Znalostné grafy spájajú entity, vzťahy a kontext v celom dátovom prostredí a nahrádzajú fragmentované silá jediným dôveryhodným základom. Vytvárajte ich, obohacujte a vyhľadávajte ich vo veľkom rozsahu, aby poskytli agentom AI kontext, ktorý potrebujú na uvažovanie a konanie.
Znalostné grafy zachytávajú a reprezentujú údaje ako vzájomne prepojený graf a premieňajú surové informácie na kontextové znalosti zachovaním nuancií významu a vzťahov naprieč rôznymi zdrojmi a formátami údajov. V jadre sú znalostné grafy postavené na ontológii — štruktúrovanom rámci, ktorý definuje koncepty domény, pravidlá a vzťahy prostredníctvom zdieľanej slovnej zásoby. Vďaka tomu sú znalosti prístupné, konzistentné a pripravené na ďalšiu analýzu a integráciu s inými aplikáciami. Grafy znalostí sú tiež vo svojej podstate dynamické a neustále sa vyvíjajú, keď sa objavujú nové informácie — zabezpečujú, že znalosti vašej organizácie zostanú aktuálne a prepojené. Pre podniky je výsledkom dátová štruktúra: bohatá, flexibilná, strojovo čitateľná vrstva, ktorá pokrýva celú dátovú infraštruktúru a odomkne väčšiu hodnotu z údajov, ktoré boli predtým silované alebo odpojené.
Graf znalostí je zostavený z troch základných stavebných blokov, ktoré spolupracujú na vytváraní bohatého a prepojeného obrazu vašich údajov:
Tieto komponenty spoločne vytvárajú dynamickú a vyhľadateľnú mapu vedomostí vašej organizácie, ktorá umožňuje AI a analytickým nástrojom uvažovať o prepojených údajoch s väčšou presnosťou a dôverou.
Generatívna AI je iba taká dobrá, ako je kontext za ňou. Bez uzemnenia vytvárajú LLM výstupy, ktoré môžu byť vierohodné, ale nepresné alebo odpojené od vašich skutočných obchodných údajov. Znalostné grafy to riešia popisom, kontextualizáciou a prepojením údajov v celom podniku, čím dávajú modelom AI sémantický základ potrebný na presné uvažovanie, zníženie halucinácií a sledovanie odpovedí späť k overeným zdrojom. To umožňuje agentom AI posunúť sa nad rámec rozpoznávania vzorov smerom k skutočne základnému a inteligentnému rozhodovaniu.
Vedúci pracovníci potrebujú odpovede, nie dashboardy. Schopnosť preložiť zložité obchodné otázky do úplných, presných a praktických výsledkov je rozhodujúca — a to je presne to, čo Graph RAG prináša.
Generácia rozšírená získavaním (RAG) obmedzuje referenčný rámec generatívneho modelu AI na skutočné, overené informácie. Graph RAG to posúva ďalej tým, že zakladá reakcie v bohatých kontextových informáciách znalostného grafu - znižuje halucinácie, zlepšuje presnosť a pracuje naprieč štruktúrovanými aj neštruktúrovanými zdrojmi údajov.
Správne implementovaný graf znalostí umožňuje systémom AI:
Väčšina organizácií nemá nedostatok údajov - majú problém s fragmentáciou. Znalostné grafy to riešia poskytovaním spoločného sémantického modelu vo všetkých podnikových dátových aktívach, integrujúc štruktúrované a neštruktúrované údaje z rôznych zdrojov do jednotného, dopytovateľného grafu. Výsledkom je flexibilná dátová štruktúra, ktorá eliminuje silosy, podporuje samoobslužnú spotrebu a zaisťuje, že každý nástroj AI, analytik a rozhodovací pracovník pracuje z rovnakého prepojeného obrazu reality.
Podniky sú pod tlakom prijímať rýchlejšie a lepšie rozhodnutia. Väčšina rozhodnutí o údajoch však vyžaduje prehľad medzi doménami. Dátové jazerá môžu stále zápať s otázkami medzi doménami, aj keď sú všetky údaje v jednom.
Vaše dátové platformy ukladajú údaje. Neprepájajú ho ani nerozumejú tomu, ako to súvisí. Odpovede na otázky medzi doménami trvajú týždne vlastného vývoja, ak dostanú vôbec odpovede.
