그래프의 귀환: 그래프 뉴스레터 2023년 봄

지식 그래프, 그래프 데이터베이스, 그래프 분석 및 그래프 AI가 현재 어디에 있으며 어디로 향하고 있는지에 대한 뉴스 및 분석을 확인할 수 있습니다.

 

 

그래프의 새로운 유형과 그래프 뉴스레터의 새로운 시대

그래프의 해 그래프의 해는 해마다 모든 것을 추적합니다. 오랜 공백 끝에 돌아왔습니다. 뉴스레터의 진화가 도메인의 진화를 어떻게 따르고 어떻게 관여해야 하는지, 그리고 업계 뉴스와 분석에 대해 자세히 알아보려면 다음을 읽어 보십시오:

그래프의 진화와 그래프 뉴스레터의 해

지식 그래프가 대화 모드임

환멸의 소용돌이 속에서 강력하게 진행되는 그래프 데이터베이스 증가

그래프 AI, 연구와 산업 진출 열기 뜨겁다

그래프 분석을 실시간으로 확대

첫 번째 공간 지식 그래프인 4제곱 그래프

개인 지식 그래프 책, PKGs에 관한 첫 번째 책

 

 

그래프의 귀환: 그래프 뉴스레터 2023년 봄

 

 

그래프의 진화와 그래프 뉴스레터의 해

YotG Newsletter의 마지막 호 이후로 많은 물이 다리 밑으로 흘러왔습니다. 특히 그래프처럼 다양하고 빠르게 진화하는 것에 대해 2년은 기술 분야에서 긴 시간입니다. 다음은 편집자가 보낸 편지로 공백 기간 동안 무슨 일이 있었는지, 그리고 다음에는 어떤 일이 일어날지 요약한 것입니다:

그래프 풍경의 진화와 관련하여 몇 가지 사항이 변경되었습니다. 뉴스레터는 잠시 쉬었을 수 있지만 매년 그래프를 추적하는 것은 멈추지 않았습니다. 다음 섹션에서는 지식 그래프, 그래프 데이터베이스, 그래프 분석 및 그래프 AI가 오늘날 어디에 있으며 어디로 향하고 있는지 평가합니다.

아시다시피, 한동안 YotG 뉴스레터를 따라다닌다면, 여기 있는 편집자는 저 자신일 것입니다. 조지 아나디오티스입니다. 저는 2000년대 초반부터 이런 저런 그래프에 빠져있었습니다. 저는 그래프 데이터베이스 프로토타입을 만들었고, 수상 경력에 빛나는 그래프 R&D의 일원이었으며, 제작 과정에서 그래프 데이터베이스를 사용하는 팀을 이끌었습니다.

지난 몇 년 동안 저는 그래프 기술을 다루는 분석가이자 작가로 활발하게 활동했습니다. 저는 독립적인 전문가로서 베를린에서 열리는 그래프 데이터를 위한 중추적인 W3C 웹 표준화 이니셔티브에 참여했으며 그래프 데이터베이스와 그 이상에 대한 3개의 보고서와 수많은 기사를 작성했습니다. 저는 또한 커넥티드 데이터 월드를 조직하고 YotG 뉴스레터를 편집하고 있습니다. 그리고 제가 하는 일은 그것이 전부가 아닙니다.

그것은 매우 크므로 무언가를 주어야 합니다. 이것이 공백기를 유도한 것이며, 왜 요트지 뉴스레터가 변화하고 있는지에 대한 이유입니다. 이 뉴스레터는 역사적으로 그래프 분석, 그래프 데이터베이스, 지식 그래프, 그래프 AI 및 데이터 과학에 대한 모든 것에 대한 업계 뉴스의 짧은 발췌를 특징으로 하는 긴 목록이었습니다. 그것은 지속 가능하지 않았습니다.

앞으로, 간단한 편집과 약간의 분석뿐만 아니라 그래프에 대한 내 자신의 작업에서 더 긴 발췌본이 포함되어 있는 뉴스레터는 더 짧을 것입니다. 업계 및 연구의 업데이트는 여전히 YotG 트위터 및 링크드인 계정에 게시됩니다. 최신 뉴스를 위해 자유롭게 팔로우하고 기여하고 싶다면 연락하십시오.

