ما المقصود بقاعدة بيانات الرسم البياني؟

تساعد طريقة مساعدة قواعد بيانات الرسم البياني في الكشف عن العلاقات بين الأشخاص والأماكن والأحداث على جعلها موردًا قيّمًا لمجموعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك التخطيط والتوصيات بالمنتج واكتشاف الاحتيال. في الآونة الأخيرة، تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الرسوم البيانية لإضافة مستويات جديدة من السياق والفروق الدقيقة إلى المخرجات. دعونا نلقي نظرة على طريقة عمل قواعد بيانات الرسوم البيانية واستكشاف أفضل طريقة للاستفادة من إمكاناتها الفريدة.

ما المقصود بقاعدة بيانات الرسم البياني؟

تمثل قاعدة بيانات الرسم البياني قاعدة بيانات مُصممة لتخزين البيانات المُعقدة والمترابطة والاستعلام عنها. تعمل عن طريق تخزين البيانات وتمثيلها في شكل عقد أو كيانات أو حواف أو علاقات. يتيح تمثيل الرسم البياني هذا لمستخدمي قاعدة البيانات تشغيل تحليلات الرسم البياني، مما يساعدهم في الوصول إلى العلاقات المُعقدة بين كيانات البيانات واستكشافها.

يوجد عدد من قواعد بيانات الرسم البياني في السوق. يمثل بعضها مثل Neo4j قواعد بيانات رسم بياني مُخصصة تتعامل مع بيانات الرسم البياني فحسب، بينما تعد قواعد بيانات أخرى، بما في ذلك Oracle AI Database قواعد بيانات مؤسسية متعددة الوسائط تدعم العديد من نماذج البيانات، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر الرسوم البيانية. على النقيض من قواعد البيانات العلائقية التقليدية، التي تخزِّن البيانات في الجداول وتستخدم الروابط لإنشاء العلاقات، تخزن قواعد بيانات الرسوم البيانية هذه العلاقات باعتبارها عنصر أساس في قاعدة البيانات، مما يجعلها مُتاحة مباشرةً للاستعلام والاستكشاف باستخدام لغات مثل Cypher وGremlin وPGQL وSQL.

تُعد قاعدة بيانات الرسوم البيانية مثالية عندما تريد الكشف عن العلاقات المُعقدة والديناميكية بين كيانات البيانات. يفسر ذلك شعبيتها في حالات الاستخدام مثل أنظمة التوجيه والخدمات اللوجستية، إذ تدخل عوامل متعددة في رسم مسار مثالي، أو شبكات التواصل الاجتماعي، ويلزم فيها وجود مجموعة من شبكة مُعقدة من الاتصالات بين المستخدمين والمجموعات والاهتمامات للتوصيات. بالإضافة إلى ذلك، تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي من قواعد بيانات الرسوم البيانية لمساعدتها في تقديم مخرجات أكثر ملاءمة وأدق في الوقت المناسب من خلال الاستخدام المتزايد لـ بنى الرسم البياني RAG.

النقاط الرئيسة

• توفر قواعد بيانات الرسم البياني طريقة لاستكشاف العلاقات والتبعيات بين النقاط في مجموعة بيانات.
• من خلال تخزين البيانات في شكل عقد وحواف، تسمح قواعد بيانات الرسم البياني بالتنقل السريع واسترجاع البيانات المتصلة.
• تحظى قواعد بيانات الرسوم البيانية بشعبية كبيرة في العديد من حالات الاستخدام، بما في ذلك تطبيقات الويب الدلالية، واكتشاف الاحتيال، والشبكات الاجتماعية، وأنظمة توصيات البيع بالتجزئة أو الترفيه.
• تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الشائعة بشكل متزايد التي تستخدم بنى الرسم البياني RAG لاستخلاص مخرجات أكثر دقة وتفصيلاً على قواعد بيانات الرسم البياني.

شرح قواعد بيانات الرسم البياني

تستخدم قواعد بيانات الرسم البياني نماذج الرسم البياني لتمثيل العلاقات في البيانات. تسمح للمستخدمين بتنفيذ ما يسمى بـ "الاستعلامات التنقل" التي تنقل بشكل أساس مجموعة بيانات لتصل إلى اتصالات بين نقاط البيانات. تُطبِّق قاعدة البيانات بعد ذلك خوارزميات الرسم البياني لتحديد الأنماط والمسارات والمجتمعات والمؤثرين ونقاط الفشل الفردية والعلاقات الأخرى. تتمثل قوة الرسوم البيانية في قدرتها على ربط مصادر البيانات المختلفة للعثور على رؤى جديدة، حتى في مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة للغاية.

