释放AI潜力：通过图和AI转换数据
在当今数据驱动的格局中，人工智能（AI）拥有改变行业的巨大潜力。然而，幻觉、信任问题和缺乏可解释性等障碍往往阻碍了其广泛采用。本文探讨了如何通过使用图和AI将数据分析从二维（2D）转向三维（3D），从而释放这些技术的全部潜力，提供更可信和深入的洞察结果。
关键要点
- 通过图数据和AI进行数据转换可增强分析能力。
- 可解释AI可以解决信任和采用难题。
- 知识图为AI洞察提供了上下文和关系。
- 零信任安全模型确保AI应用的可靠性。
- 图数据库赋予AI代理解决现实世界问题的能力。
通过图和AI转换数据的力量
理解二维数据分析的局限性
传统数据分析通常依赖于二维（2D）格式，如电子表格或关系数据库。虽然这些格式适用于简单任务，但难以捕捉现实世界数据集中存在的复杂关系和上下文细节。例如，在电子表格中查看金融交易时，很难快速识别付款人、收款人和其他相关实体之间的联系，而没有更高级的表示方式。二维格式通常缺乏有效分析这些关系的能力。如果AI输出真正可解释，岂不是很好？
这正是问题所在。当前系统和用户将数据视为行和列。
因此，一些Data2客户一直寻求更高的透明度、可解释性和对AI操作的洞察。在不容失败的环境中，这一点尤为关键。
拥抱第三维度：引入图数据库和AI
图数据库通过将数据表示为节点和边，创建了一个三维（3D）的互联信息网络，提供了一种有前景的替代方案。这种方法能够更自然、直观地表示复杂关系。将AI与图数据结合，开启了超越传统方法的强大分析能力。
图数据库在回答以下问题时表现出色：
- 你的数据与其他事物如何关联？
- 告诉我关于“这个”的信息。
与关系数据库（如Excel或SQL）不同，图数据库更广泛地连接数据点，尽管每个连接需要更多努力来建立。
实际上，这看起来像是：
- 互连概念的可视化表示。
- 轻松看到什么与什么相连。
- 在数据结构中爬行实体或关系之间的连接组织。
John Brewton指出，Data2方法的优势在于帮助情报和分析团队爬行数据结构中实体和关系之间的连接组织。
可解释AI的优势
通过图和AI转换数据分析的关键优势之一是实现可解释AI（XAI）。这意味着人类可以理解AI驱动决策背后的推理，从而增强信任和透明度。
可解释性在医疗、金融和政府等需要问责制和透明度的行业尤为重要。它有助于减轻模型漂移并提升对AI输出的信心。
- 通过证明输出有效性降低风险，获得认可。
- 理解AI决策的“如何”和“为什么”，改善审计和解释。
Daniel Bukowski提到，Data2的目标之一是构建可追溯、透明和可解释的结果。
Data2：通过图和AI转换数据
为高风险行业打造
Data2于2023年中在John Brewton的领导下推出，旨在服务于处理高风险场景的行业，例如：
- 国防
- 情报
- 能源
- 金融
- 医疗
他们的软件平台专注于使数据可追溯、可解释和透明。
Data2利用Cursor和GitHub CoPilot等工具来简化代码开发。
Data2如何使用Neo4j连接数据
Data2基于Neo4j知识图构建，旨在整合来自不同来源的数据，并应用AI更好地理解数据及其上下文。Neo4j简化了爬行连接以理解数据，增强了AI应用的能力。
Neo4j的优点包括：
- 不像线性数据表那样有固定的起点。
- 理解数据结构中的关系，无缝连接所有点。
- 与AI的灵活性结合，支持可追溯、透明和可解释的解决方案。
Microsoft和Google等主要企业也因类似原因依赖Neo4j。
变革性数据分析的可行步骤
要利用图数据库和AI的变革潜力，请遵循以下步骤：
- 识别数据中的关键关系。
- 选择适当的数据结构（图、向量数据库等）。
- 嵌入非结构化数据，同时跟踪每个连接及其上下文。
- 通过语境化连接丰富图数据。
- 实施可解释AI技术以确保透明度。
- 优先考虑高风险应用的零信任安全。
- 投资于培训和文档。
