I Knowledge Graph collegano entità, relazioni e contesto in tutto il suo panorama di dati, sostituendo i silos frammentati con un'unica base affidabile. Li crei, li arricchisca e li interroghi su larga scala per fornire agli agenti di intelligenza artificiale il contesto di cui hanno bisogno per ragionare e agire.
I grafici della conoscenza acquisiscono e rappresentano i dati come un grafo interconnesso, trasformando le informazioni grezze in conoscenza contestuale preservando le sfumature di significato e le relazioni tra diverse fonti e formati di dati. Fondamentalmente, i grafici della conoscenza sono basati su un'ontologia, un framework strutturato che definisce concetti, regole e relazioni di dominio attraverso un vocabolario condiviso. Ciò rende le conoscenze accessibili, coerenti e pronte per ulteriori analisi e integrazioni con altre applicazioni. I Knowledge Graph sono inoltre intrinsecamente dinamici e in continua evoluzione man mano che emergono nuove informazioni, garantendo che le conoscenze della sua organizzazione rimangano aggiornate e connesse. Per le aziende, il risultato è un data fabric: un livello ricco, flessibile e leggibile dalla macchina che copre l'intera infrastruttura di dati, sbloccando un maggiore valore dai dati precedentemente isolati o disconnessi.
Un knowledge graph è costituito da tre elementi costitutivi fondamentali che lavorano insieme per creare un'immagine ricca e connessa dei suoi dati:
Insieme, questi componenti creano una mappa dinamica e interrogabile delle conoscenze della sua organizzazione, che consente agli strumenti di intelligenza artificiale e di analisi di ragionare sui dati connessi con maggiore precisione e fiducia.
L'intelligenza artificiale generativa è valida solo quanto il contesto alla base. Senza fondamenti, gli LLM producono risultati che possono essere plausibili ma imprecisi o scollegati dai suoi dati aziendali effettivi. I grafici della conoscenza risolvono questo problema descrivendo, contestualizzando e collegando i dati in tutta l'azienda, fornendo ai modelli di intelligenza artificiale le basi semantiche necessarie per ragionare con precisione, ridurre le allucinazioni e far risalire le risposte a fonti verificate. Questo è ciò che consente agli agenti di intelligenza artificiale di andare oltre il riconoscimento di schemi verso un processo decisionale realmente fondato e intelligente.
I dirigenti senior hanno bisogno di risposte, non di dashboard. La capacità di tradurre domande aziendali complesse in risultati completi, accurati e attuabili è fondamentale, ed è esattamente ciò che offre Graph RAG.
La generazione aumentata di recupero (RAG) limita il quadro di riferimento di un modello di intelligenza artificiale generativa a informazioni reali e controllate. Graph RAG va oltre fondando le risposte sulle ricche informazioni contestuali di un knowledge graph, riducendo le allucinazioni, migliorando la precisione e lavorando su fonti di dati strutturate e non strutturate.
Un knowledge graph correttamente implementato consente ai sistemi di intelligenza artificiale di:
La maggior parte delle organizzazioni non ha una carenza di dati, ha un problema di frammentazione. I Knowledge Graph risolvono questo problema fornendo un modello semantico comune a tutti gli asset di dati aziendali, integrando dati strutturati e non strutturati provenienti da diverse fonti in un grafico unificato e interrogabile. Il risultato è un data fabric flessibile che elimina i silos, supporta il consumo self-service e garantisce che ogni strumento di intelligenza artificiale, analista e decisore lavori partendo dalla stessa immagine connessa della realtà.
Le aziende sono sotto pressione per prendere decisioni migliori e più rapide. Tuttavia, la maggior parte delle decisioni sui dati richiede approfondimenti interdomini. I data lake possono ancora avere problemi con le domande interdominio, anche se tutti i dati sono in uno.
Le sue piattaforme dati memorizzano i dati. Non lo collegano né capiscono come si relaziona. Le domande interdominio richiedono settimane di sviluppo personalizzato per rispondere, ammesso che ricevano una risposta.
