Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على تحويل كيفية إدارة المؤسسات للبيانات غير المهيكلة عن طريق التشغيل الآلي لإنشاء الرسوم البيانية المعرفية. تقوم هذه الرسوم البيانية بتنظيم البيانات في كيانات (عقد) وعلاقات (حواف)، مما يسهل فهم الاتصالات داخل مجموعات البيانات المعقدة.
لماذا يهم:
تتضمن الخطوات الرئيسية في العملية ما يلي:
التحديات التي يجب معالجتها:
تقوم LLMs بتغيير اللعبة عندما يتعلق الأمر ببناء الرسوم البيانية المعرفية. من خلال تحويل النص غير المنظم إلى بيانات منظمة وقابلة للاستعلام، تعمل هذه النماذج على تبسيط العملية من خلال ثلاث خطوات رئيسية: تحديد الكيانات والعلاقات، وتصميم المخططات، وربط النتائج بقواعد بيانات الرسوم البيانية.
يتمثل العمود الفقري للرسم البياني المعرفي في قدرته على تحديد الكيانات والعلاقات بينها. على عكس الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد، تتفوق LLMs في فهم السياق والمعنى، مما يجعلها مثالية لهذه المهمة.
نوح مايرهوفر، مهندس برمجيات في Neo4j، يشاركون نهجهم المباشر:
«نتخذ أبسط نهج ممكن، ونمرر بيانات الإدخال إلى LLM ونتركها تقرر العقد والعلاقات التي يجب استخراجها. نطلب من LLM إرجاع الكيانات المستخرجة بتنسيق معين، بما في ذلك الاسم والنوع والخصائص. وهذا يسمح لنا باستخراج العقد والحواف من نص الإدخال.»
للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، قم بتقسيم النص إلى أجزاء أصغر تتناسب مع نافذة سياق LLM. هذا يضمن أن النموذج يعالج جميع المعلومات دون تجاوز حدود الرمز المميز.
للحفاظ على الاتساق عبر هذه الأجزاء، تزويد LLM بقائمة أنواع العقد المستخرجة مسبقًا. يؤدي هذا إلى تجنب الكيانات المكررة ذات التسميات غير المتسقة ويحافظ على تماسك الرسم البياني. بعد الاستخراج، قم بدمج الكيانات المكررة لتقليل التكرار ودمج الخصائص. هذا مهم بشكل خاص لمجموعات البيانات الكبيرة حيث قد يظهر نفس الكيان عدة مرات مع اختلافات طفيفة.
في مجالات مثل البحث العلمي، حيث تنتشر المعلومات عبر النصوص والجداول والأشكال، تكون LLMs فعالة بشكل خاص. إن قدراتها من التسلسل إلى التسلسل تجعلها مناسبة تمامًا لاستخراج البيانات المعقدة من الأوراق الأكاديمية. كما تلاحظ Nature.com، «تنتشر غالبية المعرفة العلمية حول المواد الصلبة عبر النصوص والجداول والأشكال لملايين الأوراق البحثية الأكاديمية».
بمجرد استخراج الكيانات والعلاقات، فإن الخطوة التالية هي تنظيمها باستخدام مخططات محددة جيدًا.
تعمل المخططات كمخطط للرسم البياني المعرفي الخاص بك، حيث تحدد البنية وتضمن الاتساق المنطقي. يحدد المخطط أنواع الكيانات والعلاقات والسمات التي سيتم تضمينها في الرسم البياني.
NVIDIAيسلط سير العمل في ديسمبر 2024 الضوء على أهمية التحقق من صحة المخطط. باستخدام أدوات مثل نيمووخدمات لورا ونيم المصغرة، NVIDIA نماذج دقيقة لتحسين الدقة وخفض التكاليف. على سبيل المثال، استخدموا نموذج Llama-3 70B NIM مع مطالبات مفصلة لاستخراج أزواج علاقات الكيانات، وتحقيق نتائج أفضل مع وقت استجابة أقل.
