Спецификация графа онтологий Neo4j: прагматичный, открытый подход, ориентированный на ИИ

Мы анонсируем спецификацию графа онтологий Neo4j (Neo4j Ontology Graph Specification) — открытую спецификацию для представления предметных знаний в машиночитаемом виде, которая обеспечивает интероперабельность и автоматизацию в данных, приложениях и системах ИИ.

Онтологии являются важнейшими компонентами систем ИИ и корпоративных приложений, а спецификация графа онтологий Neo4j позволяет легко описывать, распространять и использовать предметные знания в рамках платформы Neo4j Graph Intelligence Platform.

Опыт Neo4j в работе с онтологиями был сформирован годами сотрудничества с клиентами для того, чтобы:

• Сделать предметные знания и их семантику явными
• Использовать онтологии в качестве общих моделей для построения графов знаний
• Улучшить поиск в приложениях GraphRAG

Мы также разработали программное обеспечение для поддержки интероперабельности со стандартами W3C, такими как RDF, RDFS и OWL.

Спецификация графа онтологий Neo4j опирается на этот опыт, привнося строгость и интероперабельность в представление, разработанное для современных графовых и ИИ-приложений.

Прагматичность: фокус на практической ценности

Онтология дает людям и системам общее, четко определенное понимание предметной области и помогает организациям создавать приложения. Спецификация графа онтологий Neo4j предоставляет понятный, доступный и машиночитаемый способ описания сущностей, связей, свойств и бизнес-смысла. Мы разработали ее так, чтобы она естественным образом вписывалась в рабочие процессы, которые команды используют для разработки, интеграции и эксплуатации приложений.

Сочетая строгость с практическим применением, наш подход привносит структуру и согласованность в разработку графов знаний, упрощает интеграцию и делает знания в графах более понятными и простыми в использовании.

Интероперабельность: охват широкой экосистемы

Стандарты W3C для представления знаний, включая RDFS, OWL, SKOS и SHACL, внесли фундаментальный вклад и будут продолжать играть важную роль. В то же время способы использования онтологий организациями расширяются. Команды используют их для согласованного описания данных в операционных и аналитических системах, а также для предоставления ИИ-агентам контекста, необходимого для интерпретации данных и работы с ними. Вы можете увидеть различные версии этого в Palantir Foundry, Databricks Genie Ontology и Microsoft Fabric IQ. Foundry связывает бизнес-объекты и отношения с операционными действиями. Databricks объединяет управляемую бизнес-семантику с фрагментами знаний, извлеченными из активов данных и их использования. Fabric IQ определяет бизнес-сущности, отношения, свойства и ограничения. Реализации различаются, но все они указывают на общую потребность: явные, машиночитаемые предметные знания, которые могут использовать системы данных и ИИ.

Этот более широкий спектр использования влечет за собой дополнительные требования. Онтологии должны содержать достаточное количество предметного смысла для поддержки проверки, интеграции, поиска и других форм автоматизации, а также делать этот смысл пригодным для использования в различных системах, приложениях и ИИ-агентах. Спецификация графа онтологий Neo4j отражает это более широкое использование: она предлагает графо-ориентированное представление с документированными отображениями на выбранные конструкции RDFS и SHACL, добавляя при этом конструкции для более широкого спектра сценариев применения. Цель состоит в том, чтобы сделать знания более доступными, интерпретируемыми и пригодными для повторного использования в различных технологиях.

Ориентация на ИИ: онтологии для нового поколения архитектур

Схема говорит агенту, что существует, а не что это означает. Агенту, запрашивающему граф, нужно знать, что «Account» может означать банковский счет или платежный аккаунт, что люди могут называть его «банковским счетом» и что IBAN идентифицирует его. Спецификация графа онтологий Neo4j фиксирует этот контекст наряду со структурой графа, предоставляя людям, приложениям и ИИ-агентам общие определения бизнес-концепций.

Одна онтология, множество применений

Одна и та же онтология может служить нескольким целям. База данных может применять ее как набор ограничений для данных. Команды могут писать логику на основе онтологий и использовать ее для получения или обогащения данных, или для предоставления приложениям и агентам контекста для интерпретации информации и работы с ней. Эти способы использования могут сосуществовать, и спецификация предоставляет общий способ описания знаний, лежащих в их основе. Это позволяет командам писать и поддерживать одну спецификацию онтологии и использовать ее везде.

