Knowledge Graph
Struktur relasi antar entity dalam sistem AI-first
Definition
Knowledge Graph adalah struktur data berbentuk jaringan yang menghubungkan entity melalui relasi terdefinisi. Tujuannya adalah membangun konteks dan hubungan antar informasi untuk mendukung reasoning, retrieval, dan inference dalam sistem AI.
Core Components
Nodes (Entities)
Node merepresentasikan entity seperti orang, organisasi, konsep, atau sistem.
Edges (Relationships)
Edge merepresentasikan hubungan antar entity seperti is-a, part-of, related-to, atau causal relation.
Graph Structure
Struktur jaringan memungkinkan traversal antar entity untuk menemukan konteks yang tidak eksplisit dalam data linear.
System Role
Knowledge Graph berfungsi sebagai backbone konteks untuk seluruh sistem AI-first Undercover.id.
Key Characteristics
- Graph-based representation
- Entity-relationship modeling
- Contextual inference support
- Multi-hop reasoning capability
System Constraint
Knowledge Graph hanya valid jika entity konsisten, relasi terdefinisi dengan jelas, dan tidak terjadi ambiguity dalam node atau edge labeling.
Relationship Map
- Knowledge Graph → built from Entity Layer
- Knowledge Graph → supports Semantic Search context
- Knowledge Graph → enhances Information Retrieval ranking
- Knowledge Graph → feeds reasoning layer in AI systems