die Wertschöpfung.

Inhaltsquarks: Rohdaten in strukturierte Bausteine umwandeln

Die Inhaltsanalyse ist der Grundstein der Datenintelligenz. Ihr Kern besteht darin, die riesigen und ungeordneten Rohdaten (Text, Bilder, Audio, Dokumente) zu zerlegen und den Kern darin zu extrahieren: Entitäten, Attribute und Beziehungen. Wir können die Daten in winzige atomare Einheiten zerlegen, die wir "Inhaltsquarks" nennen.

Fortgeschrittene Tools machen all dies möglich: OCR liest Text aus Bildern, Spracherkennung wandelt Audio in Text um, und LLM analysiert die Bedeutung in Dokumenten. Diese Tools wandeln gemeinsam unstrukturierte Daten in klare strukturierte Segmente um.

Durch die vorherige Definition von Entitäts- und Beziehungstypen bietet die Graphdatenbank ein klares Extraktionsschema. Beispielsweise kann bei der Verarbeitung von Zahlungsaufzeichnungen ein vorkonfigurierter Rahmen das System dazu bringen, Operationen wie "Benutzer-ID", "Händlercode" oder "Überweisung an" präzise zu identifizieren. Dies reduziert nicht nur Fehler, sondern gewährleistet auch Konsistenz und legt die Grundlage für zukünftig intelligenter und zuverlässigerer Einblicke.

Semantische Ausrichtung: Die "Dateninseln" brechen und einen einheitlichen semantischen Raum aufbauen

Das Ziel der semantischen Ausrichtung ist es, Daten aus verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Benennungskonventionen in einen einheitlichen semantischen Raum abzubilden, um eine nahtlose Verbindung und Interoperabilität von Daten aus verschiedenen Quellen zu ermöglichen.

Dieser Prozess kombiniert die Stärke von Large Language Models (LLM) für semantisches Verständnis, Datenverfolgungsanalyse und branchenspezifische Regeln, um Synonyme zwischen Systemen zu identifizieren. Beispielsweise können die "Käufer-ID" auf einer E-Commerce-Plattform und die "Kontoinhaber-Nummer" in einem Bankensystem als dasselbe Kernkonzept identifiziert werden: "Eindeutiger Benutzerbezeichner".

Graphdatenbanken eignen sich hervorragend für diese Aufgabe. Mit ihrer nativen Knoten-Kanten-Struktur können sie verschiedene Namen derselben realen Weltentität zu einem einheitlichen Knoten zusammenführen. Die Attribute an diesem Knoten behalten die ursprünglichen Bezeichnungen aus den einzelnen Quellen bei - beispielsweise hat der Knoten "Benutzer X" die Bezeichnungen "Kunden-ID: 123, Benutzer-Nummer: 456".

Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, automatisch zu erkennen, dass verschiedene Namen auf dieselbe Entität verweisen - es bricht effektiv die langjährig bestehenden Dateninseln und ebnet den Weg für eine starke Analyse über verschiedene Szenarien hinweg.

Domänenspezifisches Modellieren: Flexible Datenstrukturen für jeden Anwendungsfall

Verschiedene Geschäftsszenarien erfordern verschiedene Datenperspektiven. Das Risikomanagement konzentriert sich auf das Netzwerk der Benutzer, verdächtige Transaktionen und schwarze Listen von Händlern, während die Marketingabteilung sich auf Benutzerpräferenzen, Verhalten und Aktivitätsteilnahme konzentriert. Das domänenspezifische Modellieren passt die Datenstruktur an diese spezifischen Anforderungen an, indem es relevante Konzepte und Geschäftsregeln definiert.

Hier verhält sich die Graphdatenbank wie ein "anpassbarer Regalaufbau" - flexibel und einfach umzurüsten. Anstatt starre Tabellenmodelle zu verwenden, stellen sie die Kernideen als Knoten und die Verbindungen als Kanten dar. Dies macht es einfach, komplexe Beziehungen zu modellieren, wie beispielsweise die Verbindung zwischen "schwarzen Listen von Händlern" und "anomalen Transaktionen" bei der Betrugsdetektion.

Am wichtigsten ist, dass das Modell sich mit der Geschäftsentwicklung weiterentwickeln kann. Brauchen Sie "Logistikinformationen" hinzuzufügen? Fügen Sie einfach einen neuen Knoten hinzu und verbinden Sie ihn, ohne das Schema grundlegend ändern zu müssen. Diese Flexibilität macht Graphdatenbanken zur idealen Wahl für das Aufbauen von skalierbaren, zukunftsfähigen Datenmodellen.

