Graphe de connaissances

L'application de bureau Amazon Quick crée un graphe de connaissances personnel qui capture les entités et les relations à partir de vos sources de données connectées. Le graphe de connaissances fournit une compréhension contextuelle rapide des personnes, des projets, des organisations et des événements de votre travail, afin de fournir des réponses plus pertinentes et personnalisées.

Qu'est-ce que le Knowledge Graph ?

Le graphe de connaissances est une représentation structurée de votre contexte professionnel. Quick extrait automatiquement les entités (telles que les personnes, les entreprises, les projets et les événements) et les relations entre elles à partir de vos sources connectées. Ces informations sont stockées localement sur votre machine et utilisées pour améliorer la compréhension de Quick lorsque vous posez des questions sur votre travail.

Par exemple, si vous demandez « Quelles sont les dernières nouvelles de Project Meridian ? » , Quick peut utiliser le graphe de connaissances pour identifier les personnes associées, les réunions récentes, les documents associés et les chaînes Slack pertinentes, le tout sans que vous ayez à spécifier explicitement ces connexions.

Catégories d'entités

Quick organise les entités du graphe de connaissances dans les catégories suivantes.

Catégorie	Description	Exemples
Personne	Les personnes avec lesquelles vous interagissez par le biais de vos services connectés.	Collègues, responsables, contacts externes
Client	Organisations et entreprises référencées dans vos communications.	Entreprises clientes, organisations partenaires
Channel	Canaux de communication issus de vos intégrations de messagerie.	Chaînes Slack, chaînes Teams
Event	Réunions, incidents, jalons et autres événements limités dans le temps.	Réunions du conseil d'administration, incidents, lancements de projets
Travail créatif	Documents, présentations, rapports et autres contenus créés.	Guides de l'utilisateur, supports de formation au lancement, documents d'architecture
Project	Projets et initiatives référencés dans toutes vos sources.	Lancements de produits, efforts de migration, initiatives de plateformes
Action	Tâches, actions et suivis extraits de conversations et de réunions.	Demandes de révision, approbations, résultats attendus
Produit (langue française non garantie)	Produits, services et outils mentionnés dans votre contexte professionnel.	Outils internes, AWS services, produits tiers
Terme défini	Domain-specific terminologie et acronymes depuis votre espace de travail.	Jargon de l'entreprise, termes techniques, abréviations
Lieu	Emplacements physiques ou virtuels référencés dans votre travail.	Bureaux, centres de données, sites régionaux

Chaque entité possède un nombre d'arêtes (relations) qui la relient aux autres entités du graphe.

Sources de données

Le graphe de connaissances extrait les entités des sources suivantes.

Intégrations connectées

Lorsque vous activez Auto-ingest des intégrations dans la configuration du graphe de connaissances, Quick extrait automatiquement les entités de vos services connectés. Vous pouvez activer l'ingestion indépendamment pour chaque type de source.

• Slack — Extrait les entités des messages, des chaînes, des fils de discussion et des messages directs.

• E-mail : extrait les entités des e-mails, y compris les expéditeurs, les destinataires et le contenu référencé.

• Autre : extrait les entités d'intégrations connectées supplémentaires.

Dossiers locaux

Lorsque vous activez l'extraction du Knowledge Graph pour un dossier local dans Réglages > Mon ordinateur, Quick extrait les entités des fichiers de ce dossier. Cela fonctionne parallèlement à la recherche par mots clés et à l'indexation de la recherche sémantique, mais est activé indépendamment.

Afficher le graphe de connaissances

Pour afficher votre graphe de connaissances, ouvrez les paramètres dans la barre latérale et choisissez Mon contexte. L'onglet Knowledge graph affiche une visualisation interactive de vos entités et de vos relations.

Visualisation de graphe

La visualisation du graphe de connaissances est un graphe interactif dirigé par la force où chaque nœud représente une entité et chaque arête représente une relation entre des entités.

• Couleur du nœud : chaque catégorie d'entité possède une couleur distincte. Reportez-vous à la légende en bas à gauche du graphique pour le mappage couleur-catégorie.

• Taille du nœud — La taille du nœud est déterminée par le menu déroulant Taille dans le coin supérieur droit. La valeur par défaut est PageRank, ce qui fait apparaître les nœuds avec le plus grand nombre de connexions plus grands.

• Arêtes — Les lignes reliant les nœuds représentent les relations entre les entités.

Interaction avec le graphe

Vous pouvez interagir avec la visualisation du graphe de connaissances à l'aide des commandes suivantes.

Action	Déroulement
Sélectionnez un nœud	Choisissez un nœud pour le sélectionner et afficher ses détails.
Concentrez-vous sur un nœud	Double-click un nœud pour concentrer la vue sur cette entité et ses connexions immédiates.
Zoom	Faites défiler l'écran pour zoomer ou dézoomer sur le graphique.
Casserole	Choisissez et faites glisser le pointeur sur l'arrière-plan pour déplacer la vue.
Rechercher	Utilisez la barre d'entités de recherche en haut pour trouver des entités spécifiques par nom.

