Odblokowywanie rozwoju biznesu dzięki analityce opartej na sztucznej inteligencji

Rapidminer pomaga na pokładzie Agenci AI na trzy istotne sposoby:

1. Uniwersalna nakładka danych z warstwą wzbogacania semantycznego Korzystając z otwartych standardów W3C, ontologie OWL na naszej platformie są czytelne zarówno przez ludzi, jak i maszynowe.

Jest to niezbędne do tworzenia znaczących ontologii oraz do uzgadniania znaczeń i relacji w danych przedsiębiorstwa. Ta czytelność maszynowa umożliwia LLM zrozumienie danych przedsiębiorstwa i konstruowanie jawnych zapytań na wykresie wiedzy przedsiębiorstwa, aby odpowiadać na pytania na dużą skalę bez halucynacji. Serwer MCP umożliwia efektywną i łatwą interakcję agentyczną z wykresem wiedzy przedsiębiorstwa.

2. Opcjonalna platforma kodu do tworzenia opisowych, predykcyjnych i nakazowych spostrzeżeń z danych przedsiębiorstwa.

Dzięki naszemu opcjonalnemu kodowaniu i funkcjom niskiego kodu, eksperci tematyczni Twojej organizacji mogą śmiało kierować rozwojem rozwiązań analitycznych. Rozwiązania te umożliwią agentom nie tylko zrozumienie danych przedsiębiorstwa (poprzez uniwersalną nakładkę danych), ale także zrozumienie zachowań osadzonych w tych danych w procesach biznesowych. Tworząc modele procesów produkcji, konserwacji, sprzedaży, marketingu i planowania popytu, możesz łatwo wyposażyć agentów w działania i zachowania, których potrzebują.

3. Studio Agent

Dzięki Agent Studio możesz wizualnie tworzyć wyrafinowanych agentów i agenckie przepływy pracy. To potężne środowisko umożliwia tworzenie agentów, którzy naprawdę rozumieją dane przedsiębiorstwa, czerpiąc wgląd z uniwersalnej nakładki danych. Ponadto agenci ci mogą uchwycić specyficzne zachowania, procesy i działania Twojej organizacji za pomocą warstwy inteligencji o niskim kodzie. To wszechstronne zrozumienie umożliwia efektywną orkiestrację złożonych procesów biznesowych, zapewniając zarządzanie i nadzór.

Rapidminer obsługuje zaawansowaną analizę poprzez rozproszony silnik zapytań grafowych w pamięci masowo równoległego przetwarzania (MPP). Ten silnik ułatwia analizę w stylu OLAP bezpośrednio na uniwersalnej nakładce danych. Jego skalowalna architektura MPP umożliwia użytkownikom zadawanie pytań w stylu OLAP w różnych źródłach danych korporacyjnych na wykresie wiedzy. Można to zrobić za pomocą SPARQL, platformy analizy wizualnej HiReZ lub za pomocą dużych modeli językowych (LLM) za pośrednictwem naszego serwera MCP. Oferujemy również wiodący model Rapidminer firmy Gartner MQ Studio AI a Chmura sztucznej inteligencji do nauki o danych i uczeniu maszynowym. Narzędzia te obsługują zarówno kierowaną, ukierunkowaną budowę modeli predykcyjnych z wizualnymi edytorami przepływu pracy przeciągania i upuszczania, jak i naukowców zajmujących się kodowaniem danych pracujących w notebookach i IDE. Wspólne ramy stanowią podstawę wszystkich doświadczeń projektowych, zapewniając ujednolicone bezpieczeństwo, zarządzanie zasobami, rejestrowanie i operacjonalizację. To zintegrowane podejście pozwala ekspertom zajmującym się tematyką (MŚP) i naukowcom ds. danych efektywną współpracę przy projektach, z których każdy korzysta z preferowanego środowiska autorskiego, podczas gdy Rapidminer natywnie i płynnie integruje swój kod i zasoby niskodowe.