Gli LLM sono validi solo quanto il contesto viene loro fornito. Senza un livello semantico condiviso, gli agenti di intelligenza artificiale sono ciechi oltre il loro dominio. Hanno allucinazioni, si contraddicono e non possono rispondere a domande che oltrepassano i confini del sistema.
La maggior parte dei piloti di database a grafo ha successo, poi si blocca. Il software che gestiva la dimostrazione concettuale diventa il tetto massimo per l'azienda. Quando i progetti si bloccano, i team sono bloccati in uno strumento che non può scalare.
Quando l'intelligenza artificiale può far emergere informazioni solo all'interno di un singolo dominio, può informare ma non agire. La vera intelligenza artificiale agentica richiede contenuti interdomini e la capacità di ragionare su più domini contemporaneamente.
Gli approcci tradizionali da ETL a grafico funzionano per soluzioni puntuali. Su scala aziendale, ogni nuova fonte di dati significa nuove pipeline, ogni modifica allo schema rompe quelle esistenti e l'evoluzione dell'ontologia significa ricostruire da zero.
La logica di dominio, le relazioni semantiche e le regole aziendali risiedono nella testa degli esperti, non nel suo livello di dati. Codificali come ontologia formale, interrogabile, disponibile per ogni agente e sistema.
La maggior parte delle aziende dispone dei dati. Pochi hanno il contesto. Un grafico della conoscenza aziendale codifica il modo in cui i suoi dati si connettono, in ogni dominio, ogni sistema, in modo che i suoi agenti di intelligenza artificiale possano ragionare, non limitarsi a recuperare.
Le relazioni tra i suoi sistemi, come ERP, PLM, MES e catena di fornitura, diventano esplicite e percorribili. Nessun ETL personalizzato per domanda. Non è richiesto uno sviluppatore per ogni iscrizione.
Un motore MPP in memoria gestisce miliardi di triple in pochi secondi. Le query complesse, ad hoc e interdominio che richiedono ore in una piattaforma dati richiedono pochi secondi in un knowledge graph.
Gli agenti di intelligenza artificiale interrogano il grafico per ottenere fatti, non congetture. Ogni risposta è riconducibile ai dati di origine. L'ontologia offre agli agenti una mappa: meno iterazioni, meno token, costi inferiori.
La derivazione dei dati integrata, il controllo degli accessi basato sui ruoli e gli audit trail rendono ogni decisione tracciabile e conforme alle politiche, offrendo ai settori regolamentati la base di governance richiesta dalle implementazioni di intelligenza artificiale.
Le organizzazioni affrontano un panorama di interruzioni incessanti, aspettative sempre crescenti e la sfida persistente di massimizzare la produzione con input limitati. Unifichi i suoi dati, semplifichi i suoi processi e allinei le sue decisioni per infondere in ogni intuizione il contesto necessario per un'intelligenza veramente affidabile e fruibile.
Ridurre gli ostacoli che rallentano la scienza dei dati aziendali, dalla lunga preparazione dei dati alla sfida della messa in produzione dei modelli.
Semplifica la trasformazione dei dati connettendosi praticamente a qualsiasi fonte di dati e gestendo un'ampia gamma di formati, come PDF e fogli di calcolo Excel. Usa flussi di lavoro e automazione intuitivi per generare set di dati affidabili.
Semplifichi le operazioni, migliori la manutenzione predittiva e raccogli informazioni in tempo reale. I team possono alimentare l'innovazione e accelerare la trasformazione della produzione intelligente.
Ridurre i costi e mantenere la sua libreria esistente di codice SAS. Sviluppa nuovi modelli in SAS, Python e/o R. Usa un flusso di lavoro visivo per creare modelli senza dover scrivere alcun codice.
Scopri gli agenti di intelligenza artificiale che automatizzano le attività, imparano dai dati e interagiscono in tempo reale, fornendo supporto personalizzato e decisioni basate sui dati.
