Как Google оптимизирует поиск ответов в Графе Знаний с помощью гибридного ИИ (SSRL), комбинируя широту охвата и скорость

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные ограничения существующих методов навигации по Графу Знаний (Knowledge Graph, KG) для задач ответа на вопросы и рекомендаций. Существующие методы имеют компромиссы:

• Reinforcement Learning (RL): Быстрые и масштабируемые, но имеют «узкий охват» (Narrow Coverage). Агент RL стремится найти хотя бы один правильный путь и останавливается, что может приводить к выбору неоптимальных ответов и преждевременной фиксации на ранних путях.
• Supervised Learning (SL): Имеют «широкий охват» (Wide Coverage), стремясь найти все правильные пути, но требуют трудоемкой предварительной разметки (label generation) всех данных, что не масштабируется на большие графы знаний.

Цель изобретения — создать систему, сочетающую полноту и точность SL со скоростью и масштабируемостью RL.

Что запатентовано

Запатентована система и метод Self-Supervised Reinforced Learning (SSRL) для рассуждений на Графе Знаний (Knowledge Graph Reasoning, KGR). Суть изобретения заключается в двухэтапном процессе обучения ИИ-агента. Для решения проблемы масштабирования система автоматически генерирует частичные метки (partial labels) только для подмножества графа. Сначала используется этап предварительного обучения SL на этих метках, чтобы обеспечить широкий охват. Затем используется этап RL для оптимизации скорости и эффективности выбора наилучшего ответа (optimal reasoning pathway).

Как это работает

Система SSRL работает следующим образом:

1. Генерация частичной разметки (Partial Label Generation): Для масштабирования система автоматически генерирует разметку (идентифицирует все корректные пути) только для подмножества графа, используя специальный алгоритм (например, BFS), который фильтрует зацикливания.
2. Этап 1: Предварительное обучение (SL Stage): Нейронная сеть (использующая LSTM для учета истории пути) обучается на этой частичной разметке. Цель — «прогреть» сеть, показав ей разнообразие правильных путей (широкий охват).
3. Этап 2: Обучение с подкреплением (RL Stage): Система переключается на RL. Используя знания, полученные на Этапе 1, агент быстро оптимизирует свою стратегию (Policy) для максимизации вознаграждения (Reward) — то есть для эффективного нахождения оптимального ответа на запрос.

Актуальность для SEO

Высокая. Поскольку Google является одним из заявителей (совместно с University of Central Florida Research Foundation), а патент подан и опубликован в 2024 году, он отражает передовые исследования в области рассуждений на Графе Знаний. Улучшение точности и эффективности KG является критически важной задачей для Google, особенно в контексте ответов на сложные вопросы (multi-hop reasoning) и развития генеративных ИИ-систем (например, SGE).

Важность для SEO

Влияние на SEO высокое (8/10), но специфичное. Этот патент не влияет напрямую на ранжирование веб-страниц, но критически важен для Entity-Based SEO и оптимизации под системы ответов на вопросы. Он описывает усовершенствованный механизм того, как Google находит, верифицирует и выбирает оптимальные связи между сущностями. Понимание этого механизма подчеркивает важность полноты и точности представления сущностей для обеспечения видимости в Knowledge Panels, Featured Snippets и других функциях, основанных на KG.

Детальный разбор

Термины и определения

Knowledge Graph (KG, Граф Знаний)

Структурированная база данных, где узлы представляют сущности (Entities), а ребра — отношения (Relations) между ними.

Knowledge Graph Completion (KGC, Наполнение Графа Знаний)

Процесс автоматического вывода пропущенных фактов в KG. Также называется link-prediction или query-answering.

Knowledge Graph Reasoning (KGR, Рассуждения на Графе Знаний)

Подход к KGC, основанный на поиске путей (path-based methods). Цель — найти не только ответ, но и цепочку рассуждений (путь) между исходной и целевой сущностью.

Reinforcement Learning (RL, Обучение с подкреплением)

Метод машинного обучения, при котором агент максимизирует вознаграждение (Reward). В KGR быстро находит хотя бы один правильный путь (Narrow Coverage).

