A tudásgrafikonok összekapcsolják az entitásokat, kapcsolatokat és kontextusokat a teljes adatkörnyezetben, így a töredezett silókat egyetlen, megbízható alapokkal helyettesíti. Készítsen, gazdagítsa és lekérdezze őket nagyszabású módon, hogy az AI ügynököknek megadják a kontextumot, amelyre szükségük van az érveléshez
A tudásgrafikonok összekapcsolt grafikonként rögzítik és ábrázolják az adatokat, és a nyers információkat kontextuális ismeretekké alakítják át azáltal, hogy megőrzik a jelentés és a kapcsolatok árnyalatait a különböző adatforrások és formátumok között Alapvetően a tudásgrafikonok egy ontológiára épülnek - egy strukturált keretre, amely megosztott szókincs révén meghatározza a tartományfogalmakat, szabályokat és kapcsolatokat. Ez lehetővé teszi a tudást hozzáférhetővé, következetessé és készen áll a további elemzésekre és más alkalmazásokkal való integrációra. A tudásgrafikonok szintén eredendően dinamikusak, folyamatosan fejlődnek az új információk megjelenésével — biztosítva, hogy szervezete tudása naprakész és kapcsolatban maradjon. A vállalkozások számára az eredmény egy adatszerkezet: gazdag, rugalmas, géppel olvasható réteg, amely kiterjed a teljes adatinfrastruktúrára, és nagyobb értéket nyit ki a korábban szilózott vagy leválasztott adatokból.
A tudásgrafikon három alapvető építőelemből készül, amelyek együttműködnek, hogy gazdag, összekapcsolt képet alkotsanak az adatokról:
Ezek az összetevők együttesen dinamikus, lekérdezhető térképet alkotnak a szervezet ismereteiről, lehetővé téve a mesterséges intelligencia és az analitikai eszközök számára, hogy nagyobb pontossággal és megbízhatóan érveljenek a kapcsolódó adatok között.
A generatív AI csak annyira jó, mint a mögötte álló kontextus. Földelés nélkül az LLM-ek olyan kimeneteket hoznak létre, amelyek hihetőek, de pontatlanok lehetnek, vagy leválaszthatók a tényleges üzleti adatoktól. A tudásgrafikonok ezt úgy oldják meg, hogy leírják, kontextualizálják és összekapcsolják az adatokat a vállalaton belül, megadva az AI modelleknek a szemantikai alapot, amely szükséges a pontos érveléshez, a hallucinációk csökkentéséhez és a válaszok ellenőrzött forrásokhoz történő visszavonulásához. Ez teszi lehetővé az AI ügynökök számára, hogy a mintafelismerésen túlmenjenek az igazán megalapozott, intelligens döntéshozatal felé.
A vezető vezetőknek válaszokra van szükségük, nem irányítópultokra. A bonyolult üzleti kérdések teljes, pontos és megvalósítható eredményekké történő átalakításának képessége kritikus fontosságú - és pontosan ezt kínálja a Graph RAG.
A visszakeresés-kibővített generáció (RAG) a generatív AI modell referenciakeretét valódi, ellenőrzött információkra korlátozza. A Graph RAG ezt tovább növeli azáltal, hogy a válaszokat a tudásgráf gazdag kontextuális információiban alapozza meg - csökkenti a hallucinációkat, javítja a pontosságot és működik mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatforrásokban.
A megfelelően megvalósított tudásgráf lehetővé teszi az AI rendszerek számára, hogy:
A legtöbb szervezetnek nincs adathiánya - töredezettségi problémájuk van. A tudásgrafikonok ezzel foglalkoznak azzal, hogy közös szemantikai modellt biztosítanak az összes vállalati adateszközre, és integrálják a különböző forrásokból származó strukturált és strukturálatlan adatokat egy egységes, lekérdezhető grafikonba. Az eredmény egy rugalmas adatszerkezet, amely kiküszöböli a silókat, támogatja az önkiszolgáló fogyasztást, és biztosítja, hogy minden mesterséges intelligencia eszköz, elemző és döntéshozó ugyanazon kapcsolt valóságkép alapján dolgozzon.
A vállalkozások nyomást gyakorolnak arra, hogy gyorsabb és jobb döntéseket hozzanak. A legtöbb adatdöntés azonban domainek közötti betekintést igényel. Az adattavak továbbra is küzdenek a domainek közötti kérdésekkel, még akkor is, ha az összes adat egyben van.
