Définition complète
Un Knowledge Graph (graphe de connaissances) est une representation structurée des connaissances sous forme de triplets entite-relation-entite. Exemple : [Paris]-[est capitale de]-[France]. Cette structuré permet aux systèmes IA de naviguer entre concepts relies, de répondre a des questions complexes, et de raisonner sur les relations. Google Knowledge Graph alimente les encadres des résultats de recherche. En entreprise, un KG structuré les connaissances métier pour alimenter chatbots et moteurs de recherche internes.
Questions fréquentes
Comment un Knowledge Graph améliore-t-il un chatbot ?
Un Knowledge Graph permet au chatbot de : naviguer entre concepts relies ('quels sont les produits de cette categorie ?'), répondre a des questions multi-sauts ('qui est le directeur de la filiale qui gère ce contrat ?'), desambiguiser les termes ('Apple' = entreprise ou fruit selon le contexte), et enrichir les réponses avec des informations connexes. C'est complementaire au RAG pour une base de connaissances structurée.
Quelle différence entre Knowledge Graph et base de données ?
Une base de données relationnelle stocke des tables avec des lignes et colonnes (schema rigide). Un Knowledge Graph stocke des relations flexibles entre entites (schema evolutif). Le KG excelle pour representer des connaissances interconnectees et hetérogenes. La base de données excelle pour les transactions et requêtes structurées. Les deux sont souvent complémentaires dans une architecture IA.
Comment construire un Knowledge Graph pour son entreprise ?
La construction d'un KG passe par : identifiér les entites métier (produits, clients, procédures), definir les types de relations, extraire les entites et relations des documents existants (NER + extraction de relations), valider avec les experts métier, et choisir une base de données graphe (Neo4j, Amazon Neptune). C'est un investissement significatif mais stratégique pour les grandes organisations.