YotG 웹 사이트가 개편되었습니다. 더 보기 좋고 탐색하기 쉽지만 가장 큰 변화는 그래프 분석, 그래프 데이터베이스, 지식 그래프 및 그래프 AI에 대한 YotG의 리소스 목록을 해당 섹션에서 사용할 수 있다는 것입니다. 자유롭게 찾아보고, 검색하고, 배우고, 공유하십시오.

 

 

지식 그래프 대화 모드

ChatGPT의 등장과 그에 따른 과대 광고는 여러 영역에 걸쳐 사람들이 자신의 이익을 위해 LLM(Large Language Model) 기술을 사용할 수 있는 방법에 대해 생각하게 만들었습니다. 지식 그래프도 예외가 아닙니다. Allemang 학장의 말처럼:

"[제가 읽었던] ChatGPT와 LLM의 많은 부분이 LLM의 약점을 [사람들이] 가장 좋아하는 기술을 사용하여 해결할 수 있는 방법과 관련이 있습니다. 이것은 아마도 사람들이 그들만의 애완동물 기술에 관심이 있는 그룹에서 어울리기 때문일 것입니다.

저는 수년 동안 지식 그래프 기술을 지지해왔기 때문에, LLM을 유용하게 만드는 데 핵심은 지식 그래프와 결합하는 것이라고 생각하는 다음 작가 못지않게 죄가 있습니다."

지식 그래프를 LLM과 결합하는 방법에 대한 아이디어가 부족하지 않았습니다.

그들 중 대부분은 세 가지 범주 중 하나에 해당합니다. 새로운 지식 그래프를 만들기 위해 LLM을 사용하거나, 기존 지식 그래프에 액세스하기 위해 LLM을 사용하거나, LLM을 확장하기 위해 지식 그래프를 사용하는 것입니다. 수많은 지속적인 노력과 실험이 있으며, 우리는 그 중 몇 가지만 공유할 것입니다.

 

 

언어 모델 거버넌스를 위한 지식의 힘 그래프 활용

GraphGPT는 입력 문장에 포함된 사람과 고유명사의 연결에 대한 지식 그래프를 만듭니다. GraphGPT는 GPT-3을 사용하며 스탠포드 대학의 연구원인 바룬 셰노이가 만들었습니다.

Peter Lawrence는 지식 그래프가 어떻게 LLM을 유도하거나 미세 조정하여 사용자가 질문할 수 있는지 보여줍니다. 이를 설명하기 위해 그는 디지털 트윈의 핵심인 공정 공장의 RDF 지식 그래프를 사용하여 OpenAI의 GPT LLM을 유도하거나 미세 조정합니다. 재미있는 사실 #2: 우리는 2020년에 이를 다시 불렀습니다.

UBS의 지식 그래프 엔지니어인 토니 세일은 언어 모델 거버넌스를 위해 지식 그래프의 힘을 활용할 것을 제안합니다. 여기에는 존재론적 세계관과의 정렬, 즉 언어 모델을 제약하기 위해 지식 그래프의 존재론에 정의된 개념을 활용하는 것이 포함됩니다.

 

환멸의 늪에서 강력한 그래프 데이터베이스 성장

그래프 자원의 YotG 그래프 컬렉션의 첫 번째 항목 중 하나는 시장 및 시장의 그래프 데이터베이스 시장 전망 보고서였습니다. 2018년 초, 보고서는 2017년 그래프 데이터베이스 시장 규모를 7억 달러로 평가하고 2023년까지 CAGR(복합 연간 성장률) 24%로 24억 달러에 이를 것으로 전망했습니다.

2022년 시장 및 시장의 가장 최근 보고서 업데이트에서 그래프 데이터베이스 시장 규모는 2021년 19억 달러로 추정되며 2026년까지 CAGR 22.5%로 51억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

이전의 추정치 외에는 실제로 그러한 추정치를 검증할 수는 없지만, 그러한 측면에서 예측은 거의 적중한 것으로 보입니다. CAGR은 다소 하락했지만 여전히 높은 수준을 유지하고 있으며 시장은 여전히 성장할 준비가 되어 있습니다. 그러나 내내 중단되지 않은 성장은 아니었습니다. 우리가 가트너의 과대 광고 사이클을 액면 그대로 받아들인다면, 그래프 데이터베이스는 여전히 환멸의 골을 겪고 있을 것입니다.