Rapidminer jest zbudowany na solidnej, rozproszonej i kontenerowej architekturze mikrousług. Wykorzystuje technologie takie jak Docker, Kubernetes i OpenShift, aby efektywnie skalować obciążenia na setkach lub tysiącach rdzeni CPU, rdzeni GPU i terabajtów pamięci RAM. Ponadto Rapidminer Studio AI i Hub może integrować się z platformami PBS i HPC, w tym z tymi, które zasilają niektóre z największych na świecie superkomputerów i klastrów HPC. Każdy element architektury Rapidminer — od Rapidminer Studio graficzne i architektura Lakehouse MPP do Rapidminer Centrum AI a Chmura AI Architektura agenta pracy — działa w skali chmury, skutecznie zabezpieczając przyszłość inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji każdej organizacji.

Aby zmniejszyć ryzyko halucynacji w dużych modelach językowych (LLM), Rapidminer ustanawia bezpośredni związek między LLM i agentami a danymi przedsiębiorstwa. To połączenie jest ułatwione przez ontologie i nakładka danych wykresu. W konsekwencji zapytania dotyczące danych wywołują bezpośrednie zapytania dotyczące rzeczywistych danych, uniemożliwiając w ten sposób generowanie zapamiętanych lub sfabrykowanych odpowiedzi. Uzyskane zapytania są przejrzyste i sprawdzalne, zapewniając jasny wgląd w operacje agentów. Rapidminer AI Cloud zapewnia również specjalnie zbudowane narzędzia, które przekazują agentom określone zachowania i funkcje, uzupełnione kompleksowym śledzeniem i rejestrowaniem. Zapewnia to pełne zrozumienie i możliwy do audytu zapis, w jaki sposób wyniki są wytwarzane przez agentów opracowanych przy użyciu oprogramowania Rapidminer.

Przedsiębiorstwa rozwijają się na danych — zapisanych informacjach, które stanowią podstawę każdej funkcji i systemu, umożliwiając działanie i innowacje. Dane te są stale generowane w systemach zasilających procesy biznesowe, od projektowania produktów i usług po produkcję. Ten ogromny ocean danych ma niezmierzoną wartość. Kiedy stosowana jest analiza danych, odblokowuje się głębokie spostrzeżenia, co prowadzi do lepszych decyzji i bardziej wydajnych procesów. Inteligencja wydobyta z tych analiz jest naprawdę transformująca.

Aby wykorzystać ten potencjał, nasze oprogramowanie tworzy uniwersalną nakładkę danych. To potężne narzędzie integruje i semantycznie wzbogaca wszystkie dane przedsiębiorstwa rozproszone w wielu systemach źródłowych, z których każdy obsługuje odrębny proces biznesowy. Ta integracja i wzbogacenie są kluczowe, ponieważ pozwalają nam zadawać pytania obejmujące różne dziedziny i funkcje biznesowe, zapewniając całościowy widok. Ostatecznie uniwersalna nakładka danych jest podstawą każdej skutecznej analizy danych.

Opierając się na tym fundamencie, nasza warstwa wywiadowcza umożliwia nam opracowywanie konkretnych analiz, których organizacja potrzebuje do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Te analizy mogą przybierać różne formy:

Analityka opisowa, taka jak pulpit sprzedaży, zapewnia wyraźny obraz wyników w przeszłości, w tym efektywności sprzedaży i przychodów z ostatnich transakcji.

Modele predykcyjne mogą precyzyjnie informować operatora zakładu, kiedy należy wymienić część krytyczną, zapobiegając kosztownym nieplanowanym awariom. Modele normatywne mogą nawet automatycznie ustawiać optymalne parametry produkcji produktu, zapewniając maksymalną wydajność.

W istocie widzimy analityka danych, integracja i inteligencja jako płynnie zintegrowany zestaw możliwości. Są one absolutnie niezbędne do podejmowania decyzji opartych na danych w całym przedsiębiorstwie. Dlatego stworzyliśmy kompleksową platformę dla naszych klientów, która obejmuje wszystkie te aspekty, zapewniając skalowalność na poziomie korporacyjnym i solidne zarządzanie.