LLM sú len také dobré, ako je daný kontext. Bez zdieľanej sémantickej vrstvy sú agenti AI slepí mimo svojej vlastnej domény. Halucinujú, navzájom si protirečia a nedokážu odpovedať na otázky, ktoré prekračujú hranice systému.
Väčšina pilotov databázy grafov uspejá a potom sa zastaví. Softvér, ktorý spracoval dôkaz koncepcie, sa stáva stropom pre podnik. V čase, keď sa projekty zastavia, tímy sú zablokované v nástroji, ktorý sa nedá škálovať.
Keď umelá inteligencia dokáže objaviť iba informácie v rámci jednej domény, môže informovať, ale nie konať. Skutočná agentická AI vyžaduje obsah medzi doménami a schopnosť uvažovať medzi doménami súčasne.
Tradičné prístupy ETL-to-Graph fungujú pre bodové riešenia. V podnikovom meradle každý nový zdroj údajov znamená nové potrubia, každá zmena schémy prerušuje existujúce a vývoj ontológie znamená obnovu od nuly.
Doménová logika, sémantické vzťahy a obchodné pravidlá žijú v hlavách odborníkov, nie vo vašej dátovej vrstve. Kódujte ich ako formálnu, dopytovateľnú ontológiu, dostupnú každému agentu a systému.
Väčšina podnikov má údaje. Málokto má kontext. Graf podnikových znalostí kóduje, ako sa vaše údaje spájajú — v každej doméne, v každom systéme — tak, aby vaši agenti AI mohli uvažovať, nielen načítať.
Vzťahy medzi vašimi systémami, ako sú ERP, PLM, MES a dodávateľský reťazec, sa stávajú explicitnými a prechodnými. Žiadne vlastné ETL na otázku. Pre každé pripojenie nie je potrebný žiadny developer.
MPP motor v pamäti zvládne miliardy trojnásobkov za pár sekúnd. Komplexné, ad hoc dotazy medzi doménami, ktoré trvajú hodiny v dátovej platforme, trvajú sekundy v znalostnom grafe.
Agenti AI vyhľadávajú graf na fakty, nie na odhady. Každá odpoveď je vysledovateľná k zdrojovým údajom. Ontológia dáva agentom mapu - menej iterácií, menej tokenov, nižšie náklady.
Vstavaná dátová línia, kontrola prístupu založená na rolách a audítorské stopy robia každé rozhodnutie vysledovateľným a vyhovujúcim politikám, čo regulovaným odvetviam poskytuje základ riadenia, ktorý vyžaduje nasadenie AI.
Organizácie sa pohybujú v prostredí neúnavného narušenia, stále rastúcich očakávaní a pretrvávajúcej výzvy maximalizácie výstupu s obmedzeným vstupom. Zjednoťte svoje údaje, zefektívnite svoje procesy a zosúladte svoje rozhodnutia tak, aby každý prehľad naplnil kontextom potrebným pre skutočne dôveryhodnú a praktickú inteligenciu.
Znížte prekážky, ktoré spomaľujú vedu o podnikových údajoch, od časovo náročnej prípravy údajov až po výzvu uvedenia modelov do výroby.
Zjednodušte transformáciu údajov pripojením k prakticky akémukoľvek zdroju údajov a spracovaním širokej škály formátov, ako sú súbory PDF a tabuľky programu Excel. Použite intuitívne pracovné postupy a automatizáciu na generovanie spoľahlivých súborov údajov.
Zefektívnite operácie, zlepšujte prediktívnu údržbu a získajte informácie v reálnom čase. Tímy môžu podporovať inovácie a urýchliť transformáciu inteligentnej výroby.
Znížte náklady a udržiavajte existujúcu knižnicu kódu SAS. Vyvíjajte nové modely v SAS, Pythone a/alebo R. Použite vizuálny pracovný tok na zostavovanie modelov bez toho, aby ste museli písať akýkoľvek kód.
Objavte agentov AI, ktorí automatizujú úlohy, učia sa z údajov a komunikujú v reálnom čase, poskytujú personalizovanú podporu a rozhodnutia založené na údajoch.
