Граф знаний хранит информацию в виде сущностей и связей между ними. Сущностью может быть сотрудник, продукт, процесс или документ. Связь описывает отношение, например сотрудник работает над проектом, а документ относится к договору.
Такой формат полезен, когда данные разбросаны по CRM, таблицам, почте и базе документов. Граф не просто находит совпадение по слову, а позволяет пройти по цепочке связанных объектов.
Пример из поиска
Поиск Google по Альберту Эйнштейну показывает карточку со связанными людьми, местами и материалами.
Альберт Эйнштейн здесь является сущностью. Супруга, место рождения и публикации связаны с ней отношениями определённого типа. В корпоративном графе по такому же принципу можно связать договор, контрагента, ответственного сотрудника и платежи.
Что даёт граф компании
- объединяет записи из разных систем через общие идентификаторы;
- отвечает на запросы о цепочке связей;
- показывает источник каждого отношения;
- помогает анализировать зависимости и конфликты в данных.
Например, ритейлер может связать товары, поставщиков, отзывы и задержки поставок. При падении продаж аналитик увидит отчёт вместе со связанными изменениями качества и сроков.
Граф и ИИ
Языковая модель помогает извлекать сущности и отношения из текста. Эти связи нельзя записывать без проверки, иначе одна ошибка модели загрязнит весь граф.
Граф также дополняет RAG. Обычный векторный поиск находит близкие по смыслу фрагменты. Графовый поиск добавляет контекст через явно сохранённые отношения. Например, он может сначала найти проект, затем связанные договоры и только после этого передать документы модели.
Начинать стоит с небольшого числа сущностей и вопросов, на которые должен отвечать граф. Универсальная корпоративная схема быстро становится дорогой и сложной в поддержке.