تم تصميم خوارزميات الرسم البياني خصيصًا لتحليل العلاقات والسلوكيات بين البيانات في الرسوم البيانية، مما يجعل من الممكن استكشاف الاتصالات التي يصعب رؤيتها أو يستحيل رؤيتها مع أساليب أخرى. على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات الرسم البياني تحديد العنصر أو الفرد الأكثر اتصالاً بالآخرين في الشبكات الاجتماعية أو عمليات الأعمال، ويمكنها استكشاف المجتمعات والحالات الشاذة والأنماط الشائعة والمسارات التي تربط الأفراد أو المعاملات ذات الصلة.

للوصول إلى هذه الرؤى، تستكشف الخوارزميات المسارات والمسافات بين الرؤوس—أي، نقاط البيانات التي تمثل الكيانات في مجموعة بيانات—وأهميتها وتجميعها. لتحديد الأهمية، تنظر الخوارزميات غالبًا في الحواف الواردة، وأهمية الرؤوس المجاورة، والمؤشرات الأخرى. تخزِّن قواعد بيانات الرسم البياني هذه العلاقات باعتبارها بيانات إلى جانب نقاط التوصيل نفسها، مما يسمح بالتنقل السريع واسترجاع البيانات المتصلة. تميل قواعد بيانات الرسم البيانية أيضًا إلى أن تكون مرنة مع مخططها، مما يسمح بتطور نموذج البيانات مع تغير العلاقات.

كيف تعمل قواعد بيانات الرسم البياني؟

تخزّن قواعد بيانات الرسم البياني المعلومات في شكل شبكة من العقد التي تمثل الكيانات، مثل الحسابات أو المعاملات، والحواف التي تمثل العلاقات التي تربط العقد. عند الاستعلام عن قاعدة البيانات، فإنها تنقل هذه الحواف المُحددة مُسبقًا من عقدة إلى أخرى للعثور على الأنماط والمسارات داخل البيانات.

تمثل الصورة أدناه مثال بسيط لقاعدة بيانات الرسم البياني الفعلية. تمثل بصريًا اللعبة الجماعية الشعبية "ست درجات من كيفن بيكون"، والتي تنطوي على إجراء اتصالات بين بيكون وممثل آخر على أساس سلسلة من الأفلام المتبادلة. يجعل هذا التركيز على العلاقات اللعبة مثالية لإظهار تحليلات الرسم البياني.

تخيل مجموعة بيانات تضم فئتين من العقد: كل فيلم يتم إنتاجه خلال وظيفة لبيكون وكل ممثل في تلك الأفلام. ثم، باستخدام تقنية الرسم البياني، نشغِّل استعلام يطلب توصيل بيكون بأيقونة مابيت ميس بيغي. وستكون النتيجة على النحو التالي:

تصوّر شبكة العقد الروابط التالية: كانت ميس بيغي في فيلم جزيرة الكنز للدمى مع بيلي كونولي، الذي مثّل في سلسلة ليموني سنيكت مع ميريل ستريب، الذي ظهر في فيلم النهر البري مع كيفن بيكون.

في هذا المثال، العُقد المتوفرة (الرؤوس) هي كلاً من الممثلين والأفلام والعلاقات (الحواف) لها حالة "مثلت في". ومن هنا، يُرجع الاستعلام النتائج التالية:

• مثَّل بيكون في فيلم النهر البري مع ميريل ستريب.
• عملت ستريب في "سلسلة من الأحداث السيئة" للكتاب ليمنت سنيكت مع بيلي كونولي.
• مثَّل كونولي في "جزيرة الكنز للدمى" مع ميس بيغي.

يمكن لقواعد بيانات الرسم البياني الاستعلام عن العديد من العلاقات المختلفة لهذا المثال، مثل ما يلي:

• "ما هي أقصر سلسلة لربط كيفن بيكون بميس بيغي؟"
  ج: أقصر تحليل للمسار، كما هو مستخدم في لعبة ست درجات أعلاه.
• "مَن عمل مع أكبر عدد من الممثلين؟"
  ج: تصل مركزية الدرجة إلى الممثل صاحب أكبر عدد من اعتمادات أدوار البطولة.
• "ما متوسط المسافة بين كيفن بيكون وجميع الممثلين الأخرين؟"
  ج: يمكن استخدام مركزية القرب لإظهار درجة عالية من الترابط بين الممثلين في صناعة الأفلام.

