Графиките на знанието свързват обекти, взаимоотношения и контекст в целия ви пейзаж на данни, като заменят фрагментираните силози с една надеждна основа. Изграждайте, обогатявайте и запитвайте ги в мащаб, за да дадете на агентите на ИИ контекста, от който се нуждаят, за да разсъждават
Графиките на знанието улавят и представят данните като взаимосвързана графика, превръщайки суровата информация в контекстуални знания, като запазват нюансите на смисъла и взаимоотношенията между различни източници и формати на данни. В основата си графиките на знанията са изградени върху онтология - структурирана рамка, която определя понятията, правилата и взаимоотношенията в областта чрез споделен речник. Това прави знанията достъпни, последователни и готови за по-нататъшен анализ и интеграция с други приложения. Графиките на знанията също са по своята същност динамични, непрекъснато се развиват с появата на нова информация - гарантирайки, че знанията на вашата организация остават актуални и свързани. За предприятията резултатът е структура от данни: богат, гъвкав, машинно четим слой, който обхваща цялата инфраструктура за данни, отключвайки по-голяма стойност от данните, които преди това са били силозирани или изключени.
Графиката на знанията е изградена от три основни градивни блока, които работят заедно, за да създадат богата, свързана картина на вашите данни:
Заедно тези компоненти създават динамична, подлежаща на търсене карта на знанията на вашата организация, позволявайки на AI и инструментите за анализ да разсъждават свързаните данни с по-голяма точност и доверие.
Генеративният AI е толкова добър, колкото контекстът зад него. Без заземяване, LLM произвеждат изходи, които могат да бъдат правдоподобни, но неточни или изключени от действителните ви бизнес данни. Графиките на знанията решават това, като описват, контекстуализират и свързват данни в предприятието, давайки на моделите на ИИ семантичната основа, необходима за точно разсъждаване, намаляване на халюцинациите и проследяване на отговорите обратно до проверени източници. Това позволява на агентите на ИИ да преминат отвъд разпознаването на модели към истински обосновано, интелигентно вземане на решения.
Старшите ръководители се нуждаят от отговори, а не от табла за управление. Способността да се превеждат сложни бизнес въпроси в пълни, точни и приложими резултати е от решаващо значение - и точно това предоставя Graph RAG.
Поколението с увеличено извличане (RAG) ограничава референтната рамка на генеративния AI модел до реална, проверена информация. Graph RAG води това по-нататък, като основава отговорите в богатата контекстуална информация на графика на знанията - намалява халюцинациите, подобрява прецизността и работи както в структурирани, така и в неструктурирани източници на данни.
Правилно внедрена графика на знанията позволява на системите за изкуствен интелект да:
Повечето организации нямат недостиг на данни - те имат проблем с фрагментацията. Графиките на знанията адресират това, като предоставят общ семантичен модел във всички активи от данни на предприятието, интегрирайки структурирани и неструктурирани данни от различни източници в унифицирана графика за търсене. Резултатът е гъвкава структура от данни, която елиминира силозите, поддържа потреблението на самообслужване и гарантира, че всеки AI инструмент, анализатор и вземащ решения работи от една и съща свързана картина на реалността.
Бизнесът е под натиск да вземат по-бързи и по-добри решения. Въпреки това, повечето решения за данни изискват прозрения между домейните. Езерата на данни все още могат да се борят с въпроси между домейни, дори ако всички данни са в едно.
Вашите платформи за данни съхраняват данни. Те не го свързват или разбират как е свързано. Въпросите между домейните отнемат седмици на персонализирана разработка, за да отговорят, ако изобщо получат отговор.
LLM са толкова добри, колкото контекстът, който им е даден. Без споделен семантичен слой, AI агентите са слепи извън собствения си домейн. Те халюцинират, противоречат един на друг и не могат да отговорят на въпроси, които пресичат системните граници.
Повечето пилоти на база данни с графики успяват, след което спират. Софтуерът, който се справи с доказателството на концепцията, се превръща в тавана за предприятието. Докато проектите спират, екипите са заключени в инструмент, който не може да се мащабира.
Когато AI може да открие прозрения само в рамките на един домейн, той може да информира, но не и да действа. Истинският агентичен AI изисква съдържание между домейни и възможност за разсъждаване в различни домейни едновременно.
Традиционните подходи ETL-to-graph работят за точкови решения. В корпоративен мащаб всеки нов източник на данни означава нови тръбопроводи, всяка промяна на схемата нарушава съществуващите, а еволюцията на онтологията означава възстановяване от нулата.
Логиката на домейна, семантичните взаимоотношения и бизнес правилата живеят в главите на експертите, а не във вашия слой данни. Кодирайте ги като формална, подлежаща на търсене онтология, достъпна за всеки агент и система.
Повечето предприятия разполагат с данните. Малцина имат контекста. Графиката на знанията в предприятието кодира как вашите данни се свързват - във всеки домейн, всяка система - така че вашите агенти на AI да могат да разсъждават, а не само да извличат.
Връзките между вашите системи, като ERP, PLM, MES и веригата за доставки, стават явни и преходни. Няма персонализиран ETL на въпрос. Не се изисква разработчик за всяко присъединяване.
MPP двигател в паметта обработва милиарди тройки за секунди. Сложните, ad hoc заявки за кръстосани домейни, които отнемат часове в платформа за данни, отнемат секунди в графика на знанието.
Агентите на изкуствения интелект изискват графиката за факти, а не за предположения. Всеки отговор е проследим до изходните данни. Онтологията дава на агентите карта - по-малко итерации, по-малко токени, по-ниска цена.
Вградената линия на данни, контролът на достъпа, базиран на роли и одитни следи, правят всяко решение проследимо и съобразимо с политиката, давайки на регулираните индустрии основата на управлението, която изисква внедряването на AI.
Организациите се ориентират в пейзаж на безмилостни смущения, непрекъснато нарастващи очаквания и постоянното предизвикателство за максимизиране на продукцията с ограничен принос. Унифицирайте данните си, рационализирайте процесите си и подравнете решенията си, за да придадете всяко прозрение с контекста, необходим за наистина надеждна и ефективна интелигентност.
Намалете затрудненията, които забавят науката за корпоративни данни, от отнемаща време подготовка на данни до предизвикателството за въвеждане на модели в производство.
Опростете трансформацията на данни, като се свържете с почти всеки източник на данни и обработвате широк спектър от формати, като PDF файлове и електронни таблици на Excel. Използвайте интуитивни работни потоци и автоматизация, за да генерирате надеждни набори от данни.
Рационализирайте операциите, подобрете прогнозната поддръжка и събирайте информация в реално време. Екипите могат да стимулират иновациите и да ускорят своята интелигентна производствена трансформация.
Намалете разходите и поддържайте съществуващата библиотека със SAS код. Разработване на нови модели в SAS, Python и/или R. Използвайте визуален работен поток, за да създавате модели, без да се налага да пишете никакъв код.
Открийте AI агенти, които автоматизират задачите, учат се от данните и взаимодействат в реално време, предоставяйки персонализирана поддръжка и решения, базирани на данни.
