Soluții de date și AI

Graficele cunoștințelor întreprinderii

Graficele de cunoștințe conectează entități, relații și context în întregul peisaj de date, înlocuind silozurile fragmentate cu o singură bază de încredere. Construiți, îmbogățiți și interogați-le la scară pentru a oferi agenților AI contextul de care au nevoie pentru a raționa și acționa.

Vizualizați soluțiile

Ce este un grafic al cunoștințelor?

Cum funcționează graficele de cunoștințe

Graficele de cunoștințe captează și reprezintă datele ca un grafic interconectat, transformând informațiile brute în cunoștințe contextuale prin păstrarea nuanțelor sensului și relațiilor între diverse surse și formate de date. În centrul lor, graficele de cunoștințe sunt construite pe o ontologie - un cadru structurat care definește conceptele de domeniu, regulile și relațiile printr-un vocabular comun. Acest lucru face ca cunoștințele să fie accesibile, consecvente și pregătite pentru analize suplimentare și integrare cu alte aplicații. Graficele de cunoștințe sunt, de asemenea, inerent dinamice, evoluând continuu pe măsură ce apar noi informații - asigurându-vă că cunoștințele organizației dvs. rămân actuale și conectate. Pentru întreprinderi, rezultatul este o structură de date: un strat bogat, flexibil, care poate fi citit automat, care acoperă întreaga infrastructură de date, deblocând o valoare mai mare din datele care au fost anterior izolate sau deconectate.

Componentele cheie ale unui grafic de cunoștințe

Un grafic de cunoștințe este construit din trei blocuri fundamentale care lucrează împreună pentru a crea o imagine bogată și conectată a datelor dvs.:

Noduri (entități): Lucrurile care contează pentru afacerea dvs., cum ar fi clienții, produsele, furnizorii, activele sau evenimentele. Fiecare nod reprezintă un concept sau un obiect din lumea reală.
Atribute: Proprietățile și detaliile care descriu fiecare entitate - cum ar fi locația unui client, categoria unui produs sau starea unui activ. Atributele adaugă profunzime și semnificație fiecărui nod.
Relații: Conexiunile dintre entități dezvăluie modul în care totul este legat. Relațiile sunt cele care transformă punctele de date izolate în inteligență acționabilă.

Împreună, aceste componente creează o hartă dinamică, interogabilă a cunoștințelor organizației dvs., permițând AI și instrumentelor de analiză să raționeze datele conectate cu o precizie și încredere mai mari.

Modul în care graficele de cunoștințe alimentează AI și inteligența întreprinderii

Îmbunătățirea preciziei AI cu date contextuale

IA generativă este la fel de bună ca contextul din spatele ei. Fără împământare, LLM-urile produc rezultate care pot fi plauzibile, dar inexacte sau deconectate de la datele dvs. reale de afaceri. Graficele de cunoștințe rezolvă acest lucru prin descrierea, contextualizarea și conectarea datelor din întreaga întreprindere, oferind modelelor AI fundamentul semantic necesar pentru a raționa cu exactitate, a reduce halucinațiile și a urmări răspunsurile înapoi la surse verificate. Aceasta este ceea ce permite agenților AI să treacă dincolo de recunoașterea tiparelor către luarea deciziilor cu adevărat întemeiate și inteligente.

Activarea graficului RAG pentru AI de întreprindere

Directorii superiori au nevoie de răspunsuri, nu de tablouri de bord. Capacitatea de a traduce întrebări complexe de afaceri în rezultate complete, exacte și acționabile este esențială - și exact asta oferă Graph RAG.

Generația augmentată de recuperare (RAG) limitează cadrul de referință al unui model AI generativ la informații reale, verificate. Graficul RAG duce acest lucru mai departe prin fundamentarea răspunsurilor în informațiile contextuale bogate ale unui grafic de cunoștințe - reducând halucinațiile, îmbunătățind precizia și lucrând atât în surse de date structurate, cât și nestructurate.