لمزيد من التحسين، قامت NVIDIA بضبط نموذج Llama3-8B الأصغر باستخدام إطار NeMO و LoRa. لقد قاموا بإنشاء بيانات ثلاثية باستخدام Mixtral-8x7b لمعالجة مشكلات مثل التوائم الثلاثية المنسقة بشكل غير صحيح والتحليل المحسن باستخدام استراتيجيات إعادة المطالبة.
تعريف مخططات الرسم البياني الواضحة لتوجيه LLM في استخراج العقد والعلاقات والسمات ذات الصلة. يساعد هذا النهج المنظم في إنشاء رسوم بيانية معرفية ذات مغزى بدلاً من الاتصالات العشوائية.
التحقق من الصحة هو مفتاح الحفاظ على جودة البيانات. استخدم بيديانتيك نماذج لفرض القواعد الهيكلية والدلالية أثناء التحقق من الصحة. تعمل هذه النماذج كحواجز حماية، مما يضمن التزام البيانات المستخرجة بالمخطط.
أ يمكن لـ «الوضع الصارم» تصفية أي معلومات لا تتوافق مع المخطط، مما يؤدي إلى الحصول على بيانات أنظف وأكثر اتساقًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون الرقابة البشرية بمثابة فحص نهائي للجودة، خاصة لإزالة المضاعفات الصاخبة أو غير الصحيحة. في حين أن LLMs قوية، فإن الجمع بين الأتمتة والمراجعة البشرية يضمن موثوقية أعلى.
مع وجود بيانات تم التحقق من صحتها في متناول اليد، فإن الخطوة التالية هي الاندماج في قاعدة بيانات الرسم البياني.
بمجرد التحقق من صحة بياناتك، حان الوقت لتخزينها في قاعدة بيانات الرسم البياني. تم تصميم قواعد بيانات الرسوم البيانية مثل Neo4j خصيصًا للتعامل مع العلاقات المعقدة والهياكل الديناميكية للرسوم البيانية المعرفية.
لانج تشينيبسط LLM Graph Transformer هذه العملية من خلال توفير إطار لدمج مخرجات LLM في قواعد بيانات الرسم البياني. على سبيل المثال، فإن إضافة مستندات رسومية تسمح لك الطريقة باستيراد البيانات بكميات كبيرة إلى Neo4j مع الحفاظ على هيكلها العلائقي.
لتحسين أداء الفهرسة والاستعلام، استخدم ملصق الكيان الأساسي المعلمة لإضافة تسمية ثانوية لكل عقدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن مصدر التضمين يمكن للمعلمة تتبع أصل كل كيان أو علاقة عن طريق ربطها مرة أخرى بالمستند المصدر. هذه الميزة لا تقدر بثمن لتصحيح الأخطاء وضمان الجودة.
يعرض مُنشئ الرسم البياني للمعرفة LLM من Neo4j كيفية عمل هذا التكامل. يقوم بمعالجة المحتوى غير المنظم - مثل ملفات PDF والصور ونصوص YouTube - عن طريق استخراج الكيانات والعلاقات وتخزينها مباشرة في قاعدة بيانات Neo4j.
منصات مثل prompts.ai قم بتبسيط سير العمل من خلال إمكانات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط وتتبع الرموز المميزة بنظام الدفع أولاً بأول. تسمح قابلية التشغيل البيني للمستخدمين بتجربة نماذج وأساليب مختلفة لإنشاء الرسوم البيانية المعرفية.
تعد قواعد بيانات الرسوم البيانية مثالية للرسوم البيانية المعرفية لأنها تتفوق في النمذجة والاستعلام عن العلاقات المعقدة. على عكس قواعد البيانات العلائقية التقليدية، فإنها توفر المرونة اللازمة للتعامل مع المخططات الديناميكية التي غالبًا ما يتطلبها المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM.
