Entitäten in majaAI

Was sind Entitäten?

Entitäten abstrahieren Objekte der realen Welt in ein Modell. Das Modell beschreibt die Eigenschaften des Objekts sowie die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Objekten.

Betrachten wir zum Beispiel das Objekt „Film“. Ein Film hat gewisse Eigenschaften, wie zum Beispiel einen Namen, ein Erscheinungsjahr, ein Genre, eine Liste der Schauspieler usw. Dies gilt für jeden Film. Man kann also sagen die Entität Film hat die Attribute Name, Erscheinungsjahr, Genre, Schauspieler etc.

Die Informationen (oder Daten) können nun tabellarisch erfasst werden. Die Entität ist der Name der Tabelle und die Attribute sind die Spaltenüberschriften. Ein Attribut hat immer einen Typ: In diesem Beispiel sind der Name und das Genre ein Text (in der Informatik als „String“ bezeichnet), die Jahreszahl hingegen eine Zahl.

Entitäten können auch in Beziehungen zueinander stehen. Modelliert wird dies in einem Entity-Relationship-Model, also einem Entitäten-Beziehungsdiagramm. Betrachten wir das Attribut Schauspieler des Films. In der Regel hat der Schauspieler auch gewisse Eigenschaften, wie zum Beispiel ein Geschlecht oder einen Geburtstag. Der Schauspieler selbst ist somit wiederum eine eigene Entität mit Attributen.

Das Attribut Schauspieler der Entität Film ist somit vom Typ Entität und hat die beiden Attribute Geschlecht und Geburtstag.

Nach diesem Prinzip können komplexe Informationen und Beziehungen abgebildet werden.

Wie werden Entitäten in majaAI verwendet und welche Vorteile entstehen daraus?

Das Modell (Entitäten und ihre Attribute) und die Daten der Modelle können in majaAI, ohne Programmierkenntnisse, im benutzerfreundlichen Interface gepflegt werden. Die Daten können ebenso automatisiert aus einer eigenen Datenbank gelesen und in die Datenbank zurückgeschrieben werden.

Nehmen wir an, ich möchte majaAI beibringen, das Erscheinungsjahr verschiedener Filme zu kennen. Ich möchte also fragen „Maja, in welchem Jahr erschien Bohemian Rhapsody“ und Maja antwortet mir „Bohemian Rhapsody erschien im Jahr 2018“. Frage und Antwort müssen jeweils von mir antrainiert werden. Soll Maja dieses Wissen nun für verschiedene Filme bereitstellen, muss ich folglich für jeden Film eine eigene Frage und Antwort anlegen. . Das ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch unübersichtlich.

Mithilfe von majaAI ist es jedoch möglich diesen Zeitaufwand zu umgehen. Es reicht aus, im Backend eine Entität mit den entsprechenden Attributen anzulegen. Anschließend können die Daten gepflegt, importiert oder aus einer Quelldatenbank (per API Schnittstelle) abgeholt werden.

Nun reicht es aus, Maja eine einzige Frage anzutrainieren:

„In welchem Jahr erschien {Film}?“

Mithilfe der geschweiften Klammern gebe ich Maja den Hinweis, die Antwort an dieser Stelle, in der Entität Film zu suchen. Frage ich nun „In welchem Jahr erschien Bohemian Rhapsody?“, sucht Maja nach dem Eintrag „Bohemian Rhapsody“ in der Entität Film.

Folglich muss Maja auch lediglich eine Antwort beigebracht werden:

„{Film.Name} erschien im Jahr {Film.Jahr}“

Für Maja bedeutet das: gehe in die Zeile deiner Tabelle, in der „Bohemian Rhapsody“ steht, dann in die Spalte Jahr und ersetze in deiner Antwort {Film.Jahr} mit dem Inhalt dieser Tabellenzelle. Majas Antwort ist nun:

„Bohemian Rhapsody erschien im Jahr 2018.“.

Analog kann ich Maja somit auch beibringen, andere Eigenschaften, oder Attribute der Filme beantworten zu können. Die Daten werden an einer zentralen Stelle gepflegt: in der Entität.

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