Como Construir um Knowledge Graph em 7 Passos

O que é um Knowledge Graph?

Um knowledge graph é um padrão de design que organiza entidades de dados inter-relacionadas e as suas relações semânticas. É utilizado para raciocinar sobre dados e revelar insights, ou conhecimento. Podes pensar num knowledge graph como uma camada de dados que suporta uma vasta gama de casos de uso empresariais. Integra-se com todos os tipos de armazenamento de dados e entra tipicamente em jogo quando uma organização necessita de uma forma de gerir dados altamente conectados.

Uma base de dados relacional tem as suas utilidades, mas um knowledge graph é muito mais adequado para casos de uso que envolvem relações. À medida que o nosso mundo (e, portanto, os nossos dados) se torna cada vez mais conectado, estes casos de uso tornam-se cada vez mais comuns. Os knowledge graphs, tipicamente construídos sobre uma base de dados em grafo, têm estruturas de dados flexíveis que são otimizadas para relações.

Um knowledge graph tem três componentes principais: nós (as entidades de dados), relações entre os nós, e princípios organizacionais. Um princípio organizacional refere-se à forma como organizas os dados conceptualmente em categorias, hierarquias ou outros princípios que são importantes para o caso de uso.

Um knowledge graph resolve o problema de modelação de dados ao tratar as relações como um componente integral dos dados. As relações são capturadas nativamente na base de dados em grafo em vez de serem reconstruídas com código como JOINs.

Passo 1: Definir o Caso de Uso do Knowledge Graph

Antes de mergulhar na implementação, define claramente que problema o teu knowledge graph resolverá. Os knowledge graphs destacam-se na organização e consulta de dados complexos que, num modelo relacional, exigiriam consultas complexas e frequentemente alterações constantes. Alguns dos casos de uso de knowledge graph mais comuns incluem motores de recomendação, sistemas de detecção de fraude, rastreamento de cadeias de abastecimento, GraphRAG para pesquisa empresarial (uma utilização de IA generativa) e gestão de dados mestres.

Escolhe um ponto de partida focado em vez de tentar modelar todo o teu domínio antecipadamente. Por exemplo, se estás a construir um sistema de resolução de entidades para dados de clientes, podes começar por modelar identificadores básicos de clientes e as suas relações (email, telefone, endereço) antes de expandir para incluir histórico de transações, IDs de dispositivos e conexões sociais. Isto permite-te validar a tua abordagem com um âmbito controlado antes de expandir o modelo.

Os knowledge graphs podem ser aplicados em diversos domínios. Alguns exemplos favoritos envolvem quantidades massivas de dados que, quando analisados num knowledge graph, revelam insights previamente ocultos (em colunas e linhas):

A NASA conectou décadas de dados de projetos numa knowledge graph chamada "Lessons Learned Database" (Base de Dados de Lições Aprendidas). O knowledge graph ajudou os engenheiros da NASA a descobrir tendências e aplicar aprendizagens para evitar repetir erros passados, economizando mais de 2 milhões de dólares na Missão a Marte.

A Cisco criou um knowledge graph orientado por metadados para tornar 20 milhões de documentos internos facilmente pesquisáveis. O knowledge graph entregou recomendações de conteúdo precisas e ricas em contexto que ajudaram a Cisco a fechar negócios com clientes mais rapidamente, reduzindo os tempos de pesquisa a metade e economizando mais de 4 milhões de horas de trabalho anualmente.

A Novartis construiu um knowledge graph biológico que mostra as relações entre genes, doenças e compostos. Ao integrar dados fenotípicos, históricos e de pesquisa médica, os investigadores da Novartis podem identificar relações ocultas em sistemas biológicos, acelerando as cronogramas de desenvolvimento de medicamentos.

Passo 2: Escolher um Sistema de Gestão de Base de Dados (Triple Store vs. Property Graph)

O sistema de gestão de base de dados (SGBD) que escolhes determina como modelarás, consultarás e escalarás o teu knowledge graph ao longo do tempo. Um SGBD que suporte efetivamente o knowledge graph permite-te abordar o teu caso de uso e escalar com as necessidades do negócio.

