智能体 AI 知识图谱：应避免的 7 个错误
利用知识图谱构建自主 AI 系统非常困难。许多团队在生产阶段失败，是因为他们重复犯了同样的错误。
避免这 7 个错误，以确保您的项目取得成功。
- 初期过度建模 团队花费数月时间构建完美的模式（schema）。他们在编写智能体代码之前，会先对每种关系进行建模。而这些数据中的大部分最终都会变得毫无用处。
- 从针对单一用例的最小化模式开始。
- 让智能体的需求驱动模式的增长。
- 只有在证明了实体的价值后才添加它们。
- 使用静态数据 知识图谱必须不断演进。如果你将其视为只读，你的智能体将使用过时的数据。
- 及早设计更新工作流。
- 让智能体提出更新建议并进行验证。
- 实现从现有系统自动摄取数据。
- 忽视规模 在小型测试集上运行正常的查询，在面对数百万个节点时往往会失败。
- 在发布前使用生产规模的数据进行压力测试。
- 为常用属性创建索引。
- 限制智能体遍历图谱的深度。
- 智能体权限不受限 赋予智能体修改图谱的全部权限会导致数据损坏。
- 使用基于角色的访问控制（RBAC）。
- 对高影响力的变更要求人工审批。
- 记录智能体进行的每一次修改。
- 缺乏可解释性 如果你无法看出智能体为何做出某个决策，你就无法修复它。
- 记录智能体遵循的具体图路径。
- 捕获哪些关系影响了结果。
- 构建可视化工具来展示智能体的推理过程。
- 数据放置不当 不要将高频事务直接存储在图谱中，这会降低系统速度。
- 将图谱用于存储实体和关系。
- 将事务数据保留在传统数据库中。
- 在图谱节点中引用事务摘要。
- 孤立工作 知识图谱不是一个独立的工具。它必须与您现有的工作流相连接。
- 在开始之前映射所有的集成点。
- 为集成工作预留额外的时间。
- 使用标准 API 来连接系统。
成功需要自律。从小处着手，优先考虑数据质量，并从第一天起就为规模化做好规划。
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