إن هذا بالطبع مثال أكثر متعة من معظم استخدامات تحليلات الرسوم البيانية. لكن هذا النهج يعمل في جميع البيانات الكبيرة تقريبًا—أي موقف تظهر فيه أعداد كبيرة من السجلات اتصالًا طبيعيًا. تتمثل بعض الطرق الأكثر شيوعًا لاستخدام تحليلات الرسوم البيانية في تحليل شبكات التواصل الاجتماعي وشبكات الاتصال وحركة مرور موقع الويب واستخدامها والمعاملات والحسابات المالية.

قواعد بيانات الرسم البياني مع الرسوم البيانية

لإنشاء رسم بياني، يمكنك تحديد نموذج البيانات، وتحديد العُقد والحواف، ثم إدراج البيانات في قاعدة بيانات الرسم البياني باستخدام لغة استعلام، مثل SQL أو PGQL من Oracle، أو الأدوات مفتوحة المصدر، مثل Cypher أو Gremlin.

قواعد بيانات الرسم البياني وتحليلات الرسم البياني

تمكِّن قواعد البيانات تحليلات الرسم البياني من خلال دعم الخوارزميات التي تنقل بيانات الرسم البياني لتحديد الأنماط والعلاقات، مثل البحث في النطاق الأول (BFS) والبحث بالعمق أولاً (DFS). بالإضافة إلى ذلك، تتضمن قواعد بيانات الرسم البياني غالبًا وظائف مُدمجة لتحليلات الرسم البياني، مثل مقاييس المركزية وكشف المجتمع. تتيح بعض قواعد البيانات للمستخدمين تنفيذ إجراءات بسرعة مثل إسقاط الرؤوس والحواف وتجميعها وتوسيعها والتركيز عليها لتعديل تمثيل مرئي واستكشاف العلاقات في بيانات الرسم البياني المُعقدة.

مزايا قواعد بيانات الرسوم البيانية

نظرًا إلى أن قواعد بيانات الرسم البياني تؤكد على العلاقات بين نقاط البيانات، فإنها تعزز التحليل الفعَّال للعلاقات المُعقدة ويمكنها تحفيز رؤى أعمق وأكثر عمقًا بجهد أقل بكثير. تشمل المزايا ما يلي:

• تحليل أفضل للشبكات: يمكن للرسوم البيانية تحديد العُقد التي تنشئ أقصى نشاط أو تأثير أو تحديد أضعف نقاط الشبكة بسرعة، مما يساعد في تحليل حالة الشبكة أو المجتمع.
• تحليل أقل من الثانية: تخزِّن قواعد بيانات الرسم البياني العلاقات بشكل صريح، لذلك تستخدم الاستعلامات والخوارزميات هذا الاتصال بين الرؤوس لتشغيلها في أقل من ثوانٍ بدلاً من الساعات أو الأيام التي قد تستغرقها قاعدة البيانات العلائقية التقليدية، والتي تحتاج إلى تنفيذ روابط لا حصر لها لتحقيق نفس الغايات.
• مجموعة واسعة من حالات الاستخدام: تتيح لك الرسوم البيانية استكشاف الاتصالات والأنماط واكتشافها، على سبيل المثال في الشبكات الاجتماعية ومخرجات مستشعر IoT وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات. يمكنها تحليل بيانات المعاملات المُعقدة بسرعة لحالات استخدام أعمال متعددة، بما في ذلك اكتشاف الاحتيال في الخدمات المصرفية، واكتشاف التبعيات في عمليات التصنيع، وتقديم توصيات في أنظمة البيع بالتجزئة.

وقت استخدام قواعد بيانات الرسم البياني

تعد القدرة على فهم العلاقات والاتصالات بسرعة بين الأشخاص والأماكن والأحداث والأموال والعديد من نقاط البيانات المحتملة الأخرى مهمة للغاية لمجموعة واسعة من الأنشطة التجارية والحكومية. لمعرفة السبب، دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة.