Az adatplatformjai adatokat tárolnak. Nem kapcsolják össze, és nem értik, hogyan kapcsolódik egymáshoz. A domainek közötti kérdések megválaszolása hetekig tart az egyedi fejlesztéshez, ha egyáltalán megválaszolják őket.
Az LLM-ek csak annyira jók, mint a megadott kontextus. Megosztott szemantikai réteg nélkül az AI ügynökök a saját tartományukon túl vakok. Hallucinálnak, ellentmondanak egymásnak, és nem tudnak válaszolni a rendszer határait átlépő kérdésekre.
A legtöbb grafikonadatbázis-pilóta sikerrel jár, majd leáll. A koncepció bizonyítását kezelő szoftver válik a vállalkozás plafonjává. Mire a projektek leállnak, a csapatok egy olyan eszközbe kerülnek, amely nem tud méretezni.
Ha a mesterséges intelligencia csak egyetlen tartományon belül képes felfedezni a betekintést, akkor tájékoztatni tud, de nem cselekedni. A valódi agentikus mesterséges intelligencia domainek közötti tartalmat és a domainek közötti érvelés képességét igényli egyszerre.
A hagyományos ETL-to-graph megközelítések pontos megoldásoknál működnek. Vállalati szinten minden új adatforrás új vezetékeket jelent, minden sémaváltozás megszakítja a meglévőket, és az ontológia evolúciója a semmiből történő újjáépítést jelent.
A tartománylogika, a szemantikai kapcsolatok és az üzleti szabályok a szakértők fejében élnek, nem az adatrétegben. Kódolja őket formális, lekérdezhető ontológiaként, amely minden ügynök és rendszer számára elérhető.
A legtöbb vállalkozás rendelkezik az adatokkal. Kevesen rendelkeznek kontextussal. A vállalati tudásgrafikon azt kódolja, hogy az adatok hogyan kapcsolódnak egymáshoz — minden tartományban, minden rendszerben —, így a mesterséges intelligencia ügynökei érvelhetnek, nem csak lekérhetik.
Rendszerei, például az ERP, a PLM, a MES és az ellátási lánc közötti kapcsolatok egyértelművé és átjárhatóvá válnak. Kérdésenként nincs egyedi ETL. Minden csatlakozáshoz nincs szükség fejlesztőre.
A memóriában lévő MPP motor másodpercek alatt több milliárd hármasat kezel. Az adatplatformon órákat igénylő komplex, ad hoc, domainek közötti lekérdezések másodperceket vesznek igénybe egy tudásgrafikonon.
Az AI ügynökök tényeket kérdezik a grafikonon, nem találgatásokat. Minden válasz nyomon követhető a forrásadatokhoz. Az ontológia térképet ad az ügynököknek - kevesebb iteráció, kevesebb token, alacsonyabb költség.
A beépített adatvonalak, a szerepkörön alapuló hozzáférés-ellenőrzés és az ellenőrzési nyomvonalak minden döntést nyomon követhetővé és szabályszerűvé teszik, így a szabályozott iparágak számára biztosítja az AI telepítésének irányítási alapját.
A szervezetek a könyörtelen zavarok, az egyre növekvő elvárások és a korlátozott bemeneti teljesítmény maximalizálásának tartós kihívása között mozognak. Egységesítse adatait, korszerűsítse folyamatait, és összehangolja döntéseit, hogy minden betekintést nyújtson az igazán megbízható, működőképes intelligenciához szükséges kontextushoz.
Csökkentse a vállalati adattudományt lassító szűk görcsöket, az időigényes adatkészítéstől a modellek gyártásba helyezésének kihívásáig.
Egyszerűsítse az adatátalakítást gyakorlatilag bármilyen adatforráshoz való csatlakozással és a formátumok széles skálájának kezelésével, például PDF-fájlokkal és Excel-táblázatokkal. Használjon intuitív munkafolyamatokat és automatizálást megbízható adatkészletek létrehozásához.
A műveletek egyszerűsítése, a prediktív karbantartás javítása és valós idejű betekintések gyűjtése. A csapatok táplálhatják az innovációt és felgyorsíthatják intelligens gyártási átalakulásukat
Csökkentse a költségeket és tartsa fenn a meglévő SAS kódkönyvtárat. Új modellek fejlesztése SAS, Python és/vagy R alkalmazásban Vizuális munkafolyamat használatával készíthet modelleket anélkül, hogy kódot kellene írnia.
Fedezze fel az AI ügynököket, amelyek automatizálják a feladatokat, tanulnak az adatokból és valós időben kölcsönhatásba lépnek, személyre szabott támogatást és adatközpontú döntéseket biztosítva
