Граф знаний (Knowledge Graph)

Коротко

• Knowledge Graph («граф знаний») — способ представления информации в виде сети связанных между собой фактов: сущность — отношение — сущность
• В отличие от векторной базы данных, граф знаний хранит явные, структурированные и проверяемые связи между объектами
• Используется вместе с RAG, чтобы модель могла давать более точные и обоснованные ответы, опираясь на явную структуру фактов, а не только на семантическое сходство текста
• Google, Amazon и другие крупные компании давно используют графы знаний для улучшения качества поиска и ответов

Определение

Граф знаний (knowledge graph) — это способ представления информации в виде сети узлов (сущностей — людей, компаний, понятий) и связей между ними («отношений»), например: «Сбер — разработал → GigaChat» или «GigaChat — является → LLM». Такая структура позволяет системе явно фиксировать факты и связи между ними, а не только текстовое описание.

В контексте ИИ-приложений граф знаний часто используют вместе с RAG (retrieval-augmented generation): вместо (или в дополнение к) поиска по семантическому сходству в векторной базе данных, система может опираться на явные, структурированные и проверяемые связи между сущностями в графе знаний, что снижает риск галлюцинаций и делает ответ модели более обоснованным и прослеживаемым до конкретного факта.

На практике

Компании, строящие корпоративных ИИ-ассистентов на внутренних данных, всё чаще комбинируют векторную базу данных (для поиска по смыслу) с графом знаний (для точных, проверяемых фактов о структуре организации, продуктах или процессах), чтобы получить более надёжные ответы, чем при использовании только одного из этих подходов.