Онтології проти баз даних для пам’яті агентів ШІ

Коротка історія баз даних

Бази даних є невід'ємною частиною зберігання та отримання інформації вже протягом століть, розвиваючись від простих каталогів бібліотек до складних цифрових систем. Ранні бази даних були ієрархічними та деревоподібними, але реляційні бази даних революціонізували зберігання даних у 1970-х роках завдяки мові запитів SQL. З часом виникли бази даних NoSQL, які обслуговують неструктуровані дані, а графові бази даних набули популярності завдяки здатності обробляти складні зв'язки.

Перехід від традиційного зберігання файлів до баз даних дозволив здійснювати швидший та ефективніший доступ до даних. У сучасному світі бази даних є основою безлічі додатків, від корпоративних систем до технологій на основі штучного інтелекту. Проте їх структура і філософія значно відрізняються від онтологій, що впливає на їх придатність для пам'яті агентів штучного інтелекту.

Створення реляційних баз даних

Реляційні бази даних спираються на структуровані таблиці з попередньо визначеними схемами. Процес створення включає:

1. Нормалізація: Організація даних для зменшення надмірності та покращення консистентності шляхом структуризації інформації в пов'язані таблиці.
2. Визначення схеми: Створення таблиць, визначення атрибутів, встановлення обмежень та створення зв'язків між таблицями для забезпечення цілісності даних.
3. Оптимізація запитів: Використання індексації, кешування та технік оптимізації для покращення продуктивності та забезпечення ефективного отримання даних.
4. Цілісність та консистентність даних: Впровадження обмежень на дані, використання основних і зовнішніх ключів та забезпечення транзакційної цілісності через принципи ACID (атомарність, консистентність, ізольованість, довговічність).

Реляційні бази даних чудово підходять для зберігання структурованих даних, але мають труднощі з гнучкими та змінюваними моделями даних, що робить їх менш адаптованими для агентів ШІ, які потребують відкритого навчання. Жорсткість схем може обмежувати здатність до динамічного включення нових знань.

Створення онтологій

Онтології, на відміну від баз даних, визначають зв'язки та значення між концепціями, а не просто зберігають дані. Створення онтології включає знаходження хорошої та вже описаної та взаємодіємої основи:

1. Основні онтології: Створення абстрактних, високорівневих концепцій та зв'язків, які служать основою для більш конкретних онтологій.
2. Спеціалізовані онтології: Розширення знань у певній галузі, такій як медицина чи фінанси, для уточнення та надання більшої специфікації.
3. Бізнес- та прикладні онтології: Налаштування знань для бізнес-додатків, забезпечення їх відповідності стандартам галузі та потребам підприємств.
4. Взаємодія між онтологіями: Забезпечення сумісності між різними онтологіями для безшовного обміну даними та інтеграції між агентами ШІ та системами.

Онтології сприяють міркуванню та інференції знань, роблячи їх придатними для агентів ШІ, які повинні еволюціонувати з новою інформацією. Вони підтримують адаптивність, дозволяючи ШІ робити висновки з існуючих зв'язків, не потребуючи ручного оновлення.

NULL проти I Don’t Know

Реляційні бази даних працюють за Закритою Світовою Припущенням (Closed World Assumption - CWA) — якщо факт не міститься в базі даних, він вважається хибним. Відсутні дані призводять до значення NULL, що означає, що система не може дати остаточну відповідь.

Онтології слідують Відкритому Світовому Припущенню (Open World Assumption - OWA) — відсутність даних не означає їх неіснування, лише відсутність знань. Агентам ШІ це підходить, оскільки вони можуть поступово уточнювати свої знання без остаточних прогалин. На відміну від реляційних баз даних, де відсутні значення можуть порушити запити, системи на основі онтологій можуть робити висновки про можливі зв'язки або пропонувати подальші дослідження.

Дедуктивні бази даних

Дедуктивні бази даних використовують логічні правила для виведення нових фактів з існуючих даних. Вони включають:

1. ...
   Правила базовані запити: Використання мов програмування логіки, таких як Datalog, для виведення неявних знань з явних фактів.
2. Рекурсивне виведення: Встановлення зв'язків між різними точками даних через логічне виведення, що дозволяє ШІ виводити знання поза межами збережених фактів.
3. Автоматизоване міркування: Покращення інтелекту бази даних за допомогою виведених висновків, що покращує процеси прийняття рішень без необхідності прямого втручання людини.

Хоча дедуктивні бази даних є потужними, вони залишаються обмеженими попередньо визначеними правилами і не володіють гнучкістю в динамічних середовищах. На відміну від онтологій, вони не так легко адаптуються до змінюваних структур знань.

Щоб дізнатися більше про дедуктивні бази даних

https://medium.com/@volodymyrpavlyshyn/personal-knowledge-graphs-semantic-entity-persistence-in-datalog-deductive-databases-b722ed80e7d4

Графи та графові бази даних у відкритому світі

Графові бази даних зберігають дані у вигляді вузлів і відносин, що робить їх більш підходящими для динамічних архітектур пам'яті ШІ. Основні особливості включають:

1. Гнучка схема: Легко адаптується до нових даних і відносин, на відміну від реляційних баз даних, які вимагають жорстких схем.
2. Ефективні запити на відносини: Оптимізовані для отримання з'єднаних даних, графові бази даних працюють надзвичайно добре в знаньових графах, орієнтованих на ШІ.
3. Масштабованість для складних мереж: Підтримує знання ШІ графів та механізми виведення, що дозволяє ефективно представляти ієрархічну та взаємопов'язану інформацію.