그것은 그래프 데이터베이스의 유용성에 의문이 제기될 수 있음을 의미합니다. 또한 최근 및 지속적인 경기 침체로 인해 그래프 데이터베이스 시장이 영향을 받지 않은 것은 아닙니다. 일부 공급업체는 해고 물결의 일부였으며 다른 업체는 리더십을 변화했으며 자금 조달이 둔화되었으며 경제 환경이 매출에 영향을 미치고 있는 것으로 알려졌습니다.

그러나 진전이 지연되고 있다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 그래프 데이터베이스에 대한 투자는 그와는 거리가 멀지만 증발하지 않았습니다. 그리고 그래프 데이터베이스는 클라우드 서비스, 시각적 인터페이스 및 대화 인터페이스를 추가하여 액세스성을 높이는 작업을 계속하고 있습니다.

RDF와 LPG 그래프 데이터베이스는 RDF가 속성 그래프로 작동할 수 있도록 하는 RDF 업데이트인 RDF-star와 2024년에 일반적으로 사용할 수 있을 것으로 예상되는 새로운 국제 표준 쿼리 언어인 GQL을 통해 수렴하고 있습니다.

그래프 데이터베이스를 해독하고 사용자에게 적합한 솔루션을 결정하려는 경우 자세한 공급업체별 분석을 위해 YotG 그래프 데이터베이스 보고서를 확인하십시오.

 

 

그래프 인공지능, 연구 및 산업 진출 열기

요트지가 처음 그래프 AI를 커버리지에 포함시켰을 때, 그래프 AI는 이국적인 것으로 여겨졌습니다. 그래프 AI는 여전히 많은 연구 결과를 창출하고 있지만, 산업에도 진출하고 있습니다.

2019년에도 GGraph AI는 최고의 AI 분야에서 새로운 연구의 상당 부분을 차지했습니다. 예를 들어, 그래프 표현 학습, 기하학적 딥 러닝 및 분자 모델링 및 물리학에 대한 적용이 주요 주제인 ICLR 2023 가이드를 확인하십시오.

LLM의 배경이 되는 아키텍처인 트랜스포머는 그래프 신경망으로도 볼 수 있습니다. 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)는 딥 러닝을 특징 확산과 결합하여 유용한 노드 임베딩을 생성합니다. 그리고 기하학적 딥 러닝은 CNN, GNN 및 트랜스포머와 같은 다양한 첫 번째 원리 신경망 아키텍처에서 도출할 수 있는 공통된 청사진을 제공합니다.

연구와 산업 사이 어딘가에는 신경 그래프 데이터베이스라는 개념이 있습니다. 그래프 표현 학습을 사용하여 큰 불완전한 그래프와 누락된 에지에 대한 즉각적인 추론을 위해 조정된 신경 추론은 높은 표현력을 유지하고 표준 그래프 쿼리 언어와 유사한 복잡한 논리 쿼리를 지원할 것을 약속합니다.

짧은 역사에서, 그래프 AI는 약물 발견 분야의 응용 프로그램으로 제약 산업에서 강력한 기반을 다져왔습니다. 약물 발견의 주요 플레이어인 리커전은 그래프 AI 기반 지적 재산을 활용하기 위해 두 개의 스타트업을 인수했습니다: 4,750만 달러에 발란스 디스커버리 (밀라, 몬트리올)와 4,000만 달러에 사이클리카 (토론토). 제약 이외에도 그래프 AI는 에어비앤비 같은 곳에서도 사용됩니다.

 

그래프 분석을 실시간으로 확대

그래프 분석은 자체적으로 제공됩니다. 이 주장을 뒷받침할 몇 가지 주목할 만한 증거가 있습니다. 첫째, 현재 그래프 분석을 자체 시장으로 간주하는 여러 시장 예측 보고서가 있습니다. 예를 들어, 리서치 및 마켓은 다음과 같이 말합니다:

"2022년 글로벌 그래프 분석 시장은 11억 4천만 달러로 평가되었습니다. 시장 가치는 2028년까지 69억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 2023-2028년 전망 기간 동안 시장 가치는 CAGR 34.80%로 성장할 것으로 예상됩니다."

