Bilgi grafikleri, tüm veri ortamınızdaki varlıkları, ilişkileri ve bağlamı birbirine bağlayarak parçalanmış siloları tek ve güvenilir bir temelle değiştirir. Yapay zeka temsilcilerine akıl yürütmeleri ve harekete geçmeleri için ihtiyaç duydukları bağlamı sağlamak için bunları ölçekte oluşturun, zenginleştirin ve sorgulayın.
Bilgi grafikleri, verileri birbirine bağlı bir grafik olarak yakalar ve temsil eder, ham bilgileri çeşitli veri kaynakları ve formatları arasındaki anlam ve ilişkilerin nüanslarını koruyarak bağlamsal bilgiye dönüştürür. Özünde, bilgi grafikleri, paylaşılan bir kelime dağarcığı aracılığıyla alan kavramlarını, kurallarını ve ilişkilerini tanımlayan yapılandırılmış bir çerçeve olan bir ontoloji üzerine inşa edilmiştir. Bu, bilgiyi erişilebilir, tutarlı ve diğer uygulamalarla daha fazla analiz ve entegrasyon için hazır hale getirir. Bilgi grafikleri de doğası gereği dinamiktir ve yeni bilgiler ortaya çıktıkça sürekli gelişir ve kuruluşunuzun bilgisinin güncel ve bağlantılı kalmasını sağlar. İşletmeler için sonuç bir veri dokusudur: daha önce siloz edilmiş veya bağlantısı kesilmiş verilerden daha fazla değer sağlayan, tüm veri altyapısını kapsayan zengin, esnek, makine tarafından okunabilir bir katman.
Bilgi grafiği, verilerinizin zengin ve bağlantılı bir resmini oluşturmak için birlikte çalışan üç temel yapı taşından oluşturulur:
Bu bileşenler birlikte, kuruluşunuzun bilgisinin dinamik, sorgulanabilir bir haritasını oluşturarak yapay zeka ve analitik araçlarının bağlantılı veriler arasında daha fazla doğruluk ve güvenle akıl yürütmesini sağlar.
Üretken yapay zeka, yalnızca arkasındaki bağlam kadar iyidir. Topraklama olmadan, LLM'ler makul olabilen ancak yanlış veya gerçek iş verilerinizden kopmuş çıkışlar üretir. Bilgi grafikleri, şirket genelinde verileri tanımlayarak, bağlamsallaştırarak ve bağlayarak, yapay zeka modellerine doğru bir şekilde akıl yürütmek, halüsinasyonları azaltmak ve cevapları doğrulanmış kaynaklara geri izlemek için gereken anlamsal temeli vererek bunu çözer. Yapay zeka ajanlarının örüntü tanımanın ötesine, gerçekten temelli, akıllı karar vermeye doğru ilerlemesini sağlayan şey budur.
Üst düzey yöneticilerin cevaplara ihtiyacı var, panolara değil. Karmaşık iş sorularını eksiksiz, doğru ve eyleme geçirilebilir sonuçlara dönüştürme yeteneği kritik öneme sahiptir ve Graph RAG tam olarak bunu sunar.
Geri alma artırılmış nesil (RAG), üretken bir AI modelinin referans çerçevesini gerçek, incelenmiş bilgilere sınırlar. Graph RAG, yanıtları bir bilgi grafiğinin zengin bağlamsal bilgisine dayandırarak bunu daha da ileri götürür - halüsinasyonları azaltır, hassasiyeti artırır ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri kaynakları arasında çalışır.
Düzgün bir şekilde uygulanan bir bilgi grafiği, AI sistemlerinin şunları yapmasını sağlar:
Çoğu kuruluşta veri sıkıntısı yoktur - parçalanma sorunları