حالات استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني

تُستخدم قواعد بيانات الرسم البياني في مجموعة واسعة من المجالات، مع أهمية العلاقات بين نقاط البيانات باعتبارها سلسلة عمليات مُشتركة. تتضمن حالات الاستخدام ما يلي:

• تحليل الوسائط الاجتماعية: تصنع الشبكات الاجتماعية حالة استخدام مثالية لأنها تتضمن العديد من العقد (حسابات المستخدمين) والاتصالات متعددة الأبعاد (الارتباطات في العديد من الاتجاهات المُختلفة). يمكن أن يحدد تحليل الرسم البياني لشبكة اجتماعية عوامل مثل مدى نشاط المستخدمين؟ (عدد العُقد). من هم أكثر المستخدمين تأثيرًا؟ (كثافة الاتصالات). من لديه أكثر مشاركة ثنائية الاتجاه؟ (اتجاه وكثافة الاتصالات). مع ذلك، تكون هذه المعلومات عديمة الفائدة إذا تم حرّفتها الروبوتات بشكل غير طبيعي.

  تبذل شبكات التواصل الاجتماعي قصارى جهدها للقضاء على الحسابات التجريبية، لأنها تؤثر في تجربة قاعدة المستخدمين العامة. لحسن الحظ، يمكن أن توفر تحليلات الرسوم البيانية وسيلة ممتازة لتحديد الروبوتات وتصفيتها. في حالة استخدام واقعية، استخدم فريق Oracle Oracle Marketing Cloud لتقييم الإعلانات والجذب عبر الوسائط الاجتماعية، وتحديدًا لتحديد الروبوتات. يتضمن السلوك الأكثر شيوعًا لهذه الروبوتات إعادة نشر الحسابات المستهدفة، وبالتالي تضخيم شعبيتها بشكل مصطنع. كشف تحليل بسيط للنمط عن عدد عمليات إعادة النشر وكثافة الاتصالات بالأجهزة المجاورة. أظهرت الحسابات الشائعة بطبيعة الحال علاقات مختلفة مع الأجهزة المجاورة مقارنة بالحسابات القائمة على الروبوتات.

  تعرض هذه الصورة الحسابات الشائعة بشكل طبيعي.

  

  في منحنى بياني بسيط يعرض حسابات وسائل التواصل الاجتماعي الحقيقية، تُعيد معظم الأجهزة المجاورة مشاركة المحتوى عدة مرات، بعد شكل توزيع السلطة.

  وتعرض هذه الصورة سلوك حساب يستند إلى الروبوتات.

  

  في منحنى بياني بسيط يصور نشاط حساب الروبوت، يمكن رصد حساب الروبوت من عدد أكبر من الأجهزة المجاورة التي تعيد المشاركة عدة مرات.

  بمجرد أن حددت تحليلات الرسم البياني نمطًا طبيعيًا مقابل نمط الروبوت، كان الأمر بسيطًا مثل تصفية هذه الحسابات، على الرغم من أنه من الممكن أيضًا التعمُّق في دراسة العلاقات بين الروبوتات والحسابات المُعاد نشرها. للتحقق من دقة عملية اكتشاف الروبوتات هذه، تم فحص الحسابات المميزة بعلامات بعد شهر. وكانت النتائج كما يلي:

  • معلق: 89%
  • محذوفة: 2.2%
  • لا يزال نشطًا: 8.8%

  أظهرت هذه النسبة العالية للغاية من الحسابات التي تمت معاقبتها—91.2%—دقة تحديد النمط. كان من الممكن أن يستغرق تحديد الأنماط المعقدة وقتًا أطول بكثير في قاعدة البيانات الجدولية القياسية، لكن مع تحليلات الرسم البياني، من الممكن القيام بذلك بسرعة.

• تتبع الاحتيال على بطاقات الائتمان: أصبحت قواعد بيانات الرسم البياني أداة فعَّالة في مجال الإدارة المالية باعتبارها وسيلة للكشف عن الاحتيال. على الرغم من التقدُّم في التكنولوجيا، مثل استخدام الرقائق المُضمنة في البطاقات، لا يزال من الممكن أن يحدث الاحتيال بعدة طرق. يمكن لأجهزة نسخ البطاقات سرقة التفاصيل من شرائط مغناطيسية—وهي تقنية شائعة الاستخدام في المواقع التي لم تُركِّب قارئات الشرائح حتى الآن. بمجرد تخزين هذه التفاصيل، يمكن تحميلها على بطاقة مزيفة لإجراء عمليات الشراء أو سحب الأموال.