둘째, 그래프 분석 관련 리소스가 점점 더 많아지고 있으며, 많은 관심을 불러일으키고 있습니다. 최근의 몇 가지 예: Marryam Miradi의 그래프 분석을 위한 상위 파이썬 라이브러리 25개, 유형, 알고리즘 및 기법. Amy Hodler's Graph Analytics는 런던에서 G-Research를 대상으로 강연합니다.

그러나 무엇보다도 그래프 분석이 실제 환경에서 영향을 미치고 있다는 사실이 중요합니다. ESG에서 고객 360, 재무, 공급망, 소매 및 부정 행위 방지에 이르기까지 그래프 분석은 채택되고 있으며 공급업체 매출의 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 그래프 분석의 중요성으로 인해 향후 Databricks의 전략적 의사 결정에도 중심이 될 수 있습니다.

산업 활용 사례에서 요구 사항은 종종 대용량 데이터를 거의 실시간으로 처리해야 하는 것입니다. PayPal 및 LinkedIn과 같은 사례에서 볼 수 있듯이 그래프 분석은 그러한 방향으로 성장하고 있습니다. 이제 그래프 분석 스트리밍 솔루션도 있습니다. 또한 그래프 분석은 사이버 보안 유니콘의 힘을 실어주고 있습니다. 이 공간을 지켜보고 있으며 자세한 내용은 다시 알려드리겠습니다.

 

 

공간 지식 그래프 미래

Foursquare라는 이름이 벨을 울린다면 2010년대에 살았던 사람임을 의미합니다. 그럴듯한 부인 방법은 데이터 전문가인 경우 뿐입니다. 비록 둘 다 또는 둘 다는 아니지만 말이죠.

2010년대에 포스퀘어는 소비자 지향 모바일 애플리케이션이었습니다. 전제는 간단합니다. 사람들은 다른 위치에 체크인하고 게임화된 보상을 받을 것입니다. 그들의 위치 데이터는 포스퀘어와 공유되고 추천과 같은 서비스에 사용될 것입니다.

Facebook과 Yelp는 그 시장의 가장 큰 몫을 차지했지만, Foursquare는 여전히 주변에 있습니다. 5억 개의 독특한 기기로부터 매달 90억 명 이상의 방문을 하는 것 외에도, Foursquare의 데이터는 애플, 우버, 그리고 코카콜라와 같은 것들에 동력을 공급하기 위해 사용됩니다.

최근 이 회사는 지리 공간 데이터에 업계 최초로 그래프 기술을 적용한 Foursquare Graph를 발표했습니다.

 

 

Heroes Journey: 개인 지식 그래프 책을 향한 참고 사항

지난 몇 년 동안 새로운 유형의 지식 그래프가 등장했습니다. 개인 지식 그래프. 지식 그래프 정의는 풍부합니다. 개인 지식 그래프 정의는 유동적입니다.

이전에는 개인 지식 그래프가 제3자가 보유한 사람에 대한 사실을 포함하는 그래프로 학문적으로 정의되었습니다. 최근에는 변화하고 있습니다. 그러나 더 중요한 것은 개인 지식 그래프가 데이터 주권과 메모를 핵심 요소로 하여 최종 사용자에 초점을 맞춘 실제 도구의 붐 생태계에 동력을 제공한다는 것입니다.

노트 필기는 시대를 초월하는 관행입니다. 시간이 흐르면서 노트 필기를 보조하는 다양한 소프트웨어 도구가 개발되었습니다. 개인 정보 관리 영역에서 그래프 은유와 원리를 적용하고 노트 필기 결과를 개인 지식 그래프라고 합니다.

개인 지식 그래프에 관한 첫 번째 책은 신흥 관행과 도구에 대한 탐험과 지도 제작입니다. 영웅의 여행은 모험을 떠나고 결정적인 위기에서 승리하고 집으로 돌아오는 영웅이 관련된 일반적인 이야기의 템플릿입니다. 책을 쓰는 것도 여행과 같습니다. 첫 번째 개인 지식 그래프 책을 쓰는 것은 한 명 이상의 영웅과 몇 가지 위기를 포함했습니다.