Un grafic de cunoștințe implementat corespunzător permite sistemelor AI să:

Explicați răspunsurile și citați surse - consolidând încrederea și transparența în deciziile bazate pe IA
Rămâneți la curent - menținând LLM-urile aliniate cu datele actualizate ale întreprinderii
Oferiți rezultate clare și acționabile pentru utilizatorii non-tehnici din întreaga afacere

Conectarea datelor pentru informații la nivel de întreprindere

Majoritatea organizațiilor nu au o lipsă de date - au o problemă de fragmentare. Graficele de cunoștințe abordează acest lucru oferind un model semantic comun pentru toate activele de date ale întreprinderii, integrând date structurate și nestructurate din diverse surse într-un grafic unificat, interogabil. Rezultatul este o structură de date flexibilă care elimină silozurile, susține consumul de autoservire și se asigură că fiecare instrument AI, analist și factor de decizie lucrează din aceeași imagine conectată a realității.

Date complexe de întreprindere

Gestionarea datelor complexe fără context sau scalabilitate

Întreprinderile sunt sub presiune pentru a lua decizii mai rapide și mai bune. Cu toate acestea, majoritatea deciziilor privind datele necesită informații pe mai multe domenii. Lacurile de date se pot confrunta în continuare cu întrebări pe mai multe domenii, chiar dacă toate datele sunt într-unul singur.

Silozuri de date între sisteme

Platformele dvs. de date stochează date. Nu îl conectează și nu înțeleg cum se raportează. Întrebările pe mai multe domenii necesită săptămâni de dezvoltare personalizată pentru a răspunde, dacă primesc răspuns deloc.

Agenți AI care halucinează și nu pot raționa

LLM-urile sunt la fel de bune ca contextul în care li se oferă. Fără un strat semantic comun, agenții AI sunt orbi dincolo de propriul domeniu. Ei halucinează, se contrazic reciproc și nu pot răspunde la întrebări care depășesc limitele sistemului.

Proiecte grafice care se blochează după pilot

Majoritatea piloților bazei de date grafice reușesc, apoi se opresc. Software-ul care a gestionat dovada conceptului devine plafonul pentru întreprindere. Până când proiectele se opresc, echipele sunt blocate într-un instrument care nu poate fi scalat.

AI care informează, dar nu acționează niciodată

Atunci când AI poate scoate la iveală doar informații într-un singur domeniu, poate informa, dar nu poate acționa. Adevărata IA agentică necesită conținut pe mai multe domenii și capacitatea de a raționa simultan între domenii.

Conducta ETL se întrerupe de fiecare dată când se schimbă ceva

Abordările tradiționale ETL-to-Graph funcționează pentru soluții punctuale. La scară de întreprindere, fiecare nouă sursă de date înseamnă noi conducte, fiecare schimbare de schemă le rupe pe cele existente, iar evoluția ontologiei înseamnă reconstruirea de la zero.

Cunoștințe de domeniu prinse în afara stratului de date

Logica domeniului, relațiile semantice și regulile de afaceri trăiesc în capul experților, nu în stratul dvs. de date. Codificați-le ca o ontologie formală, interogabilă, disponibilă pentru fiecare agent și sistem.

Capacități Software

Explorați tehnologia grafică a cunoștințelor întreprinderii

Acest tablou de bord are un „Grafic de cunoștințe Ontology” care vizualizează date interconectate, alături de un „agent AI Fabric” care oferă analize asupra comenzilor de modificare a ingineriei (ECO). Agentul evidențiază ratele ridicate de eșec legate de ECO-uri, menționând că multe modificări critice sunt în așteptare și oferă un „Executive Takeaway” cu privire la impactul acestor modificări asupra calității.

Context la scară de întreprindere

Rapidminer Graph Studio

Construiți și gestionați suprapuneri semantice la scară de întreprindere pe datele dvs. existente - Databricks, Snowflake, Fabric sau AWS. Ontologie pe mai multe domenii, interogări MPP în memorie și context AI agentic. Fără mișcare de date.

Această imagine arată un prim plan al mâinilor care tastează pe o tastatură a laptopului, cu un ceas de mână vizibil pe o încheietură, sugerând o muncă concentrată sau comunicare.

