Wykresy wiedzy łączą elementy, relacje i kontekst w całym krajobrazie danych, zastępując fragmentowane silosy jedną, zaufaną podstawą. Twórz, wzbogacaj i zapytaj je na dużą skalę, aby dać agentom sztucznej inteligencji kontekst, którego potrzebują do rozumowania i działania.
Wykresy wiedzy przechwytują i przedstawiają dane jako wzajemnie połączony wykres, przekształcając surowe informacje w wiedzę kontekstową poprzez zachowanie niuansów znaczenia i relacji między różnymi źródłami i formatami danych. W ich rdzeniu wykresy wiedzy opierają się na ontologii - strukturze, która definiuje pojęcia domeny, zasady i relacje poprzez wspólne słownictwo. Dzięki temu wiedza jest dostępna, spójna i gotowa do dalszej analizy i integracji z innymi aplikacjami. Wykresy wiedzy są również z natury dynamiczne, stale ewoluują w miarę pojawiania się nowych informacji - zapewniając, że wiedza Twojej organizacji pozostaje aktualna i połączona. W przypadku przedsiębiorstw rezultatem jest struktura danych: bogata, elastyczna warstwa czytelna maszynowo, obejmująca całą infrastrukturę danych, odblokowując większą wartość danych, które wcześniej były silosowane lub odłączone.
Wykres wiedzy jest zbudowany z trzech podstawowych elementów konstrukcyjnych, które współpracują ze sobą, tworząc bogaty, połączony obraz danych:
Łącznie te komponenty tworzą dynamiczną, możliwą do zapytania mapę wiedzy Twojej organizacji, umożliwiając sztucznej inteligencji i narzędziom analitycznym rozumowanie połączonych danych z większą dokładnością i zaufaniem.
Generatywna sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak kontekst stojący za nią. Bez uziemienia LLM wytwarzają wyjścia, które mogą być wiarygodne, ale niedokładne lub odłączone od rzeczywistych danych biznesowych. Wykresy wiedzy rozwiązują to, opisując, kontekstualizując i łącząc dane w całym przedsiębiorstwie, dając modelom sztucznej inteligencji semantyczny fundament potrzebny do dokładnego rozumowania, redukcji halucynacji i śledzenia odpowiedzi z powrotem do zweryfikowanych źródeł. To właśnie umożliwia agentom sztucznej inteligencji wyjście poza rozpoznawanie wzorców w kierunku prawdziwie ugruntowanego, inteligentnego podejmowania decyzji.
Kadra kierownicza wyższego szczebla potrzebuje odpowiedzi, a nie pulpitów nawigacyjnych. Zdolność do przełożenia złożonych pytań biznesowych na kompletne, dokładne i praktyczne wyniki ma kluczowe znaczenie - i to właśnie zapewnia Graph RAG.
Generacja rozszerzona do wyszukiwania (RAG) ogranicza ramy odniesienia generatywnego modelu sztucznej inteligencji do prawdziwych, sprawdzonych informacji. Graph RAG prowadzi to dalej, ugruntując odpowiedzi w bogatych informacjach kontekstowych na wykresie wiedzy - redukując halucynacje, poprawiając precyzję i pracując zarówno w ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych źródłach danych.
Odpowiednio zaimplementowany wykres wiedzy umożliwia systemom sztucznej inteligencji:
Większość organizacji nie ma niedoboru danych - mają problem z fragmentacją. Wykresy wiedzy zajmują się tym rozwiązaniem, zapewniając wspólny model semantyczny we wszystkich zasobach danych przedsiębiorstwa, integrując ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane z różnych źródeł w ujednolicony, możliwy do zapytania wykres. Rezultatem jest elastyczna struktura danych, która eliminuje silosy, wspiera zużycie samoobsługowe i zapewnia, że każde narzędzie sztucznej inteligencji, analityk i decydent pracuje z tego samego połączonego obrazu rzeczywistości.
Firmy są pod presją podejmowania szybszych i lepszych decyzji. Jednak większość decyzji dotyczących danych wymaga wglądu między domenami. Jeziora danych nadal mogą zmagać się z pytaniami międzydomenowymi, nawet jeśli wszystkie dane znajdują się w jednym.
Twoje platformy danych przechowują dane. Nie łączą go ani nie rozumieją, jak to się odnosi. Odpowiedź na pytania międzydomenowe zajmuje tygodnie niestandardowego opracowywania, jeśli w ogóle otrzymają na nie odpowiedź.
