Knowledge Graph

Negli ultimi due anni il termine Knowledge Graph è tornato al centro dell’attenzione grazie alla diffusione dei Large Language Model. Molti team che sviluppano applicazioni basate sull’AI iniziano a porsi la stessa domanda: è sufficiente utilizzare documenti e vettori oppure è necessario costruire una rappresentazione esplicita della conoscenza?

La risposta dipende dal problema che si vuole risolvere.

Spesso il dibattito viene polarizzato tra due estremi. Da una parte troviamo sistemi relativamente semplici basati su strutture JSON. Dall’altra architetture più sofisticate che combinano Graph Database, Vector Database e GraphRAG.

In realtà non esiste una soluzione universalmente migliore. Esiste invece una soluzione più adatta al contesto.

Che cos’è un Knowledge Graph

Un Knowledge Graph è una rappresentazione strutturata della conoscenza composta da entità e relazioni.

Le entità rappresentano concetti, oggetti o informazioni rilevanti. Le relazioni descrivono il modo in cui questi elementi sono collegati tra loro.

Ad esempio, in un documento dedicato all’intelligenza artificiale, potremmo identificare concetti come:

• Machine Learning
• Deep Learning
• Neural Network
• Computer Vision

e relazioni come:

• “Deep Learning è una sotto-disciplina di Machine Learning”
• “Computer Vision utilizza Neural Network”

Questa struttura permette di trasformare un testo lineare in una rete semantica navigabile.

Perché utilizzare un grafo della conoscenza

I documenti tradizionali contengono già relazioni implicite tra i concetti, ma queste connessioni non sono facilmente accessibili.

Un Knowledge Graph rende tali relazioni esplicite.

Questo approccio offre diversi vantaggi:

• navigazione visuale dei concetti;
• individuazione immediata delle dipendenze informative;
• generazione di percorsi di apprendimento;
• maggiore controllabilità rispetto alla semplice ricerca semantica;
• supporto a sistemi conversazionali basati sul contesto.

In altre parole, il sistema non sa soltanto quali informazioni esistono, ma comprende anche come sono collegate.

Come si configura un Knowledge Graph moderno

Nella sua forma più semplice un Knowledge Graph può essere rappresentato attraverso due strutture fondamentali:

Nodi

Ogni nodo rappresenta un concetto.

{
  "id": "machine-learning",
  "label": "Machine Learning"
}

Relazioni

Ogni relazione collega due concetti.

{
  "source": "machine-learning",
  "target": "deep-learning",
  "relation": "includes"
}

Con poche centinaia di nodi è già possibile costruire sistemi estremamente efficaci per visualizzazione, apprendimento e interrogazione conversazionale.

L’errore più comune: partire da una Graph Database

Quando si sente parlare di Knowledge Graph, molti pensano immediatamente a Neo4j o ad altri database a grafo.

Si tratta di strumenti potenti, ma spesso vengono introdotti troppo presto.

Una Graph Database diventa realmente utile quando:

• i grafi crescono nel tempo;
• esistono milioni di relazioni;
• più utenti contribuiscono alla stessa base di conoscenza;
• servono query complesse tra entità distribuite.

Se invece il grafo nasce da un singolo documento o da una raccolta limitata di contenuti, una struttura JSON può risultare più semplice, economica e veloce da gestire.

Knowledge Graph JSON vs Graph Database

Per molte applicazioni AI emergenti, una struttura JSON offre vantaggi significativi.

Approccio JSON

Vantaggi:

• implementazione rapida;
• nessuna infrastruttura dedicata;
• costi ridotti;
• semplicità di serializzazione;
• integrazione immediata con frontend interattivi.

Svantaggi:

• persistenza limitata;
• difficoltà nella gestione di grafi molto grandi;
• minore efficienza nelle query avanzate.

Approccio Graph Database

Vantaggi:

• persistenza nativa;
• query relazionali complesse;
• elevata scalabilità;
• gestione efficiente di grandi volumi di dati.

Svantaggi:

• maggiore complessità operativa;
• costi infrastrutturali più elevati;
• tempi di sviluppo superiori.

E GraphRAG?

GraphRAG rappresenta un’evoluzione dei sistemi Retrieval-Augmented Generation.

Invece di recuperare semplicemente documenti o chunk testuali, il sistema utilizza relazioni esplicite tra entità per migliorare il recupero delle informazioni.

È un approccio molto potente, ma non sempre necessario.

GraphRAG diventa interessante quando:

• la base documentale è molto ampia;
• i dati provengono da fonti diverse;
• le connessioni tra documenti hanno valore strategico;
• è necessario effettuare inferenze complesse.

Per molte applicazioni document-centric, introdurre GraphRAG fin dall’inizio significa aumentare notevolmente la complessità senza ottenere benefici proporzionati.

Qual è la soluzione più idonea?

Se l’obiettivo è trasformare documenti in esperienze interattive, visualizzazioni concettuali o assistenti conversazionali contestuali, una struttura JSON basata su nodi e relazioni rappresenta spesso il punto di equilibrio migliore.

Permette di ottenere tutti i vantaggi di un Knowledge Graph senza introdurre il peso operativo di una piattaforma GraphRAG completa.

Solo quando il volume dei dati cresce, gli utenti aumentano e la conoscenza deve diventare persistente e condivisa, ha senso evolvere verso Graph Database e architetture ibride.

In altre parole, il miglior Knowledge Graph non è quello più sofisticato. È quello proporzionato al problema che deve risolvere.