解鎖AI潛力：使用圖形與AI轉換數據
在當今數據驅動的環境中，人工智能（AI）擁有改變產業的非凡潛力。然而，幻覺、信任問題和缺乏可解釋性等障礙常常阻礙其廣泛採用。本文探討如何通過使用圖形與AI將數據分析從2D轉向3D，解鎖這些技術的全部潛力，交付更值得信賴且具洞察力的結果。
關鍵要點
- 通過圖形數據與AI的數據轉換增強分析能力。
- 可解釋的AI可以解決信任與採用挑戰。
- 知識圖譜為AI洞察提供上下文與關係。
- 零信任安全模型確保可靠的AI應用。
- 圖形數據庫賦能AI代理解決現實世界問題。
使用圖形與AI轉換數據的力量
理解2D數據分析的局限性
傳統數據分析通常依賴於二維（2D）格式，如電子表格或關係數據庫。雖然這些格式適用於簡單任務，但難以捕捉許多現實世界數據集中存在的複雜關係與上下文細節。例如，在電子表格中查看金融交易很難快速識別付款人、收款人和其他相關實體之間的聯繫，而無需更先進的表示方法。2D格式通常缺乏有效分析這些關係的能力。如果AI輸出真正可解釋，豈不是很好？
這正是問題所在。當前系統和用戶將數據視為行與列。
這就是為什麼一些Data2客戶一直尋求更大的透明度、可解釋性和對AI操作的洞察。在不容失敗的環境中，這一點尤為關鍵。
擁抱第三維：引入圖形數據庫與AI
圖形數據庫通過將數據表示為節點與邊，提供了一個有前景的替代方案，創建一個三維（3D）的互聯信息網絡。這種方法實現了對複雜關係更自然且直觀的表示。結合AI與圖形數據開啟了超越傳統方法的強大分析能力。
圖形數據庫在回答以下問題時表現出色：
- 你的數據與其他事物如何相關？
- 告訴我關於‘這個’的信息。
與關係數據庫（如Excel或SQL）不同，圖形數據庫更廣泛地連接數據點，儘管每個連接需要更多努力來建立。
實際上，這看起來像：
- 互聯概念的可視化表示。
- 輕鬆看到什麼與什麼相連。
- 在數據結構內部爬行實體或關係之間的連接組織。
John Brewton指出，Data2方法的力量在於幫助情報和分析團隊爬行數據結構內實體與關係之間的連接組織。
可解釋AI的優勢
使用圖形與AI轉換數據分析的關鍵優勢之一是實現可解釋AI（XAI）。這意味著人類可以理解AI驅動決策背後的推理，促進信任與透明度。
可解釋性在醫療、金融和政府等需要問責制與透明度的行業中尤為重要。它有助於減輕模型漂移並增強對AI輸出的信心。
- 通過證明輸出有效性降低風險，獲得認同。
- 理解AI決策的‘如何’與‘為什麼’，改善審計與解釋。
Daniel Bukowski提到，Data2的目標之一是構建可追蹤、透明且可解釋的結果。
Data2：使用圖形與AI轉換數據
為高風險行業打造
Data2於2023年中在John Brewton的領導下推出，旨在服務於處理高風險場景的行業，如：
- 國防
- 情報
- 能源
- 金融
- 醫療
其軟件平台專注於使數據可追蹤、可解釋且透明。
Data2利用工具如Cursor和GitHub CoPilot來簡化代碼開發。
Data2如何使用Neo4j連接數據
Data2基於Neo4j知識圖譜構建，旨在整合來自不同來源的數據並應用AI以更好地理解數據及其上下文。Neo4j簡化了爬行連接以理解數據，賦能AI應用。
Neo4j的優勢包括：
- 無固定起點，不像線性數據表。
- 理解數據結構內的關係以無縫連接所有點。
- 與AI的靈活性，實現可追蹤、透明且可解釋的解決方案。
像Microsoft和Google這樣的主要參與者也出於類似原因依賴Neo4j。
轉換數據分析的可行步驟
要利用圖形數據庫與AI的轉換潛力，請遵循以下步驟：
- 識別數據中的關鍵關係。
- 選擇適當的數據結構（圖形、向量數據庫等）。
- 嵌入非結構化數據，同時追蹤每個連接及其上下文。
- 通過上下文化連接豐富圖形數據。
- 實施可解釋AI技術以實現透明度。
- 優先考慮高風險應用的零信任安全。
- 投資於培訓和文檔。
Data2定價
與Data2安排諮詢以探索針對能源、國防和金融等行業的定制解決方案。其網站列出了一些高層次用例。
圖形數據庫與AI的優缺點
優點
- 增強對複雜數據集的關係分析。
- 通過AI算法改善上下文理解。
- 實現可解釋的AI模型以提高透明度。
- 隨著技術成本降低，推理能力增強。
缺點
- 複雜的實施和管理需要專業知識。
- 擴展圖形數據庫和AI模型可能成本高昂且具挑戰性。
- AI算法可能從訓練數據中繼承偏見，導致不公平的結果。
Data2核心功能
Data2旨在使AI在高風險行業中可用且可靠。關鍵功能包括：
- 認知鏈：從原始數據到洞察的AI推理可追蹤性。
- 零信任安全模型：確保每個節點的安全性和數據完整性。
- 無代碼工具：從單一界面訪問向量存儲、圖形數據庫和可視化。
Data2>用例
Data2解決了以下領域的業務挑戰：
- 欺詐檢測。
- 內部威脅預防。
- 威脅緩解。
- 患者360度視圖。
- 社交網絡分析。
常見問題
AI採用的常見障礙是什麼？
幻覺、信任問題和可解釋性挑戰阻礙了廣泛採用。
哪些行業最需要可解釋的AI？
對錯誤零容忍的行業——如國防、情報、能源、金融和醫療——是主要候選者。
什麼是知識圖譜？
知識圖譜是對現實世界對象、事件和概念的互聯描述集合。
Data2是圖形數據庫嗎？
不，Data2是基於Neo4j圖形數據庫構建的平台。
圖形數據庫與AI的未來
圖形數據庫與AI的融合為數據分析、知識發現和智能決策提供了巨大的前景。通過結合兩者的優勢
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在當今數據驅動的環境中，人工智能（AI）擁有改變產業的非凡潛力。然而，幻覺、信任問題和缺乏可解釋性等障礙常常阻礙其廣泛採用。本文探討如何通過使用圖形與AI將數據分析從2D轉向3D，解鎖這些技術的全部潛力，交付更值得信賴且具洞察力的結果。
關鍵要點
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- 可解釋的AI可以解決信任與採用挑戰。
- 知識圖譜為AI洞察提供上下文與關係。
- 零信任安全模型確保可靠的AI應用。
- 圖形數據庫賦能AI代理解決現實世界問題。
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John Brewton指出，Data2方法的力量在於幫助情報和分析團隊爬行數據結構內實體與關係之間的連接組織。
可解釋AI的優勢
使用圖形與AI轉換數據分析的關鍵優勢之一是實現可解釋AI（XAI）。這意味著人類可以理解AI驅動決策背後的推理，促進信任與透明度。
可解釋性在醫療、金融和政府等需要問責制與透明度的行業中尤為重要。它有助於減輕模型漂移並增強對AI輸出的信心。
- 通過證明輸出有效性降低風險，獲得認同。
- 理解AI決策的‘如何’與‘為什麼’，改善審計與解釋。
Daniel Bukowski提到，Data2的目標之一是構建可追蹤、透明且可解釋的結果。
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缺點
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