Os gráficos de conhecimento conectam entidades, relacionamentos e contexto em todo o seu cenário de dados, substituindo silos fragmentados por uma base única e confiável. Crie, enriqueça e consulte-os em grande escala para dar aos agentes de IA o contexto de que precisam para raciocinar e agir.
Os gráficos de conhecimento capturam e representam dados como um gráfico interconectado, transformando informações brutas em conhecimento contextual, preservando as nuances de significado e relacionamentos em diversas fontes e formatos de dados. Em sua essência, os gráficos de conhecimento são construídos em uma ontologia — uma estrutura estruturada que define conceitos, regras e relacionamentos de domínio por meio de um vocabulário compartilhado. Isso torna o conhecimento acessível, consistente e pronto para análises e integrações adicionais com outros aplicativos. Os gráficos de conhecimento também são inerentemente dinâmicos, evoluindo continuamente à medida que novas informações surgem, garantindo que o conhecimento da sua organização permaneça atualizado e conectado. Para as empresas, o resultado é uma malha de dados: uma camada rica, flexível e legível por máquina que abrange toda a infraestrutura de dados, liberando maior valor dos dados que antes estavam isolados ou desconectados.
Um gráfico de conhecimento é construído a partir de três elementos fundamentais que funcionam juntos para criar uma imagem rica e conectada de seus dados:
Juntos, esses componentes criam um mapa dinâmico e consultável do conhecimento da sua organização, permitindo que as ferramentas de IA e análise raciocinem sobre os dados conectados com maior precisão e confiança.
A IA generativa é tão boa quanto o contexto por trás dela. Sem aterramento, os LLMs produzem resultados que podem ser plausíveis, mas imprecisos ou desconectados de seus dados comerciais reais. Os gráficos de conhecimento resolvem isso descrevendo, contextualizando e vinculando dados em toda a empresa, fornecendo aos modelos de IA a base semântica necessária para raciocinar com precisão, reduzir as alucinações e rastrear as respostas até fontes verificadas. É isso que permite aos agentes de IA irem além do reconhecimento de padrões para uma tomada de decisão genuinamente fundamentada e inteligente.
Os executivos seniores precisam de respostas, não de painéis. A capacidade de traduzir questões comerciais complexas em resultados completos, precisos e acionáveis é fundamental — e é exatamente isso que o Graph RAG oferece.
A geração aumentada de recuperação (RAG) limita o quadro de referência de um modelo de IA generativo a informações reais e verificadas. O Graph RAG leva isso ainda mais longe ao basear as respostas nas ricas informações contextuais de um gráfico de conhecimento — reduzindo alucinações, melhorando a precisão e trabalhando em fontes de dados estruturadas e não estruturadas.
Um gráfico de conhecimento implementado adequadamente permite que os sistemas de IA:
A maioria das organizações não tem escassez de dados — elas têm um problema de fragmentação. Os gráficos de conhecimento abordam isso fornecendo um modelo semântico comum em todos os ativos de dados corporativos, integrando dados estruturados e não estruturados de diversas fontes em um gráfico unificado e consultável. O resultado é uma malha de dados flexível que elimina silos, suporta o consumo de autoatendimento e garante que todas as ferramentas de IA, analistas e tomadores de decisão trabalhem com a mesma imagem conectada da realidade.
As empresas estão sob pressão para tomar decisões melhores e mais rápidas. No entanto, a maioria das decisões de dados exige insights entre domínios. Os data lakes ainda podem ter dificuldades com questões entre domínios, mesmo que todos os dados estejam em um.
Suas plataformas de dados armazenam dados. Eles não o conectam nem entendem como ele se relaciona. Perguntas entre domínios levam semanas de desenvolvimento personalizado para serem respondidas, se é que são respondidas.
Os LLMs são tão bons quanto o contexto que lhes é dado. Sem uma camada semântica compartilhada, os agentes de IA estão cegos além de seu próprio domínio. Eles alucinam, se contradizem e não conseguem responder perguntas que ultrapassam os limites do sistema.
A maioria dos pilotos de banco de dados gráficos é bem-sucedida e depois paralisada. O software que manipulou a prova de conceito se torna o limite para a empresa. Quando os projetos param, as equipes ficam presas a uma ferramenta que não pode ser escalada.
Quando a IA só consegue revelar insights em um único domínio, ela pode informar, mas não agir. A verdadeira IA agente exige conteúdo entre domínios e a capacidade de raciocinar em vários domínios simultaneamente.
As abordagens tradicionais de ETL para gráfico funcionam para soluções pontuais. Em escala corporativa, cada nova fonte de dados significa novos pipelines, cada mudança de esquema quebra as existentes e a evolução da ontologia significa reconstruir do zero.
A lógica de domínio, as relações semânticas e as regras de negócios estão na cabeça dos especialistas, não na sua camada de dados. Codifique-os como uma ontologia formal e consultável, disponível para todos os agentes e sistemas.
A maioria das empresas tem os dados. Poucos têm o contexto. Um gráfico de conhecimento corporativo codifica como seus dados se conectam — em cada domínio, em cada sistema — para que seus agentes de IA possam raciocinar, não apenas recuperá-los.
As relações entre seus sistemas, como ERP, PLM, MES e cadeia de suprimentos, se tornam explícitas e transitáveis. Nenhum ETL personalizado por pergunta. Nenhum desenvolvedor é necessário para cada adesão.
Um mecanismo MPP na memória processa bilhões de triplos em segundos. Consultas complexas, ad hoc e entre domínios que levam horas em uma plataforma de dados levam segundos em um gráfico de conhecimento.
Os agentes de IA consultam o gráfico em busca de fatos, não de suposições. Cada resposta pode ser rastreada até os dados de origem. A ontologia oferece aos agentes um mapa — menos iterações, menos tokens, menor custo.
A linhagem de dados integrada, o controle de acesso baseado em funções e as trilhas de auditoria tornam cada decisão rastreável e compatível com as políticas, dando aos setores regulamentados a base de governança que as implantações de IA exigem.
As organizações navegam em um cenário de interrupções implacáveis, expectativas cada vez maiores e o desafio persistente de maximizar a produção com contribuições limitadas. Unifique seus dados, simplifique seus processos e alinhe suas decisões para infundir cada insight com o contexto necessário para uma inteligência realmente confiável e acionável.
Reduza os gargalos que retardam a ciência de dados corporativos, desde a demorada preparação de dados até o desafio de colocar modelos em produção.
Simplifique a transformação de dados conectando-se a praticamente qualquer fonte de dados e gerenciando uma ampla variedade de formatos, como PDFs e planilhas do Excel. Use fluxos de trabalho intuitivos e automação para gerar conjuntos de dados confiáveis.
Simplifique as operações, aprimore a manutenção preditiva e colete informações em tempo real. As equipes podem estimular a inovação e acelerar sua transformação inteligente na manufatura.
Reduza os custos e mantenha sua biblioteca existente de código SAS. Desenvolva novos modelos em SAS, Python e/ou R. Use um fluxo de trabalho visual para criar modelos sem precisar escrever nenhum código.
Descubra agentes de IA que automatizam tarefas, aprendem com os dados e interagem em tempo real, fornecendo suporte personalizado e decisões baseadas em dados.