Entités de navigation

Choisissez Parcourir tout en bas de la légende de la catégorie pour ouvrir une barre latérale répertoriant toutes les entités organisées par catégorie. Chaque entité indique son nom et son nombre d'arêtes (le nombre de relations qu'elle entretient). Les catégories sont démontables et chacune indique le nombre d'entités qu'elle contient.

Vous pouvez sélectionner n'importe quelle entité dans la barre latérale pour la mettre en évidence dans la visualisation du graphique.

Limites d’affichage

Choisissez le menu à trois points dans le coin supérieur droit du graphique pour configurer les limites d'affichage. Les limites d'affichage contrôlent le nombre de nœuds et d'arêtes affichés dans la visualisation.

• Nombre total de nœuds : nombre maximal de nœuds à afficher (par exemple, 300 nœuds sur un total de 3 147).

• Nombre total d'arêtes : nombre maximal d'arêtes à afficher (par exemple, 2 000 arêtes sur le total des arêtes).

L'ajustement de ces limites peut améliorer les performances des grands graphes de connaissances ou vous aider à vous concentrer sur les entités les plus connectées.

Actualisation du graphique

Cliquez sur l'icône d'actualisation située à côté de la liste déroulante Taille pour recharger la visualisation du graphe de connaissances avec les données les plus récentes.

Configuration du graphe de connaissances

Cliquez sur le bouton Configuration dans le coin supérieur droit de la page Mon contexte pour ouvrir le panneau de configuration. La configuration du Knowledge Graph inclut les paramètres suivants.

Statistiques du Knowledge Graph

Le panneau de configuration affiche les statistiques actuelles de votre graphe de connaissances.

Statistique	Description
Nœuds	Nombre total de nœuds dans le graphe, y compris les entités et leurs attributs.
Edges	Nombre total de relations entre les entités.
Entités	Nombre total d'entités distinctes (personnes, entreprises, projets, etc.)
Dépôt de	Nombre total de fichiers qui ont été traités pour l'extraction d'entités.

Auto-ingest à partir d'intégrations

Le bouton Auto-ingest From Integrations permet de contrôler si Quick extrait automatiquement les entités de vos services connectés dans le graphe de connaissances. Lorsque cette option est activée, vous pouvez activer l'ingestion pour chaque type de source.

• Slack : active l'extraction d'entités à partir des messages et des chaînes Slack.

• E-mail : active l'extraction d'entités à partir de messages électroniques.

• Autre : active l'extraction d'entités à partir d'autres intégrations connectées.

Per-folder ingestion de graphes de connaissances

Pour activer l'extraction du graphe de connaissances pour un dossier local

Utilisez la procédure suivante.

1. Ouvrez Réglages dans la barre latérale et choisissez Mon ordinateur.

2. Développez le dossier que vous souhaitez configurer.

3. Activez l'extraction du graphe Knowledge pour activer l'extraction d'entités pour ce dossier.

Note

L'activation de l'extraction du graphe de connaissances pour un dossier est indépendante de la recherche par mot clé et de la recherche sémantique. Vous pouvez activer n'importe quelle combinaison de ces trois options d'indexation pour chaque dossier.

Utilisation du graphe de connaissances

Quick utilise automatiquement le graphe de connaissances pour fournir des réponses contextuelles à vos conversations. Vous n'avez pas besoin de référencer explicitement le graphe de connaissances : Quick le consulte lorsque cela correspond à vos questions.

Vous trouverez ci-dessous des exemples de la manière dont le graphe de connaissances améliore vos interactions avec Quick.

• Contexte personnel — Posez la question « Qu'est-ce que je sais de Rachel Byrne ? » et Quick utilise le graphe de connaissances pour résumer son rôle, ses interactions récentes et les projets connexes.

• Contexte du projet — Demandez « Donnez-moi une mise à jour sur Project Meridian » et Quick identifie les personnes, les réunions, les documents et les mesures à prendre dans le graphique concernés.

• Découverte des relations — Demandez « Qui est impliqué dans l'Atlas Risk Engine ? » et Quick parcourt les relations dans le graphique pour identifier les personnes et les équipes connectées.

• Préparation de la réunion : demandez « Préparez-moi pour ma réunion avec Sanjay Mehta » et Quick utilise le graphe de connaissances pour mettre en évidence le contexte récent, les actions en cours et les documents pertinents.

Vous pouvez également interagir avec le graphe de connaissances directement dans le chat en demandant à Quick d'ajouter des entités, d'explorer des relations ou de rechercher des informations spécifiques.

Note

Le graphe de connaissances est stocké localement sur votre machine dans le ~/.quickwork/ répertoire. Les données de votre graphe de connaissances sont sauvegardées sur votre AWS compte pour garantir la continuité entre appareils, mais ne sont jamais utilisées pour l'entraînement de modèles d'IA.