Conectați datele cu contextul de afaceri

Rapidminer

Folosiți portofoliul Rapidminer pentru a unifica pregătirea datelor, învățarea automată, graficele de cunoștințe, GenAI și AI agentic.

Contextul care face ca AI să funcționeze

Modul în care graficele de cunoștințe oferă valoare întreprinderii

Majoritatea întreprinderilor au datele. Puțini au contextul. Un grafic de cunoștințe pentru întreprinderi codifică modul în care datele dvs. se conectează - în fiecare domeniu, în fiecare sistem - astfel încât agenții dvs. AI să poată raționa, nu doar să recupereze.

Doi tineri profesioniști, o femeie și un bărbat, s-au angajat într-o discuție colaborativă la o masă de lemn. Femeia ține o tabletă, iar bărbatul are un laptop deschis în fața lui, sugerând un mediu de lucru sau de studiu. Amândoi zâmbesc și se uită unul la celălalt, indicând un schimb pozitiv și interactiv.

Conectați datele din fiecare domeniu

Relațiile dintre sistemele dvs., cum ar fi ERP, PLM, MES și lanțul de aprovizionare, devin explicite și traversabile. Nu există ETL personalizat pe întrebare. Nu este necesar niciun dezvoltator pentru fiecare alăturare.

Această imagine surprinde un prim plan al mâinilor tastând pe o tastatură a laptopului, cu un fundal neclar sugerând o ceașcă de cafea și o fereastră, indicând o sesiune de lucru sau de studiu concentrată.

Performanța interogării la scară de întreprindere

Un motor MPP în memorie gestionează miliarde de tripluri în câteva secunde. Interogările complexe, ad-hoc, între domenii, care durează ore întregi într-o platformă de date durează câteva secunde într-un grafic de cunoștințe.

Această imagine arată un bărbat fericit angajat cu laptopul său la un birou, cu o ceașcă de cafea, un telefon și o plantă în apropiere, sugerând un mediu de lucru productiv și pozitiv.

Agenți AI la sol în context de încredere

Agenții AI interogează graficul pentru fapte, nu presupuneri. Fiecare răspuns poate fi urmărit până la datele sursă. Ontologia oferă agenților o hartă - mai puține iterații, mai puține jetoane, costuri mai mici.

Această imagine descrie doi indivizi în ținută de afaceri la o masă, unul ținând un stilou și gesticulând spre un clipboard, sugerând o discuție, un interviu sau o negociere.

Guvernează cunoștințele în întreaga afacere

Linia de date încorporată, controlul accesului bazat pe roluri și traseele de audit fac ca fiecare decizie să fie trasabilă și conformă cu politicile, oferind industriilor reglementate baza de guvernanță cerută de implementările AI.

Tehnologie conexă

Explorați soluțiile conexe

Transformarea datelor

Simplificați transformarea datelor conectându-vă la aproape orice sursă de date și gestionând o gamă largă de formate, cum ar fi PDF-uri și foi de calcul Excel. Utilizați fluxuri de lucru intuitive și automatizare pentru a genera seturi de date fiabile.

Explorați produsele

Analiza producției

Simplificați operațiunile, îmbunătățiți întreținerea predictivă și adunați informații în timp real. Echipele pot alimenta inovația și pot accelera transformarea inteligentă a producției.

Explorați produsele

De ce să migrați mediile SAS Language?

Reduceți costurile și mențineți biblioteca existentă de coduri SAS. Dezvoltați modele noi în SAS, Python și/sau R. Utilizați un flux de lucru vizual pentru a construi modele fără a fi nevoie să scrieți niciun cod.

Vizualizați soluțiile

AI agentic

Descoperiți agenți AI care automatizează sarcinile, învață din date și interacționează în timp real, oferind asistență personalizată și decizii bazate pe date.

Descoperiți Rapidminer AI Studio

Întrebări frecvente

Pentru că agenții AI nu răspund doar la întrebări. Ei planifică, raționează și acționează - și pentru a face acest lucru în mod fiabil, au nevoie de un context care să cuprindă întreaga dvs. întreprindere, nu doar un singur sistem.