Агенти ШІ, які використовують графові бази даних, можуть безперешкодно інтегрувати нову інформацію без змін схеми, на відміну від реляційних баз даних. Така структура дозволяє ШІ робити складні висновки на основі відносин між концепціями.

Проблеми з ідентифікацією в відкритому світі

Онтології та графові бази даних стикаються з проблемами унікальної ідентифікації сутностей у відкритих світових налаштуваннях. На відміну від реляційних баз даних, де існують жорсткі ідентифікатори, пам'ять ШІ повинна:

1. Враховувати неоднозначність: Розрізняти схожі сутності, використовуючи контекст і семантичні відносини.
2. Підтримувати еволюцію ідентичностей: Адаптуватися до змін властивостей сутностей з часом без необхідності оновлення схеми вручну.
3. Підтримувати взаємодію: Забезпечити узгодженість іменувань через набори даних за допомогою глобально унікальних ідентифікаторів.

Технології семантичної мережі, такі як RDF та OWL, допомагають вирішити ці проблеми, надаючи стандартизовані структури для подання сутностей.

Онтологія — це про взаємодію

Одна з основних переваг онтології — її взаємодія між різними системами. Вона забезпечує спільне розуміння, що полегшує:

1. Обмін даними: Безшовна інтеграція між агентами ШІ, що забезпечує ефективну комунікацію та співпрацю.
2. Повторне використання знань: Стандартизовані структури для навчання ШІ, зменшуючи надлишковість і покращуючи ефективність знань.
3. Міждоменне міркування: Об'єднання різноманітних джерел знань в єдину структуру, що дозволяє агентам ШІ робити висновки між різними доменами.

Онтології дозволяють агентам ШІ взаємодіяти з різноманітними наборами даних, покращуючи їхні здатності до міркування і сприяючи семантичній взаємодії.

Точність і гнучкість онтологій

Онтології надають структуровану, але адаптовану основу для подання знань. Основні переваги включають:

1. Висока точність подання: Захоплення складних відносин в домені, зберігаючи семантичну багатогранність.
2. Динамічна еволюція: Адаптація до нових знань безперешкодно, розширюючи існуючі онтології, а не жорстко переписуючи схеми.
3. ...
   Розширюваність: Дозволяє інтеграцію з додатковими наборами даних та онтологіями для підтримки розвитку систем знань ШІ.

Ця гнучкість робить онтології особливо ефективними для застосувань ШІ, які потребують адаптивного навчання, міркування та прийняття рішень.

Порівняння строгих ідентифікаторів і відкритих ідентифікаторів

Строгі ідентифікатори в базах даних гарантують точне посилання, але обмежують гнучкість. У свою чергу, відкриті ідентифікатори в онтологіях дозволяють:

1. Перехресне посилання між системами: Сприяє взаємодії та забезпечує узгодженість даних між різними джерелами.
2. Динамічне вирішення ідентичності: Дозволяє агентам ШІ динамічно вдосконалювати розпізнавання сутностей на основі контекстуальних відносин.
3. Семантичне усвідомлення контексту: Допомагає виводити значення поза межами жорстких правил іменування, що дозволяє більш гнучку взаємодію ШІ.

Ця адаптивність є критично важливою для систем пам'яті ШІ, що обробляють еволюційні, взаємопов'язані джерела даних, забезпечуючи їх здатність інтерпретувати неоднозначну або неповну інформацію.

Як агенти ШІ отримують вигоду від онтологій і графів

Агенти ШІ потребують гнучких, еволюційних структур пам'яті. Онтології та графові бази даних надають:

1. Поступове навчання: Системи ШІ можуть безперервно розширювати свою базу знань без необхідності явного перепідготовки.
2. Моделювання складних відносин: Розуміння тонких асоціацій між концепціями, що виходять за межі простого зберігання даних.
3. Покращені можливості міркування: Виведення нових знань на основі існуючих даних, що покращує процес прийняття рішень.
4. Взаємодія з іншими агентами: Спільне використання структурованих знань через різні системи, що сприяє співпраці між агентами ШІ.

Графові онтології відповідають потребам пам'яті ШІ, підтримуючи динамічне навчання, виведення знань та міркування, тоді як реляційні бази даних залишаються обмеженими жорсткими схемами та припущеннями закритого світу.

Пам'ять агента ШІ — графи + логічні правила

Ми могли б поєднати графову онтологію та дедуктивні бази даних, додавши шар міркування поверх графа. Міркування на основі графа та логічне виведення за допомогою логічних правил могли б створити потужну основу для пам'яті агента ШІ, що коригує і робить великі мовні моделі (LLM) точнішими та потужнішими.

Щоб дізнатися більше:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896315008113

Перекладено з: Ontology vs Databases for AI Agent Memory