A Knowledge Graph lényege, hogy a rendszer ne csak szavakat, hanem valós entitásokat és azok kapcsolatait értelmezze.
WikiAI.hu · Tudástár · Knowledge Graph · entitás · keresés
A Knowledge Graph, magyarul tudásgráf, abban segít, hogy egy rendszer ne csupán szavakat lásson, hanem felismerje a mögöttük lévő valós dolgokat és azok kapcsolatait: például egy személyt, vállalkozást, helyet, terméket vagy fogalmat.
Ez azért fontos, mert ugyanaz a név vagy kifejezés több különböző dolgot is jelenthet. A keresőknek és más információs rendszereknek ezért nemcsak azt kell felismerniük, hogy milyen szavak szerepelnek egy oldalon, hanem azt is, hogy pontosan kiről vagy miről van szó.
Röviden: mi az a Knowledge Graph?
A tudásgráf egy olyan tudásreprezentációs modell, amelyben az információk entitásokként és az entitások közötti kapcsolatokként jelennek meg.
Egy entitás lehet például egy személy, szervezet, település, épület, könyv vagy más jól elkülöníthető dolog. A kapcsolatok azt fejezik ki, hogyan viszonyulnak ezek egymáshoz.
A Google 2012-ben a „things, not strings” gondolattal mutatta be saját Knowledge Graphját: a cél az volt, hogy a kereső ne pusztán karakterláncokat egyeztessen, hanem valós entitásokat és azok jelentését is értelmezze.
Mi az az entitás?
Az entitás egyszerűen egy azonosítható dolog.
Például:
- egy ember;
- egy vállalkozás vagy szervezet;
- egy város vagy más hely;
- egy termék;
- egy könyv, film vagy esemény;
- egy jól körülhatárolható fogalom.
A lényeg nem az, hogy egy szó hányszor szerepel egy oldalon, hanem hogy egyértelmű-e, melyik konkrét dologra vonatkozik.
Miért fontos a többértelműség feloldása?
A természetes nyelv tele van többértelműséggel. Ugyanaz a név tartozhat több emberhez vagy céghez, ugyanaz a szó pedig több különböző fogalmat jelenthet.
A Knowledge Graph egyik fontos szerepe, hogy az ilyen helyzetekben segítsen elkülöníteni a lehetséges jelentéseket.
A Google eredeti Knowledge Graph-bemutatójának klasszikus példája a „Taj Mahal”: a kifejezés jelentheti az indiai műemléket, de utalhat más, azonos nevű entitásokra is. A kereső számára ezért nem elég a szó felismerése; a megfelelő jelentést is azonosítani kell.
Knowledge Graph és Knowledge Panel: nem ugyanaz
A két fogalom gyakran összekeveredik.
A Knowledge Graph a háttérben lévő tudásrendszer, amely entitásokról és azok kapcsolatairól tartalmaz információkat.
A Knowledge Panel ezzel szemben egy Google Keresőben megjelenő információs felület. A Google saját leírása szerint a knowledge panelek automatikusan készülnek, és a bennük megjelenő információk a Knowledge Graphból származnak.
Vagyis a Knowledge Panel egy lehetséges megjelenési forma, nem maga a tudásgráf.
Honnan származhatnak a Knowledge Graph információi?
A Google szerint a Knowledge Graph információi többféle forrásból származhatnak: a nyilvános webről, nyílt és licencelt adatforrásokból, illetve bizonyos esetekben ellenőrzött entitásoktól érkező visszajelzésekből.
Ez fontos különbség: egy entitásról kialakuló kép nem feltétlenül egyetlen weboldalból áll össze.
Egy vállalkozás például több online felületen is megjelenhet. Ha ezek az információk egymásnak ellentmondanak, az ember számára is nehezebb eldönteni, mi az aktuális és hivatalos adat.
Miért számít ez egy vállalkozásnak?
Egy vállalkozás neve önmagában még nem mindig elég az egyértelmű azonosításhoz.
Fontos lehet a tevékenysége, a helye, a hivatalos weboldala, a márkája, a kapcsolódó személyek és más olyan információk, amelyek segítenek megkülönböztetni más, hasonló nevű szereplőktől.
Üzleti szempontból ezért érték, ha az online jelenlétből következetesen ugyanaz a kép rajzolódik ki arról, ki a vállalkozás, mivel foglalkozik és milyen környezetben releváns.
Ez nem garantál különleges keresési vagy AI-megjelenést. Viszont csökkentheti a félreértés esélyét.
Mi köze ennek a Google Keresőhöz?
A Google nyilvánosan dokumentálja, hogy a Knowledge Graph a személyekről, helyekről és dolgokról szóló tények és kapcsolatok megértésére szolgál.
A kereső emellett más webes jeleket is használ annak megértésére, hogy egy oldal miről szól. A Google Search Central szerint a világos oldalstruktúra és az explicit, szabványosított információk segíthetik a tartalom értelmezését.
Fontos azonban különválasztani két dolgot: attól, hogy egy kereső jobban megérti egy oldal jelentését, még nem következik automatikus rangsorolási vagy knowledge panel-megjelenés.
És mi köze mindennek az AI-rendszerekhez?
Itt érdemes pontosan fogalmazni.