Majoritatea organizațiilor și-au început călătoria AI cu generația de recuperare augmentată (RAG): recuperarea documentelor relevante, alimentarea acestora către un LLM și generarea unui răspuns. RAG funcționează bine pentru întrebări și răspunsuri ale documentelor. Dar se descompune rapid atunci când aveți nevoie de:

Date structurate - RAG nu poate răspunde „care este randamentul nostru de producție prin schimb?” dintr-o bază de date.
Relații - RAG nu are niciun concept de „acest furnizor furnizează componente acestui produs, care este livrat acestui client”.
Raționament multi-hop - întrebări precum „dacă furnizorul X întârzie, care clienți sunt expuși riscului?” necesită înlănțuirea mai multor fapte împreună, nu recuperarea unui text similar.

Când treci de la chatbots la AI agentic - agenți care iau măsuri, nu doar răspund la întrebări - miza devine mai mare. Un agent care identifică greșit clienții afectați și trimite notificări incorecte nu oferă doar un răspuns greșit. Este nevoie de o acțiune greșită.

Un grafic de cunoștințe rezolvă acest lucru oferind agenților un context întemeiat, structurat, pe mai multe domenii: fiecare răspuns urmărește datele sursă, fiecare relație este explicită și fiecare domeniu de care vă interesează afacerea este conectat într-un singur strat semantic.

Există, de asemenea, un argument economic. Pe măsură ce prețurile AI se schimbă la modele bazate pe consum, agenții care operează fără un grafic de cunoștințe ard de 10-20 de ori mai multe jetoane forțând răspunsuri pe mai multe domenii. La scară de întreprindere - sute de interogări ale agenților pe zi - această diferență de cost este semnificativă. Graficul cunoașterii nu este doar arhitectura mai inteligentă. Este cel mai ieftin.

Este cea mai frecventă greșeală în proiectele grafice pentru întreprinderi - și cea mai scumpă de remediat.

Modelul este previzibil: o echipă alege o bază de date grafică prietenoasă pentru dezvoltatori (Neo4j, Amazon Neptune sau similar) pentru un caz specific de utilizare. Pilotul reușește. Conceptul este dovedit. Apoi afacerea cere mai mult.

Cazul de utilizare doi necesită un model de date diferit. Cazul de utilizare trei necesită date dintr-un sistem care nu a fost niciodată conectat. În cazul de utilizare cinci, aveți mai multe grafice deconectate fără inteligență între domenii - și aceeași problemă de siloz cu care ați început, reprodusă în stratul dvs. grafic.

Când în sfârșit aveți nevoie de scară de întreprindere, descoperiți plafonul arhitectural:

Complexitatea interogării, nu doar volumul de date. Bazele de date grafice pot stoca miliarde de noduri. Ceea ce se luptă este să ruleze interogări analitice complexe, multi-hop, în acele miliarde - profilul exact de interogare pe care îl generează agenții AI. Aici arhitectura este decisivă.
ETL la scară. Încărcarea datelor într-o bază de date grafice prin conducte ETL personalizate funcționează pentru soluții punctuale. La scară de întreprindere, ajungeți să aveți mai mulți ingineri care întrețin conductele decât să construiți valoare - și fiecare modificare a schemei rupe ceva.
Limitele ontologiei. O ontologie cu un singur domeniu construită de experți în materie lucrează pentru o singură echipă. Nu se scalează la zece domenii într-o întreprindere.

Costul lovirii acestui zid nu este doar tehnic. Este costul de migrare al reconstrucției graficelor, conductelor și aplicațiilor. Sunt cei doi-trei ani petrecuți dovedind o platformă care nu se poate extinde. Este costul de oportunitate, în timp ce concurenții care au luat mai întâi decizia arhitecturală corectă operează deja agenți în întreaga lor întreprindere.

Platforma pe care o alegeți pentru pilot devine plafonul pentru întreprinderea dvs. Întrebarea corectă nu este „poate acest instrument să gestioneze primul meu caz de utilizare?” — este „poate această platformă să devină fundamentul graficului meu de cunoștințe de întreprindere?”