Grafy znalostí spojují entity, vztahy a kontext napříč celým datovým prostředím a nahrazují fragmentovaná sila jediným důvěryhodným základem. Vytvářejte, obohacujte je a dotazujte je ve velkém měřítku, abyste agentům AI poskytli kontext, který potřebují k uvažování a jednání.
Grafy znalostí zachycují a reprezentují data jako vzájemně propojený graf a transformují nezpracované informace na kontextové znalosti zachováním nuancí významu a vztahů napříč různými zdroji a formáty dat. Ve svém jádru jsou znalostní grafy postaveny na ontologii - strukturovaném rámci, který definuje koncepty domény, pravidla a vztahy prostřednictvím sdílené slovní zásoby. Díky tomu jsou znalosti přístupné, konzistentní a připravené k další analýze a integraci s jinými aplikacemi. Grafy znalostí jsou také neodmyslitelně dynamické a neustále se vyvíjejí, jak se objevují nové informace, což zajišťuje, že znalosti vaší organizace zůstanou aktuální a propojené. Pro podniky je výsledkem datová struktura: bohatá, flexibilní, strojově čitelná vrstva, která pokrývá celou datovou infrastrukturu a uvolňuje větší hodnotu z dat, která byla dříve izolována nebo odpojená.
Graf znalostí je sestaven ze tří základních stavebních bloků, které společně vytvářejí bohatý a propojený obraz vašich dat.
Tyto komponenty společně vytvářejí dynamickou, dotazovatelnou mapu znalostí vaší organizace, která umožňuje AI a analytickým nástrojům uvažovat napříč propojenými daty s větší přesností a důvěryhodností.
Generativní AI je jen tak dobrá, jako je kontext za ní. Bez uzemnění vytvářejí LLM výstupy, které mohou být věrohodné, ale nepřesné nebo odpojené od vašich skutečných obchodních dat. Grafy znalostí to řeší popisem, kontextualizací a propojením dat napříč podnikem, což dává modelům AI sémantický základ potřebný k přesnému uvažování, snížení halucinací a sledování odpovědí zpět k ověřeným zdrojům. To je to, co umožňuje agentům AI přejít nad rámec rozpoznávání vzorů směrem k skutečně uzemněnému, inteligentnímu rozhodování.
Vedoucí pracovníci potřebují odpovědi, ne řídicí panely. Schopnost převést složité obchodní otázky do úplných, přesných a použitelných výsledků je zásadní — a přesně to Graph RAG přináší.
Retrieval-augmented generation (RAG) omezuje referenční rámec generativního modelu AI na skutečné, prověřené informace. Graph RAG to posouvá dále tím, že uzemňuje odpovědi v bohatých kontextových informacích znalostního grafu - snižuje halucinace, zlepšuje přesnost a pracuje napříč strukturovanými i nestrukturovanými zdroji dat.
Správně implementovaný znalostní graf umožňuje systémům AI:
Většina organizací nemá nedostatek dat - mají problém s fragmentací. Grafy znalostí to řeší tím, že poskytují společný sémantický model napříč všemi podnikovými datovými aktivy a integrují strukturovaná a nestrukturovaná data z různých zdrojů do jednotného, dotazovatelného grafu. Výsledkem je flexibilní datová struktura, která eliminuje sily, podporuje samoobslužnou spotřebu a zajišťuje, že každý nástroj AI, analytik a osoba s rozhodovací pravomocí pracuje na stejném propojeném obrazu reality.
Podniky jsou pod tlakem, aby činily rychlejší a lepší rozhodnutí. Většina rozhodnutí o datech však vyžaduje přehledy napříč doménami. Datová jezera mohou stále bojovat s otázkami mezi doménami, i když jsou všechna data v jednom.
Vaše datové platformy ukládají data. Nespojují to ani nechápou, jak to souvisí. Zodpovězení otázek napříč doménami trvá týdny vlastního vývoje, pokud vůbec dostanou odpověď.
LLM jsou pouze tak dobré, jako je kontext, který jsou uvedeny. Bez sdílené sémantické vrstvy jsou agenti AI slepí mimo svou vlastní doménu. Mají halucinace, vzájemně si odporují a nemohou odpovědět na otázky, které překračují hranice systému.
Většina pilotů databáze grafů uspěje, pak se zastaví. Software, který zpracoval důkaz konceptu, se stává stropem pro podnik. V době, kdy se projekty zastaví, jsou týmy uzamčeny v nástroji, který nelze škálovat.
Když AI může zobrazit poznatky pouze v rámci jedné domény, může informovat, ale ne jednat. Skutečná agenciální umělá inteligence vyžaduje obsah napříč doménami a schopnost uvažovat napříč doménami současně.
Pro bodová řešení fungují tradiční přístupy ETL-to-graph. V podnikovém měřítku každý nový zdroj dat znamená nové kanály, každá změna schématu narušuje stávající a evoluce ontologie znamená přestavbu od nuly.
Logika domény, sémantické vztahy a obchodní pravidla žijí v hlavách odborníků, nikoli ve vaší datové vrstvě. Zakódujte je jako formální, dotazovatelnou ontologii, dostupnou každému agentovi a systému.
Většina podniků má data. Málokdo má kontext. Graf podnikových znalostí kóduje, jak se vaše data propojují — napříč každou doménou, každým systémem — takže vaši agenti AI mohou uvažovat, nejen načítat.
Vztahy mezi vašimi systémy, jako jsou ERP, PLM, MES a dodavatelský řetězec, jsou explicitní a přístupné. Žádný vlastní ETL na otázku. Pro každé připojení není vyžadován žádný vývojář.
Modul MPP v paměti zvládne miliardy trojic během několika sekund. Komplexní ad hoc dotazy napříč doménami, které v datové platformě trvají hodiny, trvají ve znalostním grafu několik sekund.
Agenti AI dotazují graf na fakta, ne odhady. Každá odpověď je sledovatelná ke zdrojovým datům. Ontologie poskytuje agentům mapu - méně iterací, méně tokenů, nižší náklady.
Díky integrované datové linii, řízení přístupu založenému na rolích a auditorské stopy je každé rozhodnutí sledovatelné a v souladu se zásadami, což dává regulovaným odvětvím základ správy, který vyžaduje nasazení umělé inteligence.
Organizace procházejí krajinou neúnavného narušení, stále rostoucích očekávání a trvalé výzvy maximalizace výstupu s omezeným vstupem. Sjednoťte svá data, zefektivněte své procesy a sladte svá rozhodnutí tak, aby každý pohled naplnil kontext potřebný pro skutečně důvěryhodnou a použitelnou inteligenci.
Snižte překážky, které zpomalují podnikovou datovou vědu, od časově náročné přípravy dat až po výzvu uvádění modelů do výroby.
Zjednodušte transformaci dat připojením prakticky k jakémukoli zdroji dat a zpracováním široké škály formátů, jako jsou PDF a tabulky aplikace Excel. Využijte intuitivní pracovní postupy a automatizaci k generování spolehlivých datových sad.
Zjednodušte provoz, vylepšete prediktivní údržbu a shromažďujte přehledy v reálném čase. Týmy mohou podpořit inovace a urychlit svou inteligentní transformaci výroby.
Snižte náklady a udržujte stávající knihovnu kódu SAS. Vyvíjejte nové modely v SAS, Pythonu a/nebo R. Pomocí vizuálního pracovního postupu sestavte modely bez nutnosti psát jakýkoli kód.
Objevte agenty umělé inteligence, kteří automatizují úkoly, učí se z dat a interagují v reálném čase, poskytují personalizovanou podporu a rozhodnutí založená na datech.