  يُعد تحديد الأنماط غالبًا هو خط الدفاع الأول في الكشف عن الاحتيال. تستند أنماط الشراء المتوقعة على الموقع والتكرار وأنواع المتاجر وغيرها من الأشياء التي تناسب ملف تعريف المستخدم. عندما يبدو شيء ما شاذًا—على سبيل المثال، فإن الشخص الذي يبقى داخل منطقة خليج سان فرانسيسكو في معظم الوقت يقوم فجأة بعملية شراء في وقت متأخر من الليل في فلوريدا—يشير النظام إلى أنه احتمالي الاحتيال. تم تبسيط قوة الحوسبة اللازمة لذلك بشكل كبير باستخدام تحليلات الرسم البياني، والتي تتفوق في إنشاء الأنماط بين العُقد. في هذه الحالة، يتم تحديد فئات العقد على أنها حسابات (أصحاب البطاقات) ومواقع الشراء وفئات الشراء والمعاملات والوحدات الطرفية. من السهل تحديد أنماط السلوك الطبيعي، على سبيل المثال، في شهر معين، فيمكن للشخص القيام بما يلي:

  • شراء أغذية الحيوانات الأليفة (فئة الشراء) في متاجر الحيوانات الأليفة المختلفة (الحد الأدنى)
  • دفع تكاليف المطاعم في عطلات نهاية الأسبوع (بيانات تعريف المعاملات) في منطقة محددة (مواقع الشراء)
  • شراء أجهزة الإصلاح (فئة الشراء) في متجر أجهزة محلي (موقع الحساب، موقع الشراء)

  تتم معالجة اكتشاف الاحتيال عادةً من خلال التعلم الآلي، ولكن يمكن أن تكمل تحليلات الرسم البياني هذا الجهد لإنشاء عملية أدق وأكفأ. أصبحت النتائج جهات تنبأ فعَّالة في تحديد السجلات الاحتيالية ووضع علامات عليها بفضل التركيز على العلاقات.

• تتبع غسل الأموال: يمكن أن تساعد قواعد بيانات الرسم البياني في الاحتيال الأكثر تقدمًا أيضًا. على سبيل المثال، من الناحية المفاهيمية، يُعد غسل الأموال بسيطًا: يتم تمرير النقد الذي تم الحصول عليه بشكل غير قانوني لدمجه مع الأموال المشروعة ثم تحويله إلى أصول ثابتة. بشكل أكثر تحديدًا، يتضمن تحويل الأموال الدائرية مُجرم يرسل كميات كبيرة من الأموال المُكتسبة بشكل احتيالي إلى نفسه، لكنه يخفيها من خلال سلسلة طويلة ومُعقدة من التحويلات الصالحة بين الحسابات "العادية" التي تم إنشاؤها باستخدام الهويات الاصطناعية التي تشترك عادةً في معلومات مماثلة. يجعل هذا تحليل الرسم البياني مناسبًا تمامًا للكشف عن أصولها الاحتيالية. لتبسيط الكشف عن الاحتيال، يمكن لشركة مالية إنشاء رسم بياني من المعاملات بين الحسابات. بمجرد إنشاء رسم بياني، يؤدي تشغيل استعلام بسيط إلى الوصول إلى جميع العملاء الذين لديهم حسابات ترسل أموالاً إلى بعضهم بعضًا ولديهم معلومات مماثلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والعناوين وأرقام الهواتف.

  

  رسم تخطيطي يوضح استعلام قاعدة بيانات رسم بياني للكشف عن غسل الأموال، ويعرض خريطة مرئية للعملاء والحسابات المرتبطة بالتحويلات المالية ورمز SQL المقابل.

للتعرف على حالات استخدام قاعدة بيانات الرسوم البيانية الأخرى، قم بتنزيل الكتاب الإلكتروني المجاني (PDF)

مستقبل قواعد بيانات الرسوم البيانية

تطورت قواعد بيانات الرسم البياني وتقنيات الرسم البياني مع زيادة متطلبات قوة الحوسبة وحجم البيانات على مدار العقد الماضي. أصبح من الواضح بشكل متزايد أنها صارت أداة مهمة لتحليل عالم جديد شجاع من علاقات البيانات المعقدة. مع استمرار الشركات والمؤسسات في دفع إمكانات البيانات والتحليلات، تجعل القدرة على استخلاص الرؤى بطرق متزايدة التعقيد قواعد بيانات الرسوم البيانية أمرًا ضروريًا لتلبية احتياجات اليوم وقصص نجاح الغد.