يعد ضمان تنسيق مخرجات LLM بشكل صحيح لقاعدة بيانات الرسم البياني أمرًا بالغ الأهمية. تؤدي مطابقة تنسيق الإدخال المتوقع إلى منع الأخطاء أثناء الاستيراد والحفاظ على تكامل البيانات عبر خط الأنابيب.
في حين أن الاستفادة من LLMs لأتمتة الرسم البياني المعرفي توفر الكفاءة، إلا أنها تأتي أيضًا مع مجموعة التحديات الخاصة بها. لضمان الدقة والموثوقية، تحتاج المؤسسات إلى معالجة هذه المشكلات بشكل مباشر.
يعد الحفاظ على جودة البيانات العالية عقبة متكررة، خاصة في استخراج الكيانات وتوضيح الغموض. غالبًا ما تتعثر LLMs عند تحديد ما إذا كانت المصطلحات المختلفة تشير إلى نفس الكيان. يمكن أن يؤدي ذلك إلى عقد مكررة وعلاقات مجزأة، مما يضعف قدرة الرسم البياني على الكشف عن رؤى ذات مغزى.
تصبح هذه المشكلة أكثر وضوحًا عند العمل مع مجموعات بيانات كبيرة من مصادر متنوعة. قد يظهر كيان واحد - سواء كان شخصًا أو منظمة أو مفهومًا - تحت أسماء أو اختصارات أو تنسيقات متعددة. على سبيل المثال، يمكن أن تشير كل من «IBM» و «International Business Machines» و «Big Blue» إلى نفس الشركة، ولكن إذا لم تتم محاذاتها بشكل صحيح، فإنها تنشئ بنية رسم بياني مفككة.
يمكن أن تصل معدلات الدقة لاستخراج الكيانات والعلاقات إلى 92٪ و 89٪ على التوالي، عندما يتم ربط LLMs بالرسوم البيانية المعرفية. ومع ذلك، يتطلب تحقيق هذه المستويات معالجة مسبقة صارمة للبيانات والتحقق من صحتها.
يضيف الغموض طبقة أخرى من الصعوبة. خذ اسم «Apple»، على سبيل المثال - فقد يشير إلى الفاكهة أو شركة التكنولوجيا. بدون سياق كافٍ، قد تسيء LLMs تفسير مثل هذه المصطلحات، مما يؤدي إلى أخطاء تنتشر في الرسم البياني.
تتطلب معالجة هذه المشكلات مواءمة قوية للمخطط ومعالجة آمنة وفعالة من حيث التكلفة.
تعد محاذاة المخططات مهمة تتطلب الكثير من الناحية الفنية في إنشاء الرسم البياني المعرفي الآلي. غالبًا ما تؤدي الاختلافات في الأنطولوجيا وهياكل البيانات المتضاربة إلى تناقضات منطقية وتخصيصات خصائص غير متطابقة.
تسلط دراسة حالة عام 2025 من مزود رعاية صحية رئيسي الضوء على هذا التحدي. لقد واجهوا مشكلات كبيرة في تناسق البيانات حتى أدخلوا طبقة دلالية. أوضح مدير المعلومات الخاص بهم:
«لقد أحدث تقديم الطبقة الدلالية فرقًا جوهريًا. لقد أعطت الذكاء الاصطناعي السياق السريري الذي كان يفتقر إليه، مثل التمييز بين وقت إصدار فاتورة الإجراء مقابل وقت تنفيذه فعليًا، وهي فجوة قوضت سابقًا جودة البيانات والثقة».
The results were dramatic: treatment efficacy analyses were completed 60% faster, and critical queries were resolved in days rather than weeks. Even more impressive, the organization uncovered a 30% reduction in complications related to a new treatment approach - insights that had been hidden due to fragmented data.
This example underscores the importance of evolving validation techniques as new data emerges. Knowledge graphs must be dynamic, allowing for constant updates to reflect new information. This requires automated tools to handle updates and ensure alignment with existing data structures.
Using LLMs for knowledge graph automation also raises concerns about costs and privacy, especially when working with confidential data.