Supervised Learning (SL, Обучение с учителем)

Метод машинного обучения на размеченных данных (labels). В KGR стремится найти все правильные пути (Wide Coverage).

Self-Supervised Reinforced Learning (SSRL)

Предлагаемый гибридный подход: предварительное обучение SL (для охвата) с последующим обучением RL (для оптимизации).

Partial Labels (Частичная разметка)

Автоматически сгенерированная разметка для подмножества Графа Знаний. Ключевой элемент для масштабирования этапа SL.

Optimal Reasoning Pathway (Оптимальный путь рассуждения)

Наиболее эффективная и точная последовательность сущностей и связей, логически обосновывающая ответ на запрос.

Policy (Стратегия, π)

Стратегия, которую использует агент для выбора следующего действия (перехода по ребру графа) в текущем состоянии.

LSTM (Long Short-Term Memory)

Тип нейронной сети, используемый в архитектуре патента для кодирования истории перемещений агента по графу (учет контекста пути).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит три основных независимых пункта (Claim 1, 10, 19), описывающих метод, систему и детализированный метод.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод поиска путей рассуждения в KG в реальном времени.

1. Автоматическая генерация partial labels для набора данных, причем разметка генерируется из подмножества (subset) Графа Знаний.
2. Предварительное обучение (pretraining) нейронной сети с использованием модуля SL, модуля RL или обоих.
3. После этапов 1 и 2, автоматический выбор optimal reasoning pathway от начальной сущности к целевой сущности для ответа на вопрос (question-and-answer query).

Claims 4-6 (Зависимые): Детализируют процесс генерации partial labels (Шаг 1 из Claim 1).

• Критически важный шаг (Claim 4): удаление путей, которые содержат самозацикливание (self-loop) вне вычисленного корректного пути. Это нужно, чтобы агент продолжал поиск, а не застревал.
• Добавление в целевой набор (target set) всех родительских узлов для каждого узла на корректном пути (Claim 5).
• Генерация partial labels на основе этого набора (Claim 6).

Claims 7-8 (Зависимые): Детализируют процесс двухэтапного обучения (Шаг 2 из Claim 1).

• Этап SL (Claim 7): Выполнение модуля SL с использованием partial labels путем семплирования действия стратегии (policy action) для отображения каждого корректного пути. Это обеспечивает широкий охват.
• Этап RL (Claim 8): После SL, выполнение модуля RL для максимизации вознаграждения (reward). Это оптимизирует эффективность поиска.

Где и как применяется

Изобретение направлено на улучшение базовых механизмов работы с Графом Знаний. Оно применяется на следующих этапах поиска:

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Процессы генерации partial labels и обучения SSRL происходят офлайн как часть улучшения, расширения (KGC) и верификации самого Графа Знаний, который является частью глобального индекса.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система KGR помогает интерпретировать сложные запросы, требующие многошаговых рассуждений (multi-hop reasoning). Запрос преобразуется в задачу KGR (найти целевую сущность по начальной сущности и отношению).

RANKING / METASEARCH – Ранжирование / Метапоиск и Смешивание
Основное применение. Когда системе необходимо найти ответ на запрос в KG (например, для Featured Snippets, Knowledge Panel или Q&A систем), она использует модель SSRL для навигации. Предварительное обучение SL гарантирует рассмотрение множества вариантов, а RL помогает быстро выбрать лучший.

Входные данные:

• Запрос в виде (Исходная сущность, Искомая связь, ?).
• Структура Графа Знаний (сущности и связи).
• Предварительно обученная модель SSRL и векторные представления (embeddings) сущностей/связей.

Выходные данные:

• Целевая сущность (Ответ).
• Оптимальный путь рассуждения (Optimal Reasoning Pathway), ведущий к ответу.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на сложные информационные запросы, требующие вывода фактов через несколько шагов (multi-hop questions). Например, «кто основал компанию, которая купила YouTube?».
• Типы контента: Влияет на контент, который служит источником для Графа Знаний (авторитетные базы данных, энциклопедические статьи).
• Форматы выдачи: Улучшает качество данных в Knowledge Panels, Featured Snippets, голосовых ответах и генеративных ИИ-ответах (SGE).
• Ниши и тематики: Критически важен для всех ниш, особенно YMYL, где фактическая точность и понимание взаимосвязей (включая сигналы E-E-A-T) имеют первостепенное значение.