طريقة اختيار قاعدة البيانات المناسبة للرسم البياني

يوجد نموذجان شائعان لقواعد بيانات الرسم البياني: الرسوم البيانية للخصائص والرسوم البيانية لـ RDF، والتي يشار إليها أيضًا باسم الرسوم البيانية للمعرفة. عند تحديد الخيار المناسب لاحتياجاتك، من المُفيد تذكُّر أن الرسم البياني للخصائص يركز على التحليلات والاستعلام، بينما يؤكد الرسم البياني لـ RDF على تكامل البيانات. يتكون كلا النوعين من الرسوم البيانية من مجموعة من النقاط (الإشارات) والاتصالات بين تلك النقاط (الحواف). تُعد الرسوم البيانية للمعرفة، التي تمثل معنى العلاقات المحددة وسياقها في بيانات الرسم البياني، ذات صلة مُتزايدة بالذكاء الاصطناعي.

الرسوم البيانية للخصائص: تُستخدم الرسوم البيانية للخصائص في إنشاء نماذج للعلاقات بين البيانات، كما أنها تتيح الاستعلام وتحليلات البيانات على أساس هذه العلاقات. يحتوي الرسم البياني للخصائص على رؤوس تحتوي على معلومات مُفصَّلة حول موضوع وحواف تشير إلى العلاقات بين الرؤوس. يمكن أن تمتلك الرؤوس والحواف سمات مرتبطة بها، وتسمى الخصائص.

يمثل هذا المثال مجموعة من الزملاء وعلاقاتهم في شكل رسم بياني للخصائص. نعرض كيف يتعاون الزملاء مع بعضهم بعضًا، وللأسف، اختلافهم مع بعضنا بعضًا. يمكننا أيضًا الإشارة إلى خصائص هؤلاء الزملاء، مثل أدوارهم، والمُدن التي يعيشون فيها، وإذا كانوا عاملين عن بُعد، ومعلومات القسم.

رسم بياني للخصائص يعرض العلاقات المتنازعة أو التعاونية بين أعضاء الفريق.

نظرًا إلى أنها متعددة الاستخدامات، يتم استخدام الرسوم البيانية للخصائص في مختلف الصناعات والقطاعات، مثل الإدارة المالية والتصنيع والسلامة العامة والبيع بالتجزئة.

الرسوم البيانية لـ RDF: إطار عمل وصف المورد، أو RDF، تتطابق الرسوم البيانية مع مجموعة من معايير Worldwide Web Consortium (W3C) المصممة لتمثيل البيانات وهي الأفضل لتمثيل بيانات التعريف المُعقدة والبيانات الرئيسة. تُستخدم غالبًا في البيانات المرتبطة وتكامل البيانات والرسوم البيانية للمعرفة بشكل متزايد. كما يمكن أن تمثل مفاهيم مُعقدة في مجال ما، أو توفر دلالات غنية وتستنتج البيانات.

في نموذج RDF، يتم تمثيل الجملة بثلاثة عناصر: رأسين متصلين بحافة تعكس موضوع الجملة ومسندها وكائنها—يعرف هذا بثلاثية إطار RDF. يحدد معرف المورد الموحد (URI) كل رأس وحافة. يوفر نموذج RDF طريقة لنشر البيانات بتنسيق قياسي باستخدام دلالات محددة بشكل جيد، مما يتيح تبادل المعلومات. وقد اعتمدت وكالات الإحصاءات الحكومية وشركات الأدوية ومنظمات الرعاية الصحية الرسوم البيانية لـ RDF على نطاق واسع.

تكتسب الرسوم البيانية لـ RDF بشكل متزايد شعبية كوسيلة لدعم التطبيقات الذكية؛ يتم تدريب العديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLM) بالفعل على تمثيلات الرسم البياني لـ RDF لمجموعات البيانات العامة، مثل الرسم البياني للمعرفة المفتوحة DBpedia.

