Графы знаний объединяют сущности, взаимосвязи и контекст во всем ландшафте данных, заменяя фрагментированные разрозненные хранилища единой надежной основой. Создавайте, дополняйте и запрашивайте их в больших масштабах, чтобы предоставить агентам искусственного интеллекта контекст, необходимый им для рассуждений и действий.
Графы знаний собирают и представляют данные в виде взаимосвязанного графа, преобразуя необработанную информацию в контекстуальные знания, сохраняя нюансы значений и взаимосвязей между различными источниками и форматами данных. По сути, графы знаний построены на основе онтологии — структурированной структуры, определяющей концепции, правила и отношения предметной области на основе общего словаря. Это делает знания доступными, последовательными и готовыми к дальнейшему анализу и интеграции с другими приложениями. Графики знаний также по своей природе динамичны и постоянно меняются по мере появления новой информации, благодаря чему знания вашей организации остаются актуальными и взаимосвязанными. Для предприятий результатом является структура данных: богатый, гибкий, машиночитаемый слой, который охватывает всю инфраструктуру данных и позволяет извлекать большую пользу из данных, которые ранее были изолированы или отключены.
Граф знаний состоит из трех основных структурных блоков, которые вместе создают полную взаимосвязанную картину ваших данных:
В совокупности эти компоненты создают динамичную карту знаний вашей организации с возможностью запросов, позволяя инструментам искусственного интеллекта и аналитики анализировать связанные данные с большей точностью и доверием.
Генеративный искусственный интеллект настолько хорош, насколько хорош контекст, лежащий в его основе. Без заземления LLM выдают правдоподобные, но неточные результаты или не совпадающие с вашими реальными бизнес-данными. Графы знаний решают эту проблему, описывая, контекстуализируя и связывая данные по всему предприятию, предоставляя моделям искусственного интеллекта семантическую основу, необходимую для точного мышления, уменьшения галлюцинаций и отслеживания ответов в проверенных источниках. Именно это позволяет агентам искусственного интеллекта перейти от распознавания образов к действительно обоснованному и интеллектуальному принятию решений.
Руководителям высшего звена нужны ответы, а не информационные панели. Способность преобразовывать сложные бизнес-вопросы в полные, точные и действенные результаты имеет решающее значение — именно это и обеспечивает Graph RAG.
Генерация с дополненной выборкой (RAG) ограничивает систему координат генеративной модели искусственного интеллекта реальной проверенной информацией. Graph RAG развивает эту задачу, основывая ответы на богатую контекстную информацию графа знаний, уменьшая галлюцинации, повышая точность и работая как со структурированными, так и с неструктурированными источниками данных.
Правильно реализованный граф знаний позволяет системам искусственного интеллекта:
Большинство организаций не испытывают дефицита данных — они сталкиваются с проблемой фрагментации. Графы знаний позволяют решить эту проблему, предоставляя единую семантическую модель для всех активов корпоративных данных и объединяя структурированные и неструктурированные данные из различных источников в единый граф с возможностью запросов. В результате получается гибкая структура данных, устраняющая разрозненность, поддерживающая самообслуживание и обеспечивающая работу всех инструментов искусственного интеллекта, аналитиков и лиц, принимающих решения, исходя из одной и той же взаимосвязанной картины реальности.
Предприятия вынуждены принимать более быстрые и эффективные решения. Однако большинство решений, связанных с данными, требуют междоменного анализа. В озерах данных по-прежнему могут возникать проблемы с междоменными вопросами, даже если все данные собраны в одном.
На ваших платформах данных хранятся данные. Они не связывают это и не понимают, как это связано. Чтобы ответить на междоменные вопросы, требуется несколько недель индивидуальной разработки, если на них вообще будут даны ответы.
LLM хороши только в том контексте, в котором они представлены. Без общего семантического слоя агенты ИИ не имеют доступа к своей области. Они галлюцинируют, противоречат друг другу и не могут ответить на вопросы, пересекающие границы системы.
Большинство пилотных проектов графовых баз данных успешно завершаются, а затем останавливаются. Программное обеспечение, которое обеспечило проверку концепции, становится потолочным ресурсом для предприятия. К моменту остановки проектов команды оказываются привязаны к инструменту, который невозможно масштабировать.
Когда искусственный интеллект может анализировать информацию только в одной области, он может давать информацию, но не действовать. Настоящий агентский искусственный интеллект требует междоменного контента и возможности одновременного анализа в разных доменах.
Традиционные подходы ETL-to-graph подходят для точечных решений. В масштабе предприятия каждый новый источник данных означает новые конвейеры, каждое изменение схемы разрушает существующие, а эволюция онтологии означает восстановление с нуля.
Логика предметной области, семантические отношения и бизнес-правила лежат в головах экспертов, а не в слое данных. Закодируйте их как формальную онтологию с возможностью запросов, доступную каждому агенту и системе.
Данные есть у большинства предприятий. Немногие знают контекст. Граф корпоративных знаний показывает, как ваши данные взаимосвязаны в каждом домене, в каждой системе, чтобы ваши агенты искусственного интеллекта могли рассуждать, а не просто извлекать информацию.
Взаимосвязи между вашими системами, такими как ERP, PLM, MES и цепочка поставок, становятся очевидными и поддаются отслеживанию. Для каждого вопроса нет настраиваемого ETL. Для каждого присоединения не требуется разработчик.
Движок MPP в памяти обрабатывает миллиарды троек за секунды. Сложные, разовые междоменные запросы, которые на платформе данных занимают несколько часов, на графе знаний занимают секунды.
Агенты искусственного интеллекта запрашивают на графике факты, а не предположения. Каждый ответ можно сопоставить с исходными данными. Онтология предоставляет агентам карту — меньше итераций, меньше токенов, более низкая стоимость.
Встроенная система сбора данных, контроль доступа на основе ролей и контрольные журналы позволяют отслеживать каждое решение и соответствовать политикам, обеспечивая регулируемые отрасли основой управления, необходимой для внедрения искусственного интеллекта.
Организации сталкиваются с непрекращающимися изменениями, постоянно растущими ожиданиями и постоянной проблемой максимизации результатов при ограниченных затратах. Унифицируйте данные, оптимизируйте процессы и согласовывайте решения, чтобы каждая информация соответствовала контексту, необходимому для действительно надежной и действенной аналитики.
Устраните узкие места, замедляющие работу с корпоративными данными: от трудоемкой подготовки данных до внедрения моделей в производство.
Упростите преобразование данных, подключившись практически к любому источнику данных и работая с широким спектром форматов, таких как PDF-файлы и электронные таблицы Excel. Используйте интуитивно понятные рабочие процессы и автоматизацию для создания надежных наборов данных.
Оптимизируйте операции, улучшите профилактическое обслуживание и собирайте аналитические данные в реальном времени. Команды могут стимулировать инновации и ускорять трансформацию интеллектуального производства.
Сократите расходы и поддерживайте существующую библиотеку кода SAS. Разрабатывайте новые модели на SAS, Python и/или R. Используйте визуальный рабочий процесс для создания моделей без необходимости писать код.
Откройте для себя агенты искусственного интеллекта, которые автоматизируют задачи, изучают данные и взаимодействуют в режиме реального времени, обеспечивая персонализированную поддержку и решения на основе данных.