Processing large datasets with LLMs can be expensive due to token-based pricing models. Many organizations underestimate the total cost, which includes not only the initial setup but also ongoing updates, validation, and quality assurance.
Privacy is another critical issue. LLMs can inadvertently expose sensitive information during processing or generation. This risk is heightened by the potential for LLMs to memorize training data, leading to unintentional leaks during later use. A notable incident in 2023 highlighted how easily sensitive data can be exposed during LLM processing.
The reliance on extensive datasets, often containing proprietary or sensitive information, compounds these risks. Feeding confidential documents into commercial LLM platforms could unintentionally reveal trade secrets, customer data, or other critical information.
For organizations handling sensitive data, commercial cloud-based LLMs may not be the best choice. Instead, deploying local or private LLMs is a safer option. However, implementing robust security measures early in the process is essential. Delaying these measures can lead to costly retrofits and complex fixes later on.
Automation introduces additional vulnerabilities. LLM agents, designed for real-time processing and external system interactions, can increase privacy risks. These agents are susceptible to threats like memory poisoning and backdoor attacks, where malicious actors embed triggers to manipulate the model or extract sensitive information.
Despite these challenges, the potential rewards are notable. Knowledge graphs can boost LLM response accuracy by 300% in enterprise settings, and integrating contextual data from these graphs improves task alignment by 15%. The key lies in implementing strong risk management frameworks and security protocols right from the start.
Creating a knowledge graph automatically requires a structured approach. This includes cleaning the data, extracting entities, validating schemas, and integrating graphs to ensure better accuracy and efficiency.
A reliable knowledge graph starts with a well-organized pipeline. The first step is data preprocessing - cleaning, normalizing, and segmenting raw text to prepare it for large language models (LLMs). Once prepped, the data is ready for entity and relationship extraction using LLMs.
While LLMs can identify entities and relationships, additional validation is crucial to ensure the graph is dependable. This process parallels earlier methods of entity extraction and schema validation.
Schema validation plays a pivotal role in maintaining consistency. Each entity and property in the graph must have a clear definition to guide how information is modeled. This reduces logical errors and ensures uniformity throughout the graph.
The final step is graph construction and integration. Here, the validated entities and relationships are linked to existing graph databases. It's important to perform entity resolution at this stage to avoid duplicate nodes or fragmented relationships.
A practical example comes from ONTOFORCE, which encountered issues with overlapping synonyms in their UMLS (Unified Medical Language System) data. This led to inaccurate machine learning results. By switching to the Mondo ontology, which provided more detailed distinctions for their healthcare use case, they significantly improved their knowledge graph’s quality.
Integrated platforms can simplify the automation process further. These tools combine multi-modal AI capabilities with real-time collaboration features, addressing many technical challenges in building automated knowledge graphs. Platforms like prompts.ai are excellent examples of this approach.
Key features include tokenization tracking, which helps organizations manage costs under token-based pricing models, and multi-modal AI integration, enabling the processing of various data types - text, images, and structured data - within one workflow.
Real-time collaboration tools allow teams to work together on validation and refinement, ensuring human oversight complements automated processes. Studies show that combining human expertise with automation can achieve near human-level quality by balancing precision and recall. Additionally, automated reporting keeps teams informed about progress and flags potential issues early, preventing small errors from snowballing into larger problems.
As automation scales, maintaining data integrity requires robust evaluation metrics. Organizations should adopt comprehensive frameworks that go beyond basic accuracy measures to assess system performance holistically.
In addition to traditional precision and recall metrics, domain-specific tests are essential for addressing unique requirements. Research highlights the importance of quality assurance tools tailored to specific applications, ensuring both high-quality results and reliable success rates.
Hybrid validation methods - combining automated and human oversight - can monitor token usage, latency, and error rates, optimizing performance. Another valuable technique is context-aware validation, where LLMs are given relevant context from reference graphs, textual sources, or web searches. This reduces ambiguity and enhances the accuracy of entity resolution and relationship extraction.