بدء استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني وتحليلات الرسم البياني

تسهل Oracle اعتماد تقنيات الرسوم البيانية. تتضمن Oracle AI Database وOracle Autonomous AI Database محرك تحليلات الرسم البياني وقاعدة بيانات الرسم البياني المُتكامل حتى يتمكن المستخدمون من اكتشاف المزيد من الرؤى حول بياناتهم باستخدام خوارزميات الرسم البياني واستعلامات مطابقة الأنماط والتمثيل المرئي. تعد الرسوم البيانية جزءًا من قاعدة البيانات المُتقاربة من Oracle، والتي تدعم المتطلبات متعددة المستأجرين ومتعددة أحمال العمل ومتعددة الأنماط—كل ذلك في محرك قاعدة بيانات واحد. يدعم Oracle Graph كلاً من الخاصية وRDF في قاعدة بيانات واحدة ويدعم تحليلات الرسم البياني باستخدام SQL.

بالرغم من أن جميع قواعد بيانات الرسم البياني تدعي بأنها عالية الأداء، إلا أن عروض الرسم البياني من Oracle ذات أداء جيد في كل من أداء الاستعلامات والخوارزميات بالإضافة إلى التكامل بإحكام مع قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي Oracle. يسهِّل هذا على المطورين إضافة تحليلات الرسوم البيانية إلى التطبيقات الحالية واستخدام قابلية التوسع والاتساق والاسترداد والتحكم في الوصول والأمان التي توفرها قاعدة البيانات بشكل افتراضي. تُعد Oracle AI Database قاعدة بيانات الرسم البياني للمؤسسة.

عندما تريد فهم العلاقات بين الأشخاص والأماكن والأحداث والكائنات في مجموعة البيانات، فلا توجد أداة أفضل من قاعدة بيانات الرسم البياني. لا يوجد شيء أوضح من استخدام قواعد البيانات هذه لأحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي. من خلال عرض البيانات باعتبارها عقد وحواف، تمكن قواعد بيانات الرسم البياني أنظمة الذكاء الاصطناعي من نقل هذه العلاقات وتحليلها بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى رؤى أعمق واتخاذ قرارات أدق. ابحث عن قواعد بيانات الرسم البياني لمواصلة التألق مع احتلال وكلاء الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي مركز الصدارة نحو المزيد من عمليات التنفيذ المؤسسية والحكومية في السنوات القادمة.

الأسئلة الشائعة حول قاعدة بيانات الرسم البياني

ما المقصود بقواعد بيانات الرسم البياني الجيدة؟

تم تصميم قواعد بيانات الرسم البياني لتخزين نقاط البيانات والاستعلام عنها من خلال تمثيلها باعتبارها عُقد وحواف، مما يتيح لها الكشف عن رؤى حول الأنماط والعلاقات داخل البيانات. لهذا السبب، تتفوق في التعامل مع البيانات عالية الاتصال في تطبيقات مثل الشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصيات واكتشاف الاحتيال.

هل تُستخدم قواعد بيانات الرسم البياني للذكاء الاصطناعي؟

تُستخدم قواعد بيانات الرسم البياني بشكل شائع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتي تستفيد من قدرة قواعد البيانات هذه على الاستعلام بكفاءة عن العلاقات في البيانات المُعقدة والمترابطة. يساعد هذا الذكاء الاصطناعي في تشغيل أنظمة التوصية وإنتاج رسوم بيانية للمعرفة، مما قد يخرج عنه رؤى دلالية تعزز فهم نموذج الذكاء الاصطناعي للنص أو المحتوى الآخر.

هل قواعد بيانات الرسم البياني مماثلة إلى قواعد البيانات العلائقية؟

تختلف قواعد بيانات الرسم البياني والعلائقية في أساليبها لتخزين علاقات البيانات وإدارتها. تستخدم قواعد البيانات العلائقية الجداول والمفاتيح الخارجية لإنشاء اتصالات بين كيانات البيانات، مما قد ينتج عنه روابط مُعقدة عند التعامل مع البيانات المترابطة بعمق. على النقيض من ذلك، تعرض قواعد بيانات الرسم البياني البيانات باعتبارها عُقد وحواف، مما يسمح بانتقال العلاقات والاستعلام عنها بكفاءة أكبر، مما يجعلها مُناسبة تمامًا للتطبيقات التي تتضمن بيانات مُعقدة وعالية الاتصال، مثل مواقع الوسائط الاجتماعية أو محركات توصيات البيع بالتجزئة أو أنظمة الكشف عن الاحتيال.