LLM są tak dobre, jak podany im kontekst. Bez wspólnej warstwy semantycznej agenci sztucznej inteligencji są ślepi poza własną domeną. Mają halucynacje, zaprzeczają sobie nawzajem i nie potrafią odpowiedzieć na pytania przekraczające granice systemu.
Większość pilotów bazy danych wykresów odnosi sukces, a następnie zatrzymuje się. Oprogramowanie, które obsługiwało dowód koncepcji, staje się pułapem dla przedsiębiorstwa. Zanim projekty przestaną działać, zespoły są zablokowane w narzędziu, które nie może skalować.
Kiedy sztuczna inteligencja może wyświetlać spostrzeżenia tylko w jednej domenie, może informować, ale nie działać. Prawdziwa agentyczna sztuczna inteligencja wymaga treści międzydomenowych i możliwości jednoczesnego rozumowania w różnych domenach.
Tradycyjne podejścia ETL-to-graph działają w przypadku rozwiązań punktowych. W skali przedsiębiorstwa każde nowe źródło danych oznacza nowe rurociągi, każda zmiana schematu łamie istniejące, a ewolucja ontologii oznacza odbudowę od podstaw.
Logika domeny, relacje semantyczne i zasady biznesowe żyją w głowach ekspertów, a nie w twojej warstwie danych. Koduj je jako formalną, możliwą do zapytania ontologię, dostępną dla każdego agenta i systemu.
Większość przedsiębiorstw posiada dane. Niewielu ma kontekst. Wykres wiedzy korporacyjnej koduje sposób łączenia się danych w każdej domenie, w każdym systemie, dzięki czemu agenci AI mogą rozumować, a nie tylko pobierać.
Relacje między Twoimi systemami, takimi jak ERP, PLM, MES i łańcuch dostaw, stają się wyraźne i przebiegalne. Brak niestandardowego ETL na pytanie. Do każdego dołączenia nie jest wymagany programista.
Silnik MPP w pamięci obsługuje miliardy potrójności w ciągu kilku sekund. Złożone, ad hoc, zapytania międzydomenowe, które trwają godziny na platformie danych, zajmują kilka sekund na wykresie wiedzy.
Agenci AI pytają wykres pod kątem faktów, a nie zgadów. Każda odpowiedź jest identyfikowalna do danych źródłowych. Ontologia daje agentom mapę - mniej iteracji, mniej tokenów, niższy koszt.
Wbudowana linia danych, kontrola dostępu oparta na rolach i ścieżki audytu sprawiają, że każda decyzja jest identyfikowalna i zgodna z polityką, dając regulowanym branżom podstawy zarządzania, których wymaga wdrożenia AI.
Organizacje poruszają się w krajobrazie nieustannych zakłóceń, stale rosnących oczekiwań i ciągłego wyzwania polegającego na maksymalizacji wydajności przy ograniczonym nakładzie. Unifikuj swoje dane, usprawnij procesy i dostosowuj swoje decyzje, aby nadać każdemu wgląd w kontekst potrzebny do prawdziwie zaufanej i praktycznej inteligencji.
Zmniejsz wąskie gardła, które spowalniają naukę danych w przedsiębiorstwie, od czasochłonnego przygotowywania danych po wyzwanie związane z wprowadzeniem modeli do produkcji.
Uprość transformację danych, łącząc się z praktycznie dowolnym źródłem danych i obsługując szeroką gamę formatów, takich jak pliki PDF i arkusze kalkulacyjne Excel. Korzystaj z intuicyjnych przepływów pracy i automatyzacji, aby generować niezawodne zestawy danych.
Usprawnij operacje, usprawnij konserwację predykcyjną i zbieraj informacje w czasie rzeczywistym. Zespoły mogą napędzać innowacje i przyspieszyć transformację inteligentnej produkcji.
Zmniejsz koszty i utrzymuj istniejącą bibliotekę kodu SAS. Twórz nowe modele w SAS, Pythonie i/lub R. Użyj wizualnego przepływu pracy do tworzenia modeli bez konieczności pisania żadnego kodu.
Odkryj agentów AI, którzy automatyzują zadania, uczą się na podstawie danych i współdziałają w czasie rzeczywistym, zapewniając spersonalizowane wsparcie i decyzje oparte na danych.