The field of knowledge graph automation is advancing quickly, fueled by breakthroughs in large language models (LLMs) and increasing enterprise needs. By 2030, the Knowledge Graph market is expected to reach $6.93 billion, up from $1.06 billion in 2024. This rapid growth underscores the importance of automated knowledge graphs as critical infrastructure for today’s AI systems. These advancements are paving the way for new methods in building and validating knowledge graphs.
One of the most exciting advances is multi-modal graph generation. Modern LLMs are now capable of handling intricate relationships, time-sensitive data, and multiple data types. This means knowledge graphs can now integrate text, images, videos, and structured data into a single, cohesive system.
A standout example is Neo4j's LLM Knowledge Graph Builder. This platform turns unstructured data - like PDFs, documents, URLs, and even YouTube transcripts - into structured knowledge graphs. It achieves this by combining LLM capabilities with Neo4j's graph-native storage and retrieval technology. The result? Real-time updates and a seamless workflow.
Dynamic knowledge graphs are also gaining momentum. These systems grow and evolve as new data becomes available, making them especially useful in industries with rapidly changing information. Additionally, industry-specific solutions are emerging, tailored to meet the unique demands of fields like healthcare, finance, and manufacturing. Unlike static knowledge graphs, which can quickly become outdated, these specialized solutions are designed to keep pace with fast-moving environments and address complex domain-specific challenges.
Even as automation becomes more advanced, human involvement remains crucial - particularly in high-stakes applications. For instance, while LLMs can boost validation accuracy from 75% to 87% without manual intervention, there’s still a margin for error that can be critical in sensitive areas.
Regulatory compliance is one such area where human expertise is indispensable. In regulated industries like healthcare and finance, automated systems must meet strict accuracy and audit standards, which often require human verification.
The need for domain-specific expertise further highlights the role of human reviewers. As ONTOFORCE CEO Valerie Morel explains:
"Semantics is the bridge between data and understanding. In life sciences, where speed and accuracy are of the essence and where the data is complex, knowledge graphs are no longer optional. They're how we connect dots, surface insights, and accelerate discovery."
Additionally, data governance frameworks demand human oversight to ensure accuracy, consistency, and completeness. While automated systems excel at processing vast amounts of data, human experts are better equipped to catch subtle errors or inconsistencies that could otherwise undermine the integrity of a knowledge graph.
The best outcomes come from blending automation with human expertise. As MicroStrategy experts Ananya Ojha and Vihao Pham note:
"People need to have a common understanding of what they are measuring and how they are measuring it. Knowledge graphs ensure this harmony by aligning data across teams and systems."
The automation of knowledge graphs is opening doors to broader workflow automation opportunities. For example, automated reporting systems can now generate insights directly from knowledge graphs, eliminating the need for manual data analysis.
Another growing area is content generation workflows, where organizations are automating the creation of documentation, summaries, and analytical reports by pairing knowledge graph data with LLMs.
Platforms like prompts.ai are leading the way in enabling multi-modal AI workflows, real-time collaboration, and tokenization tracking. These tools allow businesses to create end-to-end automation pipelines that extend well beyond the construction of knowledge graphs.
The integration of semantic technologies is also becoming a key focus. These technologies are driving advancements in AI, metadata management, and decision-making processes across enterprises. As a result, knowledge graph automation is no longer seen as a standalone initiative but as a central component of broader digital transformation strategies.
Organizations are now leveraging automated data ingestion systems through APIs to pull real-time data from multiple sources. This approach creates dynamic knowledge graphs that serve as the backbone for various automated workflows, maximizing the return on investment by enabling a wide range of downstream applications. These developments solidify the role of automated knowledge graphs as a cornerstone of modern AI systems.
Shifting from manual to automated knowledge graph creation is reshaping how organizations manage unstructured data. Thanks to large language models (LLMs), this process now demands less time and effort while maintaining high standards. Take the AutoKG project, for instance - it extracts keywords and constructs lightweight, interconnected graphs that outperform traditional semantic search methods. This transformation supports a more agile and unified approach to data management.
