ज्ञानधार

नॉलेज बेस (KB) एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग कंप्यूटर द्वारा उपयोग की जाने वाली जटिल संरचित डेटा और असंरचित जानकारी को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। शब्द का प्रारंभिक उपयोग विशेषज्ञ प्रणालियों के संबंध में था, जो पहले ज्ञान-आधारित प्रणालियाँ थीं।

शब्द का मूल उपयोग

नॉलेज बेस शब्द का मूल उपयोग एक विशेषज्ञ प्रणाली के दो उप-प्रणालियों में से एक का वर्णन करना था। एक ज्ञान-आधारित प्रणाली | ज्ञान-आधारित प्रणाली में एक ज्ञान-आधार होता है जो दुनिया के बारे में तथ्यों का प्रतिनिधित्व करता है और नए तथ्यों को निकालने या विसंगतियों को उजागर करने के लिए उन तथ्यों के बारे में तर्क प्रणाली के तरीके होते हैं।^[1]

गुण

नॉलेज-बेस शब्द को नॉलेज स्टोर के इस रूप को अधिक सामान्य और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले शब्द डेटाबेस से अलग करने के लिए गढ़ा गया था। 1970 के दशक के दौरान, वस्तुतः सभी बड़े प्रबंधन सूचना प्रणालियों ने अपने डेटा को किसी प्रकार के पदानुक्रमित डेटाबेस मॉडल या संबंध का डेटाबेस डेटाबेस में संग्रहीत किया। सूचना प्रौद्योगिकी के इतिहास के इस बिंदु पर, एक डेटाबेस और एक ज्ञान-आधार के बीच का अंतर स्पष्ट और स्पष्ट था।

एक डेटाबेस में निम्नलिखित गुण थे:

विशेषता-मूल्य प्रणाली | फ्लैट डेटा: डेटा को आमतौर पर प्रत्येक क्षेत्र में तार या संख्याओं के साथ सारणीबद्ध प्रारूप में दर्शाया जानकारी था।
एकाधिक उपयोगकर्ता: एक ही समय में एक ही डेटा में एक से अधिक उपयोगकर्ता या सिस्टम लॉग इन करने के लिए एक पारंपरिक डेटाबेस की आवश्यकता होती है।
डेटाबेस लेनदेन: डेटाबेस के लिए एक आवश्यक आवश्यकता समवर्ती उपयोगकर्ताओं द्वारा एक्सेस किए गए डेटा के बीच अखंडता और निरंतरता बनाए रखना था। ये तथाकथित एसीआईडी गुण हैं: परमाणुता, संगति, अलगाव और स्थायित्व।
बड़ा, लंबे समय तक रहने वाला डेटा: एक कॉर्पोरेट डेटाबेस को न केवल हजारों बल्कि सैकड़ों हजारों या डेटा की अधिक पंक्तियों का समर्थन करने की आवश्यकता होती है। इस तरह के डेटाबेस को आमतौर पर किसी भी व्यक्तिगत प्रोग्राम के विशिष्ट उपयोगों से पहले बने रहने की आवश्यकता होती है; इसे प्रोग्राम के जीवन के बजाय वर्षों और दशकों के लिए डेटा स्टोर करने की आवश्यकता थी।

पहले ज्ञान-आधारित प्रणालियों में डेटा आवश्यकताएँ थीं जो इन डेटाबेस आवश्यकताओं के विपरीत थीं। एक विशेषज्ञ प्रणाली के लिए डेटा मॉडल की आवश्यकता होती है। न केवल संख्याओं और तारों के साथ तालिकाएँ, बल्कि अन्य वस्तुओं की ओर इशारा करते हैं जिनमें बदले में अतिरिक्त संकेत होते हैं। ज्ञान के आधार के लिए आदर्श प्रतिनिधित्व कक्षाओं, उपवर्गों और उदाहरणों के साथ एक वस्तु मॉडल (अक्सर ऐ साहित्य में ओन्टोलॉजी (सूचना विज्ञान) कहा जाता है) है।