Что включено в спецификацию графа онтологий Neo4j

Спецификация описывает доменную модель графа в одном документе, JSON или YAML, структурно проверенном на соответствие опубликованной JSON-схеме. Версионные схемы неизменяемы (/1.0.0/schema.json); псевдоним /current/ всегда указывает на последнюю версию.

Основные примитивы:

• Узлы и связи, индексируемые по стабильным ID, с идентифицирующими, подразумеваемыми и необязательными метками, описаниями и псевдонимами
• Свойства, использующие полную систему типов Neo4j, включая временные, пространственные и векторные типы
• Кардинальность на каждом конце связи
• Ограничения (существования, уникальности, ключа, типа свойства) с сокращениями, которые разворачиваются в полные объекты ограничений
• Поле ссылки на каждом элементе, связывающее с внешними определениями, такими как общедоступные стандартные термины онтологий или документация
• Именованные расширения для индексов, подсказок отображения и сопоставлений источников данных, чтобы вопросы инструментария оставались отделенными от самой модели

Небольшой пример в YAML:

Спецификация имеет семантическое версионирование: критические изменения требуют мажорной версии, а дополнения добавляются как обратно совместимые минорные. SDK для JVM, JavaScript и Go доступны уже сегодня в репозитории с открытым исходным кодом.

Создание интеллектуальных приложений следующего поколения

Мы верим, что будущее графов знаний будет опираться на устоявшиеся стандарты, развиваясь при этом для удовлетворения новых приложений и потребностей. Наш вклад — это спецификация графа онтологий Neo4j: прагматичная по своей сути, открытая для более широкой экосистемы и созданная с учетом потребностей ИИ-ориентированных приложений.

Мы приглашаем сообщество изучить спецификацию, внести свой вклад в ее развитие и сформировать то, как графы знаний будут моделироваться и использоваться в интеллектуальных приложениях следующего поколения.

С чего начать

Напишите модель для графа, который вы уже используете, проверьте ее на соответствие JSON-схеме с помощью любого валидатора (например, check-jsonschema --schemafile https://neo4j.com/docs/ontology-graph-spec/1.1.0/schema.json your-model.yaml) и расскажите нам, что вы не смогли выразить. Спецификация является открытым исходным кодом по лицензии Apache 2.0: открывайте issue, следите за релизами или вносите свой вклад на GitHub.

Новые возможности для разработчиков, инженеров данных и инженеров знаний

• Если вы создаете приложения, вы получаете простой файл YAML или JSON, проверенный на соответствие опубликованной JSON-схеме и читаемый через SDK для JVM, JavaScript/TypeScript и Go, который определяет ваши узлы, связи, ограничения и индексы в одном месте.
• Если вы инженер данных, тот же файл содержит ваши ограничения, индексы и сопоставления источников данных, а встроенные валидаторы проверяют, что схема может быть создана в Neo4j и что сопоставления могут быть использованы для импорта данных.
• Если вы инженер знаний, вы можете фиксировать концепции с определениями, синонимами, иерархиями (Customer подразумевает Person) и ссылками на стандартные термины, которым они соответствуют, в версионном файле, который читают и люди, и инструменты, без необходимости ведения отдельных глоссариев.
• Если вы работаете со стеком W3C, мы пока не определили сериализацию на основе RDF (возможно, сделаем это в будущем), но в документации объясняется, как концепции RDFS и SHACL соотносятся с ним, а поле ссылки связывает каждый элемент со стандартными терминами, которые вы уже используете.
• Если вы создаете агентов, описания и псевдонимы, объясните своему агенту, что означает «Учетная запись» (Account) и как еще люди называют ее, чтобы он работал исходя из смысла домена, а не только на основе меток, которые находит в схеме.
• Если вы руководите командой по работе с данными, вы можете определить свой домен один раз в виде версионируемого файла с открытым исходным кодом (Apache 2.0), который могут читать люди, инструменты и агенты, чтобы у вас было единое определение для проверки и поддержания в актуальном состоянии.

Чтобы узнать больше о спецификации Neo4j Ontology Graph, ознакомьтесь с нашей документацией. Для более глубокого погружения в онтологии посмотрите нашу предстоящую сессию NODES «Управление нативными онтологиями в Neo4j».