One of the most effective strategies involves combining vector similarity with graph associations in hybrid search methods. This approach captures complex relationships that traditional methods often overlook, resulting in more detailed and accurate knowledge graphs. Organizations adopting this strategy see better knowledge retrieval and more contextually relevant outputs from LLMs across their operations.
To get started, define your graph’s scope and schema, validate entities and relationships, and incorporate human oversight at critical stages. Launching a pilot project helps refine workflows using real-world feedback before scaling the solution. These steps create a foundation for building scalable and reliable automated knowledge graphs.
Automation not only cuts down manual effort and costs but also enables frequent updates and broader data coverage. For those ready to dive in, tools like prompts.ai streamline the process with features like workflow automation, real-time collaboration, and direct LLM integration. This platform simplifies complex tasks, tracks costs with pay-as-you-go tokenization, and ensures compatibility with existing systems, helping organizations save time and achieve measurable outcomes.
The best implementations blend automation with human expertise. While LLMs handle tasks like entity extraction and relationship mapping, human review ensures the results align with organizational goals and maintain accuracy. This balance delivers both efficiency and quality.
To begin your automation journey, identify your data sources, establish a schema, and choose an automation platform. Start small with a focused use case, validate your processes, and scale as you build confidence in your workflows. The technology is ready for production, and early adopters are already reaping competitive advantages.
تعمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على تبسيط عملية بناء الرسوم البيانية المعرفية من خلال التشغيل الآلي لاستخراج المعلومات من النص غير المنظم. يقلل هذا النهج من الحاجة إلى العمل اليدوي مع التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسهولة وفهم الفروق الدقيقة في اللغة الطبيعية.
تستخدم هذه النماذج طرقًا متقدمة لإنشاء رسوم بيانية معرفية بسرعة ودقة أكبر، مما يجعل من السهل تحويل النص الخام إلى رؤى منظمة وقابلة للتنفيذ. من خلال إدارة علاقات البيانات المعقدة بفعالية، تقدم LLMs نتائج مفصلة مع طلب الحد الأدنى من المدخلات من البشر، مما يعزز الكفاءة والإنتاجية.
قد يكون الحفاظ على جودة البيانات العالية عند استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لأتمتة الرسوم البيانية المعرفية أمرًا صعبًا. يمكن أن تتسلل مشكلات مثل عدم الدقة والتفاصيل القديمة والتناقضات، مما يقلل من موثوقية وفائدة الرسم البياني المعرفي.
لمعالجة هذه المشاكل، من الذكاء الجمع مخرجات LLM مع أدوات التحقق الآلي و مراجعة بشرية للتحقق مرة أخرى من الأخطاء. إعداد شامل عمليات تنظيف البيانات يمكن أن تساعد أيضًا في توحيد الرسوم البيانية التي تم إنشاؤها وتحسينها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي استخدام بيانات التعليمات المعدة جيدًا والمستمدة من الرسوم البيانية المعرفية إلى تعزيز دقة واتساق مخرجات LLM، مما يؤدي إلى تحسين جودة البيانات بشكل عام.
لحماية المعلومات الحساسة أثناء التشغيل الآلي للرسوم البيانية المعرفية باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تحتاج المؤسسات إلى تحديد الأولويات بروتوكولات أمان قوية و النهج التي تركز على الخصوصية. وهذا يعني تشفير البيانات أثناء الإرسال وعند تخزينها، وفرض ضوابط الوصول التفصيلية، واستخدام تقنيات الحفاظ على الخصوصية لتقليل مخاطر الكشف عن البيانات السرية.
يمكن أن يساعد استخدام الأدوات التي تحدد المدخلات الحساسة وتقيدها أيضًا في تجنب تسرب البيانات غير المقصود. تعمل تقنيات مثل التعلم الموحد وفحوصات الأمان الآلية على تعزيز حماية البيانات طوال عملية الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين هذه الأساليب، يمكن للمنظمات تقليل المخاطر المحتملة مع تعظيم فوائد LLMs.