Triple stores e bases de dados property graph são duas opções para construir um knowledge graph. Os property graphs são uma opção popular e flexível para construir knowledge graphs, mas também podes ter ouvido falar de triple stores (por vezes chamadas "bases de dados RDF").

RDF Triple Stores

Bases de dados RDF (Resource Description Framework), também chamadas "triple stores", estruturam dados como tríplices sujeito-predicado-objeto. Originalmente desenhadas para a Web Semântica, as triple stores continuam úteis para gestão de ontologias e representação de metadados. Contudo, a sua estrutura rígida apresenta desafios na modelação de dados altamente conectados.

Para ilustrar isto: suponha que desejas adicionar uma nova relação entre duas entidades e adicionar algumas propriedades que descrevem as relações. Como as triple stores organizam todos os dados em grupos de três (um tríplice), adicionar uma nova relação criará um novo tríplice (uma unidade que consiste em três novas entidades), e cada uma das propriedades da relação também será representada como outro tríplice. Este processo é chamado reificação.

Trabalhar com conjuntos de dados altamente conectados em triple stores torna-se complicado muito rapidamente. O conjunto de dados tende a expandir-se em muitos, muitos tríplices, o que cria complexidade desnecessária (e redundância).

Um modelo property graph facilita a modelação e é mais intuitivo porque suporta relações de dados nativamente (sem reificação envolvida).

Bases de Dados Property Graph

As bases de dados property graph representam dados como nós (ou entidades), arestas (as relações entre essas entidades) e propriedades (qualquer informação adicional ou descrição sobre um determinado nó ou relação).

Uma base de dados em grafo representa dados como uma rede de entidades sem uma estrutura de dados prescrita. O modelo de dados toma a forma que escolhes. Por exemplo, uma parte do modelo de dados pode ter múltiplas relações entre entidades, e outra secção do modelo de dados pode ter uma ou nenhuma.

As relações entre entidades de dados existem na própria base de dados em vez de no código utilizado para juntar tabelas (como farias numa base de dados relacional). Podes também criar novas relações ou adicionar novos conjuntos de dados a qualquer momento sem complicar o modelo de dados com entidades extras (ao contrário da triple store).

Num modelo property graph, múltiplas relações podem existir entre entidades. Podes adicionar relações ou nós a qualquer momento sem alterar o esquema.

Passo 3: Modelar o Knowledge Graph

A modelação de dados em grafo diz respeito a como representas os teus dados como nós e relações. Quando desenhas a estrutura do teu grafo, estás a mapear a melhor forma de representar o domínio.

Criar um Modelo de Dados em Grafo

Desenvolver um modelo de dados em grafo envolve identificar as entidades-chave (nós) e as relações entre elas. Começarás por analisar o teu domínio e definir as questões específicas que a tua aplicação precisa responder.

A partir daí, determinarás os nós essenciais, que representam os objetos principais no teu conjunto de dados, como clientes, produtos ou transações. Os nós terão uma ou mais Labels que definem o propósito, papel ou tipo do nó.

A seguir, definirás relações — as conexões entre nós que capturam como as entidades interagem, como purchased (comprado), follows (segue), placed order (fez encomenda) ou belongs to (pertence a).

Depois, podes adicionar propriedades, que fornecem mais detalhes sobre nós e relações. Por exemplo, um nó Person pode ter propriedades como "first_name" e "last_name". A relação PLACED_ORDER pode ter propriedades como "purchase_date".

Aplicar um Princípio Organizacional

Um princípio organizacional cria um framework para o knowledge graph ao incorporar conceitos ou regras de negócio chave diretamente no grafo. Pensa nele como uma estrutura conceptual flexível que organiza os teus dados para que o knowledge graph possa fornecer insights.

Um princípio organizacional pode ser tão simples como uma taxonomia de produtos. Uma taxonomia de produtos pode agrupar itens em categorias (por exemplo, Snacks, Fruta, Alimentos Frescos e Peixe) ou hierarquias (por exemplo, Maçã -> Fruta -> Alimento).

