解鎖AI潛力：使用圖形與AI轉換數據

在現今資料驅動的環境中，人工智慧 (AI) 擁有改變產業的非凡潛力。然而，像幻覺、信任疑慮和缺乏可解釋性常會妨礙廣泛採用。本文將探討如何利用圖表和人工智慧將資料分析從 2D 轉換到 3D，以發揮這些技術的全部潛力，提供更值得信賴且更具洞察力的結果。

主要觀點

• 透過圖形資料和 AI 進行資料轉換可增強分析能力。
• 可解釋的 AI 可解決信任和採用上的挑戰。
• 知識圖表為人工智能洞察力提供情境與關係。
• 零信任安全模型可確保可靠的 AI 應用程式。
• 圖形資料庫可讓人工智慧代理解決現實世界的問題。

利用圖形和人工智能轉換資料的力量

瞭解二維資料分析的限制

傳統的資料分析通常依賴電子表格或關係資料庫等二維 (2D) 格式。儘管這些格式對於簡單的任務非常有效，但卻難以捕捉許多真實世界資料集中的複雜關係與情境細節。例如，在試算表中檢視財務交易，如果沒有更先進的表示方式，就很難快速識別付款人、收款人和其他相關實體之間的關係。2D 格式通常缺乏有效分析這些關係的能力。如果 AI 輸出真的可以解釋，那不是很好嗎？

這正是問題所在。目前的系統和使用者將資料視為行與列。

這就是為什麼一些 Data2 客戶一直在尋求更高的透明度、可解釋性及對 AI 作業的深入瞭解。在不可能失敗的環境中，這一點變得更加重要。

迎接第三個維度：引入圖形資料庫和人工智能

圖形資料庫將資料表示為節點和邊緣，創造出一個由相互連繫的資訊組成的三維 (3D) 網路，提供了一個很有前途的選擇。這種方法可以更自然、更直覺地呈現複雜的關係。將人工智能與圖形資料結合，可開啟超越傳統方法的強大分析能力。

圖形資料庫在回答下列問題時會大放異彩：

• 您的資料與其他事物有何關聯？
• 告訴我 「這個」。

與關係型資料庫（如 Excel 或 SQL）不同，圖表能更廣泛地連結資料點，儘管每個連結都需要更多的努力才能建立。

實際上，這看起來像

• 互聯概念的視覺表示。
• 輕鬆查看什麼與什麼相連。
• 爬取資料結構中實體或關係之間的連接組織。

John Brewton 指出，Data2 方法的優點在於幫助情報和分析團隊爬取資料結構中實體和關係之間的連接組織。

可解釋 AI 的優點

利用圖形和 AI 轉換資料分析的主要優勢之一，就是實現可解釋的 AI (XAI)。這意味著人類可以理解人工智能驅動決策背後的原因，從而促進信任和透明度。

在醫療照護、金融和政府等領域，可說明性尤其重要，因為在這些領域中，問責性和透明度至關重要。它有助於減緩模型漂移，並增強對 AI 輸出的信心。

• 透過證明輸出的有效性來降低風險，獲得認同。
• 瞭解 AI 決策的「如何」與「為什麼」，改善稽核與說明。

Daniel Bukowski 提到，Data2 的目標之一是建立可追蹤、透明且可解釋的結果。

Data2：以圖形和 AI 轉換資料

專為高風險產業打造

Data2 在 John Brewton 的領導下於 2023 年中推出，旨在服務處理高風險情境的產業，例如

• 國防
• 情報
• 能源
• 金融
• 醫療保健

他們的軟體平台著重於讓資料可追蹤、可解釋且透明。

Data2 利用 Cursor 和 GitHub CoPilot 等工具來簡化程式碼開發。

Data2 如何使用 Neo4j 連結資料

Data2建構在Neo4j知識圖表（Knowledge Graph）上，旨在整合來自不同來源的資料，並應用AI來更好地理解資料及其上下文。Neo4j 簡化了爬行連線，讓資料更有意義，賦予 AI 應用程式更強大的能力。

Neo4j 的優勢包括

• 沒有固定的起點，不同於線性資料表。
• 瞭解資料結構內的關係，無縫連結所有點。
• 靈活運用 AI，實現可追蹤、透明、可解釋的解決方案。

微軟、Google 等大廠也因為類似的原因而仰賴 Neo4j。

變革性資料分析的可行步驟

要利用圖形資料庫和 AI 的變革潛力，請遵循以下步驟：

1. 辨識資料中的關鍵關係。
2. 選擇適當的資料結構 (圖形、向量資料庫等)。
3. 嵌入非結構化資料，同時追蹤每個連結及其上下文。
4. 將連結上下文化，以豐富圖形資料。
5. 實施可解釋的 AI 技術以提高透明度。
6. 優先為高風險應用程式提供零信任安全性。
7. 投資於訓練與文件。

Data2 定價

安排與 Data2 諮詢，探索為能源、國防和金融等產業量身打造的解決方案。他們的網站列出了一些高階使用案例。

圖形資料庫與 AI 的優缺點

優點

• 增強複雜資料集的關係分析。
• 透過 AI 演算法改善情境理解。
• 啟用可解釋的 AI 模型，以提高透明度。
• 隨著技術成本降低，推論能力也會提高。

缺點

• 複雜的實施與管理需要專業知識。
• 擴充圖形資料庫和 AI 模型可能成本高昂且具挑戰性。
• AI 演算法可能會從訓練資料中遺傳偏見，導致不公平的結果。

Data2 核心功能

Data2 旨在使人工智能在高風險行業中可用且可靠。主要功能包括

• 認知鏈：從原始資料到洞察力的 AI 推論的可追溯性。
• 零信任安全模型：確保每個節點的安全性與資料完整性。
• 無程式碼工具：從單一介面存取向量儲存、圖形資料庫和視覺化。

Data2 使用案例

Data2 可解決以下領域的業務挑戰：

• 詐欺偵測。
• 內部威脅預防。
• 威脅緩解。
• 病患 360 檢視。
• 社交網路分析。

常見問題

採用 AI 的常見障礙有哪些？

幻覺、信任問題以及可解釋性質的挑戰，都會妨礙人工智慧的廣泛應用。

哪些產業最需要可解釋的 AI？

需要零錯誤容忍度的產業，例如國防、情報、能源、金融和醫療保健，都是主要的候選產業。

什麼是知識圖表？

知識圖表是真實世界物件、事件和概念的互連描述集合。

Data2 是圖形資料庫嗎？

不是，Data2 是建構在 Neo4j 圖形資料庫上的平台。

圖形資料庫與人工智能的未來

圖形資料庫與 AI 的融合為資料分析、知識發現和智慧型決策帶來無限的希望。透過結合兩者的優勢