这些失败的原因不是有缺陷的算法，而是数据不匹配：在昨天支离破碎、贫乏数据的基础上构建明天的智能系统。当今的组织需要确保数据准备就绪，以避免模型性能、系统信任和战略一致性方面的失败。为了取得成功，首席信息官必须从“数据第一”转向“知识第一”的方法，以利用人工智能的真正优势。GraphRAG——人工智能知识自动化的下一个进化传统的检索增强生成（RAG）改变了人工智能利用外部数据的方式，但在准确性、上下文和可追溯性方面往往不足。标准RAG模型通常难以连接分散的信息、跨域推理或提供可验证、可解释的输出。
就是GraphRAG（基于知识图的检索增强生成）变得至关重要的地方。GraphRAG通过利用基于知识图的数据结构来映射复杂数据集之间的关系，从而增强了AI响应的相关性。这种方法不仅提高了准确性，还提供了丰富、可验证和情境感知的见解，使组织能够真正意识到知识。技术专业人员可以依靠GraphRAG来提供高价值的决策，这些决策基于特定领域的推理，为数据添加了关键的背景和意义。
特定领域的推理能力为数据提供上下文和意义，这对于专业和可靠的建议至关重要。跨孤立数据井的语义层创建了所有数据的统一视图，实现了以往无法实现的全面见解。另一个好处是它能够通过确保人工智能系统不是“黑匣子”，而是透明和值得信赖来支持人工智能治理和可解释性。最后，它充当了一个智能体骨干，通过协调一组智能体可以可靠地执行复杂的任务。
知识优先的方法解决了阻碍许多人工智能计划的基础数据混乱问题。实施知识优先方法的业务影响是具体和可衡量的，克服了几个关键挑战，例如：
语义数字孪生：克服了碎片化的可见性、僵化的数据模型和不可访问的信息。GraphRAG提高了预测性维护的准确性，并缩短了关键设备故障的平均解决时间。
技术知识管理：打破孤岛，简化对复杂术语的访问，并保留机构专业知识。GraphRAG缩短了寻找工程解决方案的时间，并最大限度地减少了研发项目的重叠。
智能合规：驾驭监管复杂性，发现隐藏的合规差距，并简化报告。GraphRAG减少了合规违规，加快了监管评估和审计。
对全球制造商、研究机构和制药公司的案例研究表明，GraphRAG节省了大量时间，正确答案率超过95%，优于标准的基于向量的RAG方法。例如， Takeda物制药公司正在使用GraphRAG技术将公司范围内的数据作为结构化知识图进行处理，使其数据为人工智能做好准备，并自动化业务流程。
为什么人工智能的成功取决于一种新的架构方法转向知识优先的架构不仅是一种选择，也是一种必要，是对传统数据优先思维的直接挑战。几十年来，企业一直专注于积累海量数据，认为更多的数据本质上会带来更好的洞察力。然而，这种方法造成了碎片化、缺乏上下文的数据孤岛。
这种“数字流沙”是“语义挑战”的根源，因为数据是孤立和异构的。例如，所有非结构化数据（即电子邮件、报告、文档）中的80-90%是一个巨大的、未开发的资源。问题不在于数据的稀缺性，而在于“缺乏能够提取商业价值的工具和技术”。歧义是下一个因素，并且非常频繁，数据资产存在同义词（一件事有多个名称）和同形词（许多事情有一个名称）。最后，元数据是“被动的”，这意味着它通常只在其原始数据仓中有意义。例如，搜索“蓝色数据”可能会产生“Azure”、“Sapphire”和“Cerulean”，没有上下文就无法解读它们。
当在这个不稳定的基础上构建复杂的人工智能时，组织实际上是在数字流沙上构建：人工智能模型无法运行，无法信任，项目永远无法扩展以提供有意义的商业价值。
知识优先的方法从根本上改变了目标，从简单地存储数据转变为构建一个互联的、全企业范围的知识图。知识图不仅仅是对单词进行索引，而是理解这个词的概念、其替代标签及其关系——是“用户体验设计”所需的一种技能。
这个“大脑”理解人、过程、产品和法规之间的关系。它提供了人工智能从简单自动化转向战略智能所需的背景、推理和可靠性。
从语境贫乏到语境丰富：治理与意图这种架构的真正力量在于它能够理解用户意图+上下文。对“韧性”的标准搜索将返回一般的心理定义。但是，当一位来自“银行业”的用户一直在阅读关于“流行病”的文章并提出同样的问题时，知识优先系统会理解背景。并提供一个更有价值和相关性的答案。
这个语义层建立在分类法和本体论等知识模型之上，将“被动”元数据转化为“主动”语义元数据。这种主动元数据是真正的人工智能治理的基础，基于公平原则：使数据可查找、可访问、可互操作和可重用。
实现知识优先任务的关键要点数据优先失败：在碎片化、孤立和被动的数据上构建人工智能是人工智能扩展失败的主要原因。
知识优先成功：一种知识优先的方法，使用知识图，创建了一个主动且相互关联的语义层，提供上下文和推理。
这是“事物，而不是字符串”：人工智能必须理解单词（字符串）背后的概念（事物），以解决歧义和同义词。
上下文为王：数据的价值由用户意图和上下文决定。基于知识图的系统可以区分意图，并提供高度相关的、特定领域的答案。
治理是内置的：基于FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）构建的知识优先架构是强大的人工智能治理、合规性和沿袭的基础。
GraphRAG是推动者：GraphRAG技术将知识图的推理能力与LLM的生成能力联系起来，提供准确、可解释和值得信赖的结果。
初代数据造了大量孤立、被动和模糊的信息。事实证明，对于企业现在所需的复杂、值得信赖和可扩展的人工智能来说，这是一个不稳定的基础。人工智能项目的成功不仅限于算法，还取决于为其提供高质量、丰富上下文知识的架构基础。
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