Biểu Đồ Tri Thức (Knowledge Graph)

Knowledge graph (biểu đồ tri thức) là một mô hình tổ chức và kết nối thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để thể hiện kiến thức về một lĩnh vực theo cách có cấu trúc, giống con người. Không giống như một cơ sở dữ liệu truyền thống lưu trữ dữ liệu trong các bảng, knowledge graph nắm bắt thông tin dưới dạng một mạng lưới các thực thể (đối tượng, sự kiện, tình huống hoặc khái niệm trừu tượng trong thế giới thực) và các mối quan hệ giữa chúng. Cấu trúc này cho phép hệ thống AI hiểu ngữ cảnh, đưa ra suy luận và trả lời các câu hỏi phức tạp hiệu quả hơn so với việc chỉ khớp các từ khóa. Khái niệm này là một thành phần cốt lõi của Semantic Web (mạng ngữ nghĩa), nhằm mục đích làm cho dữ liệu internet có thể đọc được bằng máy.

Cấu trúc của knowledge graph (đồ thị tri thức) bao gồm các node (thực thể), edge (mối quan hệ) và property (thuộc tính mô tả các thực thể). Ví dụ: trong một đồ thị về phim, "Leonardo DiCaprio" sẽ là một node thực thể, "đóng vai chính trong" sẽ là một edge quan hệ và "Titanic" sẽ là một node thực thể khác. Node "Leonardo DiCaprio" cũng có thể có các property như "Ngày sinh". Các knowledge graph công khai nổi bật bao gồm Google's Knowledge Graph và các dự án mã nguồn mở như DBpedia.

Các ứng dụng trong AI và học máy

Knowledge graph là không thể thiếu đối với nhiều ứng dụng thông minh:

• Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa (Semantic Search): Các công cụ tìm kiếm sử dụng đồ thị tri thức để hiểu ý định đằng sau các truy vấn và cung cấp các kết quả phù hợp và theo ngữ cảnh hơn ngoài việc chỉ khớp từ khóa đơn giản. Điều này cho phép chúng trả lời các câu hỏi trực tiếp như "ai là CEO của Apple" bằng cách duyệt qua đồ thị.
• Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems): Bằng cách mô hình hóa các mối quan hệ giữa người dùng, các mục và thuộc tính của chúng, đồ thị tri thức cho phép các đề xuất phức tạp và cá nhân hóa hơn trong các lĩnh vực như AI trong bán lẻ và phát trực tuyến nội dung.
• Trả lời câu hỏi (Question Answering) và Chatbot: Đồ thị tri thức cung cấp kiến thức có cấu trúc cho phép các hệ thống AI trả lời các câu hỏi phức tạp bằng cách điều hướng các mối quan hệ thực thể, nâng cao khả năng của AI đàm thoại.
• Tích hợp dữ liệu (Data Integration): Biểu đồ tri thức có thể thống nhất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tạo ra một cái nhìn nhất quán và liên kết về thông tin trên toàn tổ chức. Điều này rất quan trọng đối với phân tích Dữ liệu lớn (Big Data) và thường được truy vấn bằng các ngôn ngữ như SPARQL.
• Tăng cường các mô hình AI khác: Biểu đồ tri thức có thể cung cấp kiến thức nền tảng theo ngữ cảnh cho các tác vụ AI khác. Ví dụ: trong Thị giác máy tính (Computer Vision - CV), một biểu đồ có thể liên kết các đối tượng được xác định bởi các mô hình như Ultralytics YOLO11 với thông tin về các thuộc tính hoặc chức năng của chúng, dẫn đến sự hiểu biết phong phú hơn về cảnh. Các nền tảng như Ultralytics HUB quản lý các tập dữ liệu và các mô hình có thể tận dụng kiến thức có cấu trúc này.

Các ví dụ thực tế

1. E-commerce Personalization (Cá nhân hóa thương mại điện tử): Một nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng biểu đồ tri thức kết nối khách hàng, sản phẩm, thương hiệu, danh mục, lịch sử xem và dữ liệu mua hàng. Khi người dùng tìm kiếm "giày chạy bộ", biểu đồ giúp hệ thống hiểu các khái niệm liên quan (ví dụ: "marathon", "chạy địa hình") và sở thích của người dùng để cung cấp kết quả và đề xuất được cá nhân hóa cao cho các sản phẩm bổ sung. Điều này nâng cao trải nghiệm khách hàng tổng thể.
2. Giải pháp AI trong lĩnh vực Chăm sóc sức khỏe: Một tổ chức nghiên cứu y học xây dựng một đồ thị tri thức liên kết các bệnh, triệu chứng, gen, thuốc và các ấn phẩm nghiên cứu từ các nguồn như PubMed. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu truy vấn các mối quan hệ phức tạp, chẳng hạn như "Tìm các loại thuốc nhắm mục tiêu protein X và được sử dụng để điều trị bệnh Y," đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc và cải thiện hỗ trợ chẩn đoán cho phân tích hình ảnh y tế.

So sánh Knowledge Graph với các Khái niệm Liên quan

• Cơ sở dữ liệu: Một cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống lưu trữ dữ liệu trong các bảng cứng nhắc, được xác định trước với các hàng và cột. Một knowledge graph sử dụng cấu trúc đồ thị linh hoạt (các nút và cạnh), phù hợp hơn để biểu diễn các mối quan hệ phức tạp, phát triển và suy ra các kết nối mới. Các cơ sở dữ liệu đồ thị hiện đại như Neo4j được thiết kế đặc biệt để quản lý cấu trúc này.
• Tìm kiếm Vector (Vector Search): Đây là một phương pháp để tìm các mục tương tự dựa trên khoảng cách gần của vector embedding của chúng. Mặc dù cơ sở dữ liệu vector (vector databases) có hiệu quả cao cho các tìm kiếm tương tự, nhưng chúng không lưu trữ rõ ràng các mối quan hệ như một đồ thị tri thức. Đồ thị tri thức xác định các kết nối rõ ràng, trong khi tìm kiếm vector tìm thấy các kết nối ngầm dựa trên các đặc trưng đã học.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): LLM lưu trữ kiến thức một cách ẩn ý trong các tham số của chúng sau khi được huấn luyện trên một lượng lớn văn bản. Biểu đồ tri thức lưu trữ kiến thức một cách rõ ràng và có thể kiểm chứng được. Chúng có thể được sử dụng cùng nhau; một LLM có thể trả lời một truy vấn bằng cách truy xuất thông tin thực tế từ biểu đồ tri thức trước để giảm ảo giác (hallucinations) và đảm bảo tính chính xác, một kỹ thuật cốt lõi của Tạo sinh tăng cường truy xuất (Retrieval-Augmented Generation - RAG).