शुरुआती विशेषज्ञ प्रणालियों को भी कई उपयोगकर्ताओं या डेटा पर लेनदेन संबंधी गुणों की आवश्यकता के साथ आने वाली जटिलता की बहुत कम आवश्यकता थी। प्रारंभिक विशेषज्ञ प्रणालियों के डेटा का उपयोग एक विशिष्ट उत्तर पर पहुंचने के लिए किया गया था, जैसे कि चिकित्सा निदान, अणु का डिज़ाइन, या किसी आपात स्थिति की प्रतिक्रिया।^[1]एक बार समस्या का समाधान ज्ञात हो जाने के बाद, बड़ी मात्रा में डेटा को स्थायी मेमोरी स्टोर में वापस स्टोर करने की कोई महत्वपूर्ण मांग नहीं थी। एक अधिक सटीक बयान यह होगा कि उपलब्ध तकनीकों को देखते हुए, शोधकर्ताओं ने समझौता किया और इन क्षमताओं के बिना किया क्योंकि उन्हें एहसास हुआ कि वे अपेक्षा से परे थे, और वे उनके बिना गैर-तुच्छ समस्याओं के लिए उपयोगी समाधान विकसित कर सकते थे। शुरुआत से ही, अधिक चतुर शोधकर्ताओं ने ज्ञान को संग्रहीत करने, विश्लेषण करने और पुन: उपयोग करने में सक्षम होने के संभावित लाभों को महसूस किया। उदाहरण के लिए, कॉर्डेल ग्रीन एट अल द्वारा ज्ञान आधारित सॉफ्टवेयर सहायक | नॉलेज-बेस्ड सॉफ्टवेयर असिस्टेंट प्रोग्राम के शुरुआती काम में कॉर्पोरेट मेमोरी की चर्चा देखें।^[2] एक पारंपरिक डेटाबेस की तुलना में नॉलेज-बेस के लिए वॉल्यूम की आवश्यकताएं भी अलग थीं। दुनिया के बारे में तथ्यों को जानने के लिए आवश्यक ज्ञान-आधार। उदाहरण के लिए, इस कथन का प्रतिनिधित्व करने के लिए कि सभी मनुष्य नश्वर हैं। एक डेटाबेस आमतौर पर इस सामान्य ज्ञान का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता था, बल्कि इसके बजाय विशिष्ट मनुष्यों के बारे में जानकारी का प्रतिनिधित्व करने वाली हजारों तालिकाओं के बारे में जानकारी संग्रहीत करने की आवश्यकता होती थी। यह प्रतिनिधित्व करना कि सभी मनुष्य नश्वर हैं और किसी दिए गए मानव के बारे में यह तर्क देने में सक्षम हैं कि वे नश्वर हैं, ज्ञान-आधार का काम है। जॉर्ज, मैरी, सैम, जेना, माइक, ... और सैकड़ों हजारों अन्य ग्राहकों का प्रतिनिधित्व करते हुए सभी विशिष्ट आयु, लिंग, पता आदि के साथ एक डेटाबेस के लिए काम है।Cite error: Closing </ref> missing for <ref> tag जैसे-जैसे विशेषज्ञ प्रणालियाँ कॉर्पोरेट वातावरण में तैनात प्रणालियों के प्रोटोटाइप से स्थानांतरित हुईं, उनके डेटा भंडारण की आवश्यकताएं लेनदेन के लिए समर्थन के साथ कई, वितरित उपयोगकर्ताओं के लिए मानक डेटाबेस आवश्यकताओं के साथ तेजी से ओवरलैप होने लगीं। शुरुआत में, मांग को दो अलग-अलग लेकिन प्रतिस्पर्धी बाजारों में देखा जा सकता था। कृत्रिम होशियारी और वस्तु उन्मुख कार्यकर्म से | ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड कम्युनिटी, ऑब्जेक्ट डेटाबेस | ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस जैसे वर्सेंट ऑब्जेक्ट डेटाबेस उभरा। ये वस्तु-उन्मुख क्षमताओं के समर्थन के साथ-साथ मानक डेटाबेस सेवाओं का समर्थन करने के लिए जमीन से डिज़ाइन किए गए सिस्टम थे। दूसरी ओर, Oracle कार्पोरेशन जैसे बड़े डेटाबेस विक्रेताओं ने अपने उत्पादों में क्षमताओं को जोड़ा जो ज्ञान-आधार आवश्यकताओं जैसे वर्ग-उपवर्ग संबंधों और नियमों के लिए समर्थन प्रदान करता है।