Nem helyes azt állítani, hogy minden AI-rendszer ugyanazt a Knowledge Graphot használja, vagy ugyanúgy dolgozza fel az entitásokat. A különböző rendszerek technikai felépítése eltérhet.
A tudásgráf-szemlélet mégis hasznos fogalmi keret: amikor egy név, szervezet, hely vagy téma egyértelműen azonosítható, kisebb az esélye annak, hogy az információt egy másik, hasonló jelentésű dologgal keverjük össze.
Az AI-korszakban ezért az entitás fogalma nem azért fontos, mert létezne egyetlen univerzális „AI Knowledge Graph”, hanem azért, mert a pontos azonosítás és a kontextus minden információs rendszerben érték.
Mit nem jelent a Knowledge Graph?
- Nem egy SEO-hack.
- Nem egy garantált módszer knowledge panel létrehozására.
- Nem jelenti azt, hogy a kereső vagy egy AI-rendszer minden információt biztosan tud egy vállalkozásról.
- Nem jelenti azt, hogy egyetlen technikai beállítás önmagában elegendő.
- Nem azonos a Google Cégprofillal.
A Knowledge Graph elsősorban jelentési és kapcsolati modell, nem egy megszerezhető „SEO-jelvény”.
Google Cégprofil és Knowledge Panel: mi a különbség?
A Google külön is jelzi, hogy a helyi vállalkozások Business Profile felülete hasonlíthat a knowledge panelhez, de nem ugyanaz.
A Google Cégprofil olyan vállalkozásoknak készült, amelyek egy adott helyen vagy szolgáltatási területen ügyfeleket szolgálnak ki. A Knowledge Panel ezzel szemben olyan entitásokról jelenhet meg, amelyek a Google Knowledge Graphban szerepelnek.
Egy helyi vállalkozásnál ezért nem érdemes a két rendszert összemosni.
Miért fontos a következetes digitális identitás?
Ha ugyanarról a vállalkozásról több helyen más név, más cím, eltérő tevékenység vagy elavult információ szerepel, az bizonytalanságot okozhat.
A következetes digitális identitás ezzel szemben azt jelenti, hogy a fontos online felületek ugyanazt a valós szereplőt írják le, ugyanazzal az alapvető jelentéssel.
Ez emberi szempontból bizalmat épít, keresési szempontból pedig megkönnyítheti annak felismerését, hogy több webes említés ugyanahhoz az entitáshoz tartozik.
Példa: ugyanaz a név, két külön vállalkozás
Képzeljünk el két céget, amelyek nagyon hasonló nevet használnak.
Az egyik Debrecenben működik, a másik Budapesten. Más a tevékenységük, más a hivatalos weboldaluk és más személyek kapcsolódnak hozzájuk.
Ha csak a név alapján próbáljuk őket értelmezni, könnyű összekeverni a kettőt. Ha azonban a név mellett a hely, a tevékenység és a kapcsolódó kontextus is világos, sokkal egyértelműbbé válik, hogy két külön entitásról van szó.
Ez a tudásgráf-szemlélet egyik legegyszerűbb gyakorlati példája.
Gyakori kérdések
A Knowledge Graph ugyanaz, mint a Google Knowledge Panel?
Nem. A Knowledge Graph a háttérben lévő tudásrendszer, a Knowledge Panel pedig egy keresési megjelenési forma, amely a Knowledge Graphból is kap információt.
Minden vállalkozás benne van a Google Knowledge Graphban?
Nem érdemes ezt automatikusan feltételezni. A Google Knowledge Graph sok milliárd entitást és tényt kezel, de ebből nem következik, hogy minden weben jelen lévő vállalkozás külön, egyértelmű entitásként szerepel benne.
Ha van Knowledge Panel, akkor jobb helyezést kapok?
A Google nem dokumentál olyan szabályt, amely szerint egy Knowledge Panel önmagában garantált rangsorolási előnyt adna.
A Google Cégprofil Knowledge Panel?
Nem. A Google saját súgója külön kezeli a helyi Business Profile-okat és a Knowledge Graph entitásaihoz kapcsolódó knowledge paneleket.
Miért fontos az entitás az AI-korszakban?
Azért, mert a pontos azonosítás és a kontextus csökkenti a név- és jelentésbeli félreértéseket. Ettől azonban még nem következik, hogy minden AI-rendszer ugyanazt a tudásgráfot vagy ugyanazt a technikai módszert használja.
Kapcsolódó WikiAI.hu anyagok
Források és további információk
Összegzés
A Knowledge Graph lényege nem egy technikai trükk, hanem annak felismerése, hogy a weben szereplő nevek és szavak mögött valós entitások és kapcsolatok vannak.
A keresők számára ez segít különbséget tenni hasonló nevek és jelentések között. Egy vállalkozás számára pedig azért fontos, mert minél következetesebben azonosítható az online térben, annál kisebb az esélye annak, hogy más szereplővel vagy más jelentéssel keverjék össze.
Az AI-korszakban ugyanez az alapelv marad értékes: egyértelmű azonosítás, tiszta kontextus és következetes jelentés — anélkül, hogy ebből garantált AI- vagy keresési eredményt ígérnénk.
