IBM Watson Knowledge Studio ist seit kurzem auf Bluemix Experimental verfügbar.

Über Watson Knowledge Studio (WKS) können wir den verschiedenen Watson Services beibringen wie domänenspezifische Begriffe und Zusammenhänge in unstrukturiertem Text interpretiert werden können.

Was sind die Vorteile des Umzugs auf Bluemix? Wie sieht die neue Version aus?

Watson Knowledge Studio war bisher als SaaS Anwendung auf dem IBM Marketplace verfügbar, seit Ende September gibt es WKS auch als Service auf Bluemix Experimental.

Für diesen Schritt gibt es ein paar gute Gründe. Vor allem soll dadurch die Integration in den Watson Natural Language Understanding und vor allem dem Watson Discovery Service drastisch vereinfacht werden. Gerade die Integration des eigenen Textanalysemodells in den Discovery Service war bisher schon sehr mühsam. Höchste Zeit also das es hier eine Verbesserung gibt.

Außerdem ist es damit nun möglich eine WKS Instanz komplett in der deutschen Bluemix Cloud in Frankfurt zu betreiben. Das hat natürlich für EU Kunden massive Vorteile, weil damit alle Daten innerhalb der EU Grenzen bleiben. Die deutsche IBM Bluemix Cloud soll auch bis spätestens Mai 2018 die neue EU Datengrundschutzverordnung vollständig umgesetzt haben.

Noch ist WKS als experimenteller Service auf Bluemix nicht für die Produktion gedacht, es kann vor dem offiziellen Start noch erhebliche Änderungen geben. Wenn man Watson Knowledge Studio für Produktionsanwendungsfälle benötigt kann man aber weiterhin die Marketplace Versionen nutzen und später ggf. auf Bluemix WKS umziehen.

Um den WKS Experimental Service zu nutzen benötigt man lediglich einen Bluemix Account. Über diesen Link kann eine WKS Instanz erstellt werden:

https://console.bluemix.net/catalog/services/knowledge-studio

Besonders spannend sind für mich die Features die aktuell im WKS Experimental für umsonst enthalten sind:

Da sind einige Dinge dabei die beim „regulären“ Marketplace WKS nur im Rahmen einer bezahlten Subscription zur Verfügung stehen, z.B. mehrere Benutzer oder Export des Modells für Watson Explorer.

Als mögliche Regionen für den Service stehen derzeit Deutschland und US South zur Auswahl.

Das Frontend hat sich etwas geändert. Sehr gelungen finde ich persönlich das Performance Dashboard. Damit bekommt man  schnell einen guten Überblick über die Qualität des aktuellen Modells und wie sich diese im Vergleich zu vorherigen Versionen verändert hat.

Als Bonus gibt es sogar ein paar Tips wie man das Modell weiter verbessern kann.

Was mich persönlich aber am Anfang sehr verwirrt hat ist die Navigationsleiste an der linken Seite. Manche der Unterteilungen machen für mich wenig Sinn, warum sind Dictionaries z.B. unter „Pre-annotators“ versteckt? Denen hätte ich schon einen eigenen Eintrag unter „Assets & Tools“ gegönnt.

Auch die Erstellung von Annotation Tasks ist gut versteckt – „Asset & Tools“ > „Documents“ > „Tasks“ > „Add Task“ falls es jemand sucht – das war in der alten Version finde ich besser gelöst.

Hier als kleine Einstiegshilfe die notwendigen Schritte um ein bestehendes WKS Projekt nach Bluemix umzuziehen:

1. Bestehendes Typsystem importieren über „Assets & Tools“ > „Entity Types“ > „Upload“
2. Bestehende Dictionaries importieren über „Assets & Tools“ > „Pre-annotators“ > „Dictionaries“ > „Upload Dictionary“
3. Über „Manage Dictionaries“ die einzelnen Dictionaries dem jeweiligen Entitätstyp zuweisen.
4. Bestehende annotierte Dokumente importieren über „Assets & Tools“ > „Documents“ > „Upload Document Sets“
5. Über „Model Management“ > „Performance“ > „Train and evaluate“ das Training des Machine Learning Modells starten.

Funktional konnte ich mit der Experimental Version nur ein einziges Problem feststellen. Beim Export eines Modells nach Watson Explorer wurden uns im Watson Explorer nur die Entities angezeigt, keine Relations. Das hab ich bereits gemeldet und es sollte bis zum Go-Live auch behoben sein. Der Export nach NLU hat jedenfalls problemlos funktioniert, dort waren Entities und Relations vorhanden. Auch ansonsten gab es bei mir mit der Experimental Version keine weiteren Einschränkungen.

In Summe ist der Umzug von WKS auf Bluemix ein guter und wichtigen Schritt für die weitere Verbereitung von Watson Knowledge Studio, insbesondere in Europa mit unseren einfach anderen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit.

Hier noch ein paar interessante Links zum Thema:

• Bringing Watson Knowledge Studio to Bluemix
• Ask your questions about IBM Watson Knowledge Studio here
• Suggestions for improvements