数据分析和AI丨知识图谱，AI革命中数据集成和模型构建的关键推动者

人工智能（AI）已经吸引了数据科学家、技术指引者以及任何使用数据进行商业决策者的兴趣。绝大多数企业都希望利用人工智能技术来增强洞察力和生产力，而对于这些企业而言，数据集的质量差成为了主要的障碍。

数据源需要进行清洗且明确定义，以便充分利用您的AI技术栈（无论是使用大语言模型（LLMs）还是其他机器学习技术）。

AI项目的价值非常依赖于数据集的广度、深度和质量。高质量的数据集需要一个坚实的基础技术栈，因为数据集成是开发AI模型的一个关键层，这一步骤需要准备数据。数据集成是构建可靠、有效的数据解决方案的关键步骤。

知识图谱的价值何在？

知识图谱为数据分析解决方案提供了全面的企业数据背景，特别是那些需要使用您的AI栈的解决方案。知识图谱曾经被认为是小众技术，而如今越来越被认为是AI革命中数据集成和模型构建的关键推动者。

Gartner指出：“随着AI技术的迅猛发展以及大语言模型的广泛应用，知识图谱的使用已经迅速扩展。将通用AI模型与知识图谱结合使用，可以在模型输出中提供可信且可验证的事实数据，并提供规则来限制模型。”

从理想层面来看，数据分析师可以从一个“单一视图”中选择定义明确的数据点，将孤立的数据源集成、聚合并协调数据，形成一套参数以反馈给定制算法。

麦肯锡的一句引言进一步探讨了这一点：“上下文只能从跨结构化和非结构化来源的现有数据和信息中确定。为了提高输出的准确性，首席数据官（CDO）