Статья «Leveraging Knowledge Graphs in Real Estate Search» на Zillow Tech Hub описывает, как компания Zillow использует графы знаний для улучшения поиска недвижимости - графы знаний сейчас мега популярная тема, особенно применительно к RAG, так что я решил взглянуть подетальнее на практический, а не абстрактный кейс. Граф знаний (Knowledge Graph, KG) — это структура данных, которая представляет информацию в виде узлов (сущностей) и связей между ними. Это позволяет эффективно организовывать и интерпретировать данные, делая их более доступными для анализа как людьми, так и машинами. Zillow применяет графы знаний для: • Связывания различных сущностей, таких как дома, районы, школы и агенты, что обеспечивает более точные и релевантные результаты поиска. • Улучшения пользовательского опыта за счет предоставления структурированной и связанной информации о недвижимости. • Повышения эффективности алгоритмов машинного обучения, использующих структурированные данные из графа знаний. Рекоммендую взглянуть, компания в целом дает положительный feedback: KG стал для нас отличным инструментом для агрегации данных из разных источников, их стандартизации и поддержки. Это позволило нам запустить первый опыт поиска на естественном языке в сфере недвижимости, и мы ощутили рост клиентского опыта, измеренный с помощью AB-тестов. Мы также отметили значительный рост количества объектов недвижимости, показанных для поиска по ключевым словам, способность лучше понимать запросы пользователей и более высокую оценку релевантности объектов недвижимости, показанных пользователям. Стандартизация также привела к лучшему пониманию пользователей и улучшила наши алгоритмы поиска и ранжирования. Так что графы знаний - то что нужно для GenAI ! https://www.zillow.com/tech/leveraging-knowledge-graphs-in-real-estate-search/?utm_source=tldrdata