Einzigartige Einblicke durch Graphdatenbanken

In der sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft sind Unternehmen fortwährend auf der Suche nach innovativen Lösungen, um an der Spitze zu bleiben. Eine solche Neuerung ist der Einsatz von Graphdatenbanken. Lassen Sie uns einen Blick auf die immensen Möglichkeiten werfen, die Graphdatenbanken bieten.

Eine der jüngsten Anwendungen von Graphdatenbanken liegt im Bereich der generativen KI. Insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle können Graphdatenbanken als Wissensspeicher nutzen.

Wenn es darum geht, die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (wie GPT) in einem geschäftlichen Umfeld nutzbar zu machen, stoßen wir häufig auf zwei Haupthindernisse:

• Erstens, das Problem der "Halluzinationen", bei denen das Modell Informationen erzeugt, die nicht auf realen Daten beruhen.
• Zweitens, die fehlende Kenntnis des Modells über Ihre unternehmensspezifischen Daten.

Die gute Nachricht ist, dass diese beiden Herausforderungen durch den Einsatz einer Graphdatenbank effektiv bewältigt werden können. Indem Sie Ihre einzigartigen Daten in der Graphdatenbank speichern, können Sie die Sprachfähigkeiten der großen Sprachmodelle nutzen, um hochwertige Ergebnisse zu erzeugen. Dieser Ansatz basiert auf realen Daten und macht komplexere und weniger effektive Methoden wie Fine-Tuning oder In-Context-Learning überflüssig.

RAG-Modelle vereinen das Beste aus den beiden Welten von Retrieval-basierten und generativen Modellen. Sie rufen relevante Dokumente aus einem Wissensspeicher ab und verwenden diese, um ein generatives Modell zu informieren. Handelt es sich bei dem Wissensspeicher um eine Graphdatenbank, kann das Modell effizient durch die miteinander verknüpften Daten navigieren und hochrelevante Informationen abrufen. Dies führt zu präziseren, kontextabhängigen Antworten und eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen.

Graphdatenbanken ebnen auch den Weg für Graph Data Science (GDS). Dieses aufstrebende Gebiet konzentriert sich auf die Nutzung der Graphentheorie, um komplexe Systeme zu verstehen und anspruchsvolle Probleme zu lösen.

Durch die Darstellung von Daten als Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen) ermöglicht die Graphdatenwissenschaft die Analyse von Beziehungen und Mustern innerhalb der Daten. Dies kann zu genaueren Vorhersagen, besserer Entscheidungsfindung und tieferen Einsichten führen. Von der Erkennung von Gemeinschaftsstrukturen in Netzwerken bis hin zur Vorhersage von Proteininteraktionen in der Bioinformatik - die Graphdatenwissenschaft wird zahlreiche Branchen revolutionieren.

GDS verwendet eine Vielzahl von Graph-Algorithmen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dazu gehören:

Die Einführung von Graphdatenbanken bietet eine Fülle von Möglichkeiten. Indem sie eine effizientere Datenverwaltung ermöglichen, die generative KI verbessern und das neue Feld der Graphdatenwissenschaft vorantreiben, werden Graphdatenbanken eine zentrale Rolle in der Zukunft der Technologie spielen. Gartner prognostiziert, dass "bis 2025 Graph-Technologien bei 80 % der Daten- und Analytics-Innovationen zum Einsatz kommen werden, gegenüber 10 % im Jahr 2021, und damit die schnelle Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen erleichtern" werden (Quelle: Gartner "Market Guide: Graph Database Management Solutions" Merv Adrian, Afraz Jaffri 30. August 2022). Als Software-Beratungsunternehmen sind wir bestens dafür aufgestellt, Unternehmen dabei zu helfen, diese Möglichkeiten zu nutzen und Innovationen voranzutreiben.