ज्ञान के आधार के रूप में इंटरनेट

नॉलेज-बेस शब्द के लिए अगला विकास इंटरनेट था। इंटरनेट के उदय के साथ, दस्तावेज़, हाइपरटेक्स्ट और मल्टीमीडिया समर्थन अब किसी भी कॉर्पोरेट डेटाबेस के लिए महत्वपूर्ण थे। यह डेटा की बड़ी तालिकाओं या अपेक्षाकृत छोटी वस्तुओं का समर्थन करने के लिए पर्याप्त नहीं था जो मुख्य रूप से कंप्यूटर मेमोरी में रहते थे। दस्तावेज़ों के लिए कॉर्पोरेट वेब साइटों के लिए आवश्यक दृढ़ता और लेनदेन के लिए समर्थन। इसने वेब सामग्री प्रबंधन के रूप में जाना जाने वाला एक नया अनुशासन बनाया।

दस्तावेज़ समर्थन के लिए अन्य ड्राइवर लोटस नोट्स जैसे ज्ञान प्रबंधन विक्रेताओं का उदय था। ज्ञान प्रबंधन वास्तव में इंटरनेट से पहले का था लेकिन इंटरनेट के साथ दोनों क्षेत्रों के बीच काफी तालमेल था। ज्ञान प्रबंधन उत्पादों ने अपने रिपॉजिटरी (संस्करण नियंत्रण) का वर्णन करने के लिए ज्ञान-आधार शब्द को अपनाया लेकिन अर्थ में बड़ा अंतर था। पिछले ज्ञान-आधारित प्रणालियों के मामले में, ज्ञान मुख्य रूप से एक स्वचालित प्रणाली के उपयोग के लिए था, दुनिया के बारे में तर्क करने और निष्कर्ष निकालने के लिए। ज्ञान प्रबंधन उत्पादों के साथ, ज्ञान मुख्य रूप से मनुष्यों के लिए था, उदाहरण के लिए मैनुअल, प्रक्रियाओं, नीतियों, सर्वोत्तम प्रथाओं, पुन: प्रयोज्य डिजाइन और कोड आदि के भंडार के रूप में सेवा करने के लिए। दोनों ही मामलों में उपयोग और प्रणालियों के प्रकार के बीच अंतर थे। खराब परिभाषित। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी का विस्तार हुआ, एक ऐसी प्रणाली को खोजना दुर्लभ था जिसे वास्तव में एक विशेषज्ञ प्रणाली के अर्थ में ज्ञान-आधारित के रूप में स्पष्ट रूप से वर्गीकृत किया जा सकता था जो स्वचालित तर्क और ज्ञान-आधारित ज्ञान प्रबंधन के अर्थ में ज्ञान-आधारित था जो ज्ञान के रूप में ज्ञान प्रदान करता था। दस्तावेज़ और मीडिया जिनका मनुष्यों द्वारा लाभ उठाया जा सकता है।^[3]

यह भी देखें

संदर्भ

↑ ^1.0 ^1.1 Hayes-Roth, Frederick; Donald Waterman; Douglas Lenat (1983). बिल्डिंग विशेषज्ञ सिस्टम. Addison-Wesley. ISBN 0-201-10686-8.
↑ Green, Cordell; D. Luckham; R. Balzer; T. Cheatham; C. Rich (1986). "ज्ञान-आधारित सॉफ़्टवेयर सहायक पर रिपोर्ट करें". Readings in Artificial Intelligence and Software Engineering. Morgan Kaufmann: 377–428. doi:10.1016/B978-0-934613-12-5.50034-3. Retrieved 1 December 2013.
↑ Krishna, S (1992). डेटाबेस और नॉलेज-बेस सिस्टम का परिचय. Singapore: World Scientific Publishing. ISBN 981-02-0619-4.

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[hayes-1] 1.0 ^1.1 Hayes-Roth, Frederick; Donald Waterman; Douglas Lenat (1983). बिल्डिंग विशेषज्ञ सिस्टम. Addison-Wesley. ISBN 0-201-10686-8.

[2] Green, Cordell; D. Luckham; R. Balzer; T. Cheatham; C. Rich (1986). "ज्ञान-आधारित सॉफ़्टवेयर सहायक पर रिपोर्ट करें". Readings in Artificial Intelligence and Software Engineering. Morgan Kaufmann: 377–428. doi:10.1016/B978-0-934613-12-5.50034-3. Retrieved 1 December 2013.

[3] Krishna, S (1992). डेटाबेस और नॉलेज-बेस सिस्टम का परिचय. Singapore: World Scientific Publishing. ISBN 981-02-0619-4.

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