Beziehungsgraph: Punkte im großen Stil verbinden

Der Beziehungsgraph ist das Höhepunkt des Vier-Schritte-Datenintelligenz-Rahmens - er integriert alle Entitäten und Verbindungen, die in den Prozessen der Inhaltsanalyse, semantischen Ausrichtung und domänenspezifischen Modellierung entdeckt wurden. Er bildet ein einheitliches globales Netzwerk, das multimodale Daten in ein einheitliches Netzwerk integriert, um eine tiefe Datenfusion und effiziente Abfragen zu ermöglichen.

Dieser integrierte Graph integriert fragmentierte Daten in einen vernetzten Raum. Unterstützt von einem leistungsstarken Graphenrechenmotor kann er verborgene Muster und komplexe Beziehungen aufdecken, die traditionelle Systeme nicht entdecken können.

Die Graphdatenbank wird zum zentralen Knotenpunkt für Speicherung und Berechnung. Sie verarbeitet effizient Milliarden von Knoten und Kanten und unterstützt gleichzeitig schnelle Mehrsprungdurchläufe und komplexe Mustersuchen. Beispielsweise kann bei der Betrugsdetektion eine Abfrage nach "Benutzer A" sofort seine Transaktionen, die verbundenen Händler, die ausgelösten Risikoregeln und sogar indirekte Verbindungen zu bekannten Straftätern aufzeigen - wie eine Echtzeit-Verfolgungskarte für einen Detektiv.

Indem es alles miteinander verbindet, verwandelt der Graph die verstreuten Daten in handlungsfähige Informationen, löst den vollen Wert der multimodalen Unternehmensdaten aus und unterstützt intelligentere und schnellere Entscheidungen.

Graphdatenbanken: Der Motor der Datenintelligenz

Graphdatenbanken bieten ein standardisiertes Framework für die Inhaltsgewinnung, eine einheitliche semantische Ebene für die Datenausrichtung, eine flexible Struktur für das domänenspezifische Modellieren und fungieren als leistungsstarker Motor für die Speicherung und Abfrage von Beziehungsgraphen.

Graphdatenbanken wie NebulaGraph sind nicht nur Datenbanken, sondern auch der zentrale Enabler für die Fusion von multimodalen heterogenen Daten, die fragmentierte Informationen in vernetzte Kenntnisse verwandeln. Durch das Erkunden tieferer Beziehungen und verborgener Muster ermöglichen Graphdatenbanken fortgeschrittene Anwendungen wie intelligente Analysen, Echtzeit-Risikodetektion und präzises Marketing und legen eine solide und skalierbare Grundlage für die Unternehmensintelligenz.

Intelligente Systeme: Innovationen, die von einer intelligenten Datenbasis angetrieben werden

Mit einer soliden Datenbasis beschleunigt sich die Innovation. Von intelligenten Frage-Antwort-Systemen, die präzise situationsabhängige Antworten liefern, über fortgeschrittene Analysen, die verborgene Muster und Einblicke aufdecken, bis hin zur nahtlosen Übertragung und Nutzung von Datenassets - dieser intelligente Kern wird der Motor für die nächste Generation von Anwendungen sein. Der potenzielle Wert der Unternehmensdaten wird hier voll ausgeschöpft und die Geschäftsprozesse in der realen Welt verändern.

Intelligente Frage-Antwort-Systeme: Der Sprung von Daten zu Wissen

Traditionelle Frage-Antwort-Systeme sind stark auf die Schlüsselwortübereinstimmung angewiesen und extrahieren isolierte Informationen aus isolierten Datenquellen. Bei komplexen und kontextreichen Abfragen sind sie oft überfordert. Beispielsweise kann ein traditionelles System, wenn der Benutzer fragt: "Welche Faktoren können mit der Ablehnung eines Kreditantrags eines Kunden zusammenhängen?", nur einfache und oberflächliche Antworten geben, wie "Nicht ausreichende Kreditwürdigkeit", und wichtige aber verborgene Faktoren wie Transaktionsanomalien oder komplexe Bürgschaftsbeziehungen übersehen. Diese fragmentierte Ausgabe behindert umfassende Entscheidungen.

Im Gegensatz dazu repräsentiert ein intelligentes Frage-Antwort-System auf der Grundlage einer starken intelligenten Datenbasis einen grundlegenden Wandel von der Datenabfrage zum Wissensverständnis. Wenn der Benutzer eine Abfrage stellt, interpretiert das LLM zunächst die potenzielle Absicht. Dann nutzt das System die in der intelligenten Basis vereinigten und vernetzten Daten und die starke Beziehungsdurchlauf-Fähigkeit der Graphdatenbank, um die Pfade zwischen dem "Kunden"-Knoten und den relevanten Entitäten (z. B. "Kreditwürdigkeit", "Transaktionsanomalien" und "Bürgschaftsverletzung") zu erkunden.

Die Graphdatenbank spielt eine entscheidende Rolle: Sie kann schnell alle relevanten Entitäten und ihre Verbindungen identifizieren