Data2定价
与Data2安排咨询，探索为能源、国防和金融等行业量身定制的解决方案。他们的网站列出了一些高层次的用例。
图数据库与AI的优缺点
优点
- 增强复杂数据集的关系分析。
- 通过AI算法改善上下文理解。
- 支持可解释AI模型以提高透明度。
- 随着技术成本降低，推理能力增强。
缺点
- 复杂实施和管理需要专业知识。
- 扩展图数据库和AI模型可能成本高昂且具挑战性。
- AI算法可能从训练数据中继承偏见，导致不公平的结果。
Data2核心功能
Data2旨在使AI在高风险行业中可用且可靠。核心功能包括：
- 认知链：从原始数据到洞察的AI推理可追溯性。
- 零信任安全模型：确保每个节点的安全性和数据完整性。
- 无代码工具：通过单一界面访问向量存储、图数据库和可视化。
Data2用例
Data2解决以下领域的业务挑战：
- 欺诈检测。
- 内部威胁预防。
- 威胁缓解。
- 患者360度视图。
- 社交网络分析。
常见问题
AI采用的常见障碍是什么？
幻觉、信任问题和可解释性挑战阻碍了广泛采用。
哪些行业最需要可解释AI？
对错误零容忍的行业——如国防、情报、能源、金融和医疗——是主要候选者。
什么是知识图？
知识图是现实世界对象、事件和概念的互连描述集合。
Data2是图数据库吗？
不，Data2是基于Neo4j图数据库构建的平台。
图数据库与AI的未来
图数据库与AI的融合为数据分析、知识发现和智能决策提供了巨大潜力。通过结合两者的优势，
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关键要点
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- 可解释AI可以解决信任和采用难题。
- 知识图为AI洞察提供了上下文和关系。
- 零信任安全模型确保AI应用的可靠性。
- 图数据库赋予AI代理解决现实世界问题的能力。
通过图和AI转换数据的力量
理解二维数据分析的局限性
传统数据分析通常依赖于二维（2D）格式，如电子表格或关系数据库。虽然这些格式适用于简单任务，但难以捕捉现实世界数据集中存在的复杂关系和上下文细节。例如，在电子表格中查看金融交易时，很难快速识别付款人、收款人和其他相关实体之间的联系，而没有更高级的表示方式。二维格式通常缺乏有效分析这些关系的能力。如果AI输出真正可解释，岂不是很好？
这正是问题所在。当前系统和用户将数据视为行和列。
因此，一些Data2客户一直寻求更高的透明度、可解释性和对AI操作的洞察。在不容失败的环境中，这一点尤为关键。
拥抱第三维度：引入图数据库和AI
图数据库通过将数据表示为节点和边，创建了一个三维（3D）的互联信息网络，提供了一种有前景的替代方案。这种方法能够更自然、直观地表示复杂关系。将AI与图数据结合，开启了超越传统方法的强大分析能力。
图数据库在回答以下问题时表现出色：
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John Brewton指出，Data2方法的优势在于帮助情报和分析团队爬行数据结构中实体和关系之间的连接组织。
可解释AI的优势
通过图和AI转换数据分析的关键优势之一是实现可解释AI（XAI）。这意味着人类可以理解AI驱动决策背后的推理，从而增强信任和透明度。
可解释性在医疗、金融和政府等需要问责制和透明度的行业尤为重要。它有助于减轻模型漂移并提升对AI输出的信心。
- 通过证明输出有效性降低风险，获得认可。
- 理解AI决策的“如何”和“为什么”，改善审计和解释。
Daniel Bukowski提到，Data2的目标之一是构建可追溯、透明和可解释的结果。
Data2：通过图和AI转换数据
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