Когда применяется

• Офлайн (Обучение): Периодически для обучения модели SSRL и улучшения KG.
• Онлайн (Выполнение запроса): В реальном времени, когда системе необходимо выполнить рассуждение (KGR) для поиска ответа или проверки фактов в Knowledge Graph.

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на офлайн-подготовку и онлайн-применение.

Фаза А: Офлайн-генерация частичных меток (Partial Label Generation)

1. Выбор подмножества: Определяется подмножество KG для генерации меток.
2. Поиск путей: Используя алгоритмы типа Breadth-First Search (BFS), находятся все корректные пути между начальными и целевыми сущностями.
3. Фильтрация зацикливаний (Anti-Looping): Удаление путей с самозацикливаниями (self-loops) в промежуточных узлах (чтобы агент не застревал). Зацикливания в целевых узлах сохраняются (чтобы агент мог остаться в ответе).
4. Формирование целевого набора: Рекурсивное определение всех узлов, участвующих в корректных путях, и их родительских узлов.
5. Генерация меток: Создание разметки (labels). Ребра, ведущие по корректному пути, помечаются как правильные (1), остальные — как неправильные (0).

Фаза Б: Двухэтапное обучение SSRL

1. Этап 1: Supervised Learning (SL) Pretraining
   • Модель (архитектура включает LSTM и Feed-Forward сети) обучается на частичных метках.
   • Агент перемещается только по путям с меткой 1.
   • Цель: Минимизировать расстояние (используя Cross-Entropy Loss) между стратегией агента и метками. Это заставляет агента изучить все корректные пути (широкий охват).
2. Этап 2: Reinforcement Learning (RL) Optimization
   • Модель переключается в режим RL. Агент свободно исследует граф, используя знания из Этапа 1.
   • Цель: Максимизировать ожидаемое вознаграждение (найти целевую сущность эффективно). Это оптимизирует поиск оптимального пути.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на структурных данных Графа Знаний. Он не упоминает контентные, технические, ссылочные или поведенческие факторы традиционного SEO.

• Структурные факторы (Граф Знаний):
  • Entities (Сущности): Узлы графа.
  • Relations (Связи): Направленные ребра графа.
• Системные данные:
  • Векторные представления (Embeddings) сущностей и связей.
  • Предварительно сгенерированные Partial Labels (на этапе обучения).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует метрики машинного обучения для оптимизации KGR.

• Policy (Стратегия, π): Вероятность выбора действия в момент времени t. Рассчитывается нейронной сетью.
• Reward (Вознаграждение, R): Бинарный сигнал (1, если ответ правильный; 0 в противном случае). Используется на этапе RL.
• SL Loss Function: Измеряет расстояние между стратегией агента и метками. Используется кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss). Цель — минимизация.
• RL Objective: Максимизация ожидания вознаграждения (Expected Reward).
• Модели машинного обучения:
  • LSTM: Используется для кодирования истории пути.
  • Сети прямого распространения (Feed-Forward Networks): Используются для выбора ребер и расчета стратегии.

Выводы

1. Компромисс между полнотой и скоростью решен: Google активно преодолевает ограничения традиционных методов работы с KG. Гибридный подход SSRL позволяет находить больше правильных ответов (полнота SL) и делать это быстро и масштабируемо (скорость RL).
2. Поиск оптимальных, а не первых попавшихся ответов: Цель системы — найти «optimal reasoning pathway«. Это улучшает способность системы отвечать на сложные многошаговые вопросы (multi-hop reasoning), находя наиболее логичный и точный ответ, а не просто первый найденный факт.
3. Масштабируемость через частичную разметку: Ключевое нововведение – использование Partial Labels. Это позволяет применять мощные методы обучения (SL) без непомерных вычислительных затрат на разметку всего огромного Графа Знаний.
4. Улучшение KGC и точности фактов: Эта технология улучшает процесс Knowledge Graph Completion, позволяя Google более эффективно выводить недостающие факты и связи, делая Граф Знаний более плотным и точным.
5. Критичность Entity SEO: Патент не дает прямых SEO-рекомендаций, но подчеркивает стратегическую важность Knowledge Graph. Чем лучше Google может рассуждать над фактами, тем критичнее становится точность, полнота и взаимосвязанность информации о ваших сущностях.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутренние алгоритмы ML для KGR, он подтверждает важность следующих стратегических направлений в SEO:

• Фокус на Entity-Based SEO и E-E-A-T: Обеспечьте полное, точное и согласованное представление ключевых сущностей (компания, продукты, авторы) и их взаимосвязей. Это фундамент, на котором работают алгоритмы KGR для валидации фактов и оценки авторитетности.
• Обеспечение четких и недвусмысленных связей (Schema.org): При создании контента и использовании структурированных данных необходимо максимально четко указывать связи между сущностями (например, founder, worksFor, alumniOf). Это облегчает алгоритмам KGR построение корректных Reasoning Pathways.
• Создание контента, отвечающего на сложные вопросы: Разрабатывайте контент, который не только предоставляет факты, но и объясняет связи и процессы (промежуточные шаги). Это повышает вероятность того, что ваш контент будет использоваться для валидации путей рассуждений.
• Укрепление тематического авторитета (Topical Authority): Становление авторитетным источником информации о сущностях в вашей тематике увеличивает вероятность попадания в Граф Знаний и использования в качестве надежного узла при рассуждениях.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипулирование фактами или создание ложных связей: Попытки ввести систему в заблуждение становятся более рискованными. Если система KGR способна эффективнее проверять факты на основе широкого охвата графа (благодаря этапу SL), она с большей вероятностью обнаружит несоответствия.
• Игнорирование структурированных данных: Отсутствие или неправильное использование Schema.org затрудняет Google понимание связей между сущностями, что снижает эффективность работы KGR с вашим контентом.
• Создание поверхностного контента без связей: Публикация изолированных фактов без контекста и связей с другими сущностями не помогает в построении Графа Знаний и создает «тупики» для KGR-агентов.

Стратегическое значение

Эта заявка подтверждает, что Google продолжает инвестировать значительные ресурсы в улучшение Графа Знаний и механизмов рассуждения на нем. Для SEO это означает, что понимание и оптимизация под сущности и их взаимосвязи становится все более критичным. Технология SSRL позволяет Google строить более глубокое и точное понимание мира, что напрямую влияет на качество ответов, в том числе в генеративном поиске (SGE). Долгосрочная стратегия должна включать переход от оптимизации под ключевые слова к оптимизации под сущности и интенты.

Практические примеры

Сценарий: Ответ на сложный многошаговый запрос (Multi-hop reasoning)

1. Запрос пользователя: «Кто был режиссером первого фильма, в котором снялся главный актер “Начала”?»
2. Требование KGR: Этот запрос требует нескольких шагов: (1) Идентифицировать главного актера «Начала» (Леонардо Ди Каприо). (2) Найти первый фильм Ди Каприо («Зубастики 3»). (3) Найти режиссера этого фильма (Кристин Питерсон).
3. Стандартный подход RL (Риск): Агент RL может запутаться в обширной фильмографии или остановиться на неверном пути, если пространство действий велико (много фильмов и актеров).
4. Подход SSRL (Решение): Система использует модель SSRL. Благодаря этапу SL (широкий охват), модель уже изучила множество путей, связанных с фильмографией. Этап RL позволяет ей быстро оптимизировать поиск и выбрать оптимальный путь: Начало -> Ди Каприо -> Зубастики 3 -> Кристин Питерсон.
5. Результат для SEO: Сайты (например, кинобазы), которые предоставляют точную, полную и хорошо связанную информацию об этих сущностях (фильмы, актеры, режиссеры) с использованием микроразметки, имеют больше шансов быть источником для KG и получить видимость через KG-функции в SERP (Knowledge Panels, Featured Snippets).

Вопросы и ответы