你搜‘猫软便换什么粮’时跳出的全套关联答案,是知识图谱在兜底

上周帮我姐找猫软便该换什么粮,我在搜索框敲完字,回车刚按下去,跳出来的关联条目里,连“软便猫要避免的谷物成分”“益生菌搭配剂量”甚至“同价位低敏粮的用户实测”都给列全了。

我当时第一反应不是夸算法聪明。

是突然想起前两年跟个做AI的朋友吃饭,他吐槽说现在好多人吹大模型能自己组织逻辑,但凡涉及到多条件关联的场景,没有知识图谱撑着,大模型分分钟给你瞎编——比如你问软便猫能不能喂蛋黄,它说不定给你扯一堆猫要补卵磷脂的废话,根本不管你当前的问题是建立在“正在软便”这个前提上的。

它不是你课本里画的那种知识点网络图

好多人第一次听“知识图谱”四个字,第一反应是上学时老师让你画的那种思维导图——把语文课文的中心思想、段落大意、作者生平用线连起来的那种。

根本不是。

那种图是人自己整理的,逻辑是顺的,没有冗余的关联,甚至好多边角的关系你根本不会画。但真正跑在搜索引擎、推荐系统、大模型背后的知识图谱,是把全世界能扒到的、和某个实体相关的所有关系,全给堆进去的——比如就拿“猫软便”这个词条来说,它关联的实体能有上百个:可能的病因(换粮应激、寄生虫、谷物过敏)、对应的解决方案(换无谷粮、喂益生菌、做便检)、甚至容易踩的坑(软便的时候别喂新的零食、别随便喂人类的止泻药),这些关系不是人一条一条画上去的,是系统爬了几百万篇宠物论坛的帖子、兽医的科普文、甚至电商平台的猫粮成分表,自动把实体之间的边给连上的。

高中生手绘历史学科知识点思维导图
高中生手绘历史学科知识点思维导图

好多人会觉得,不就是把知识点连起来吗,有啥难的?

难就难在,这些关系不是按照课本的逻辑顺下来的。比如你可能根本想不到,“猫软便”这个词条,还能关联到“最近南方梅雨季空气湿度太高,猫的肠道菌群容易紊乱”——这种跨场景的关联,是人在画思维导图的时候,根本不会特意加进去的边角信息,但在真实的知识图谱里,这种关联恰恰是最有用的。

宠物健康领域知识图谱实体关联可视化界面
宠物健康领域知识图谱实体关联可视化界面

就像你刷到的那些精准的养猫科普,其实都是系统把这些藏在边角的关联,从几百万条碎帖子里捞出来,串成了能直接解决你问题的答案。

你以为的“算法懂你”,其实是它没在瞎编

你以为的“算法懂你”,其实是它没在瞎编
你以为的“算法懂你”,其实是它没在瞎编

前阵子我去南京紫金山玩,搜“周末爬紫金山要带什么”,跳出来的推荐里甚至有“最近梧桐果飘得厉害,敏感肌要戴口罩”“山顶风大,哪怕30度也要带件薄外套”“爬山的主路最近在修,走旁边的木栈道不用绕路”。

好多人会觉得这是算法猜你喜欢。

屁。

这是知识图谱把“紫金山”这个实体下面关联的所有实时、非实时的关系,全给拉出来了——“紫金山”关联的地点属性(南京城东、海拔448米、春季飘梧桐果)、关联的动态信息(近期道路维修、山顶实时风速)、甚至关联的用户行为(去过的人九成都会备注梧桐果致敏的问题),这些信息不是靠大模型的语言记忆攒出来的,是实打实的结构化存储,不会出现“紫金山在苏州”这种离谱的幻觉。

之前我用某个没接知识图谱的大模型查中山陵的预约规则,它给我编了个“提前3天在公众号预约,免费”,我到了门口才知道,现在预约要提前7天,而且周一闭馆根本进不去。那时候我才明白,为什么大厂现在死磕知识图谱,说白了就是给容易“失忆”“瞎编”的大模型,装个不会乱说话的外挂。

真的。

没有这个外挂,你问它啥,它都能顺着自己的语言惯性给你扯半天,看起来逻辑通顺,实则全是错的。

别神化它,它也有搞不定的事

别神化它,它也有搞不定的事
别神化它,它也有搞不定的事

好多人听了上面的例子,会觉得知识图谱无所不能。

真不是。

它最烦的就是那种没有明确实体的、主观的、模糊的问题。比如你问它“南京哪家鸭血粉丝汤最好吃”,它能给你列出来所有登记在册的鸭血粉丝汤店,关联上每家的招牌、位置、营业时间,但它没法给你判断“哪家符合你觉得的好吃”——因为“好吃”是没有实体边界的,你要的是老巷子里那种熬了几小时鸭骨的鲜,还是商场里那种加了好多料的网红款,这种主观的偏好,知识图谱是算不出来的。

还有哦,它的关联是靠爬数据攒出来的,也会有偏差。比如之前有朋友做美妆领域的知识图谱,爬了好多社交平台的帖子,结果系统自动把“油皮”和“需要买散粉”给强关联上了,根本不管好多油皮用户觉得散粉卡粉反而更糟——这就是爬取的内容本身就有偏向,图谱自然也会把这些偏见给存进去。

上次跟那个做知识图谱的朋友吃饭,他说他们团队现在最头疼的不是画多少实体的边,是怎么把网上那些互相矛盾的信息给筛掉——比如同样是“猫软便”的问题,有的帖子说要立刻换粮,有的帖子说要先观察三天,这些互相冲突的关系,要是不做筛选,图谱给出来的答案就会乱七八糟。

不过话说回来,这东西也不是啥新玩意。最早的知识图谱是谷歌2012年推出来的,那时候就是为了解决用户搜东西的时候,跳出来的结果全是不相关的网页的问题——比如你搜“泰勒斯威夫特”,以前可能跳出来一堆关于她的新闻链接,现在你搜,直接在搜索框最上面就把她的生日、代表作、最近的演唱会信息给列出来了,这就是最早的知识图谱的样子。

前几天我姐给猫换了低敏粮,软便的问题真的好了。

她还问我,为啥现在搜个养猫的问题,比问楼下开了十年猫舍的老板还全。

我没好意思跟她扯什么大模型、知识图谱的概念。

就说,可能是现在网上的养猫帖子真的攒够多了吧。

其实我心里知道,要是没有那套藏在背后的、把所有养猫相关的碎信息都串起来的系统,这些零散的帖子,根本凑不成能解决问题的答案。

哦对,下次你要是再碰到搜索引擎给你推的相关内容特别准,别着急夸算法聪明。

说不定是那张看不见的网,刚好把你需要的那几个知识点,给串到你眼前了。

作者|科技

排版|科技

审核|见微

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。如有侵权请联系删除。
文章名称:你搜‘猫软便换什么粮’时跳出的全套关联答案,是知识图谱在兜底
文章链接:https://m.lfdjt.com/p/keji/a/10080.html