Um princípio organizacional pode ser tão complexo como uma ontologia: um mapeamento sistemático de dados para uma rede semântica. Uma ontologia padroniza como os dados são organizados, classificados e interpretados, garantindo consistência entre aplicações e sistemas. Embora poderosas, as ontologias são complexas e exigem esforço significativo para desenhar e implementar. Para a maioria dos projetos, podes usar princípios organizacionais mais simples e guardar ontologias para quando realmente as precisas.

Passo 4: Preparar Dados para Ingestão

Agora que modelaste a estrutura dos dados, podes preparar os dados que preencherão o teu knowledge graph.

Reunir os Teus Dados

Começa por identificar os conjuntos de dados relevantes para o teu caso de uso. Estes podem incluir dados estruturados (como tabelas ou folhas de cálculo), dados semi-estruturados (como ficheiros JSON ou XML) e dados não estruturados (como documentos de texto, emails ou logs).

Num grafo de comércio eletrónico, por exemplo, incluirias registos de clientes, históricos de transações e catálogos de produtos.

Limpar os Teus Dados

Os dados brutos podem conter inconsistências, erros ou valores em falta. Antes de carregar os dados no teu knowledge graph, vai querer limpar os dados. As tarefas de preparação de dados podem incluir:

Padronizar Formatos: Verifica que datas, valores numéricos e campos de texto são consistentes em todos os conjuntos de dados.

Remover Duplicados: Identifica e integra registos duplicados, como múltiplas entradas para o mesmo cliente ou produto. Um modelo de dados em grafo pode ajudar-te a realizar esta etapa de "resolução de entidades" eficientemente antes de criares o knowledge graph.

Lidar com Valores em Falta: Decide como lidar com dados incompletos, quer por imputação de valores, remoção de registos incompletos ou sinalizando-os para correção manual.

Corrigir Erros: Identifica e corrige imprecisões, como ortografias incorretas, IDs inválidos ou outras inconsistências.

Passo 5: Ingerir Dados no Knowledge Graph

Agora que definiste o modelo de dados em grafo, é hora de ingerir os dados numa instância de base de dados em grafo. Em Serviços de Dados, seleciona Importar e depois conecta a tua primeira fonte de dados. Podes carregar ou arrastar ficheiros CSV para o serviço de importação de dados e mapear os elementos na tua fonte de dados para nós, propriedades e relações no grafo.

Este processo pode ser iterativo, mas vai querer mapear cada elemento (nós e relações no modelo de dados em grafo) para o teu conjunto de dados. À medida que cada elemento é definido, a área de trabalho coloca uma marca de seleção verde para mostrar que os campos do nó ou relação foram preenchidos.

Durante a ingestão, começa com uma pequena amostra para validar a estrutura do teu grafo e o mapeamento de dados. Uma vez confirmado, aumenta a escala para ingerir os conjuntos de dados completos.

Certifica-te de que todos os conjuntos de dados relevantes foram ingeridos corretamente. Depois, verifica os nós, relações, propriedades e princípios organizacionais no grafo para confirmares que estão corretamente mapeados para o modelo de dados em grafo.

Parabéns! Agora tens um knowledge graph.

Passo 6: Testar o Knowledge Graph

Construir o teu knowledge graph é um marco significativo, mas o processo não está completo até teres assegurado que consegue responder às questões que o teu caso de uso necessita responder.

Testar o knowledge graph permite-te identificar áreas para melhoria e otimizar em conformidade. Através deste processo iterativo, podes confirmar que o teu knowledge graph suporta o teu caso de uso e funciona eficientemente.

Testes de Consultas Simples

Executa consultas para verificar que o knowledge graph consegue responder às tuas questões de negócio. Estas consultas devem validar que o grafo fornece insights acionáveis e cumpre os objetivos que definiste no Passo 1.

No knowledge graph de comércio eletrónico, por exemplo, podes começar com consultas simples como:

• Que produtos um cliente específico comprou?
• Que categorias de produtos têm o maior volume de vendas?
• Quais são as vendas totais para uma categoria de produtos durante um período específico?

Depois podes passar para consultas mais avançadas como:

• Que produtos são frequentemente comprados juntos?
• Que produtos deverias recomendar a um cliente com base em outros clientes com históricos de compra similares?
• Que combinações de produtos impulsionam compras repetidas e podem ser agrupadas para aumentar vendas?

Otimizar o Knowledge Graph

Se o teu knowledge graph não entregar resultados significativos ou esperados, podes precisar de revisitar os seus fundamentos:

Rever o Modelo de Knowledge Graph (Passo 3): Avalia se o modelo realmente representa o teu domínio. Existe uma forma melhor de definir nós, relações, propriedades ou princípios organizacionais?

Identificar Dados em Falta (Passo 4): Verifica se algum conjunto de dados foi excluído durante a preparação ou ingestão de dados, ou determina se o knowledge graph necessita de conjuntos de dados adicionais para fornecer melhores insights.

Validar Dados (Passo 5): Certifica-te de que nós, relações e propriedades foram corretamente transformados durante a ingestão e representam com precisão o domínio. Por exemplo, verifica que Clientes estão conectados às suas Encomendas corretas ou que nós de Produto têm propriedades completas associadas.

Passo 7: Manter e Evoluir o Teu Knowledge Graph

Podes adaptar o teu knowledge graph para acomodar novos dados e necessidades de negócio. Desta forma, o knowledge graph evolui ao longo do tempo para se adaptar às mudanças inevitáveis que ocorrem.

Evoluir o Knowledge Graph

Adapta o knowledge graph conforme o teu domínio muda:

Adicionar Novas Fontes de Dados: Melhora insights através da integração de conjuntos de dados como críticas de clientes.

Expandir Casos de Uso: Estende o grafo para suportar novas necessidades empresariais, como incorporar redes de fornecedores num grafo de comércio eletrónico.

Refinar o Modelo: Melhora continuamente a forma como relações e conceitos são estruturados à medida que a tua compreensão se aprofunda.

Planear para o Futuro

Um knowledge graph deve crescer com o negócio. Podes mantê-lo escalável e eficiente ao aplicar boas práticas como:

Automatizar Atualizações: Usa ferramentas para simplificar a ingestão, validação e atualização de dados.

Monitorizar o Desempenho de Consultas: Avalia e otimiza regularmente a execução de consultas conforme a complexidade aumenta.

Planear para a Escalabilidade: Garante que a tua infraestrutura consegue suportar conjuntos de dados maiores e necessidades empresariais em evolução.

Manter o teu knowledge graph assegura que continuas a entregar insights precisos conforme o negócio cresce.

Conclusão: Por que Construir um Knowledge Graph?

As bases de dados tradicionais achatam relações ricas em estruturas rígidas, enquanto os knowledge graphs permitem-nos representar dados da forma como naturalmente pensamos e falamos sobre eles: como uma rede de entidades.

Organizações como a NASA e a Cisco utilizam knowledge graphs para revelar insights a partir de dados altamente conectados — insights que são difíceis de detetar em sistemas relacionais tradicionais.

Os casos de uso comuns para knowledge graphs incluem construção de motores de recomendação, desenvolvimento de sistemas de detecção de fraude e utilização de GraphRAG para pesquisa empresarial.

Se estás apenas a começar, é melhor começar com um caso de uso focado e seguir os passos acima para a tua prova de conceito. Depois, deixa o teu grafo evoluir conforme as tuas necessidades e conjuntos de dados mudam.

A tua primeira implementação não precisa ser perfeita — apenas útil. À medida que ganhas experiência e o teu knowledge graph amadurece, continuarás a encontrar insights em dados conectados.

Sobre este artigo

Este artigo foi investigado com base em fontes verificadas e dados actualizados de 2026.

Aviso: Este conteúdo é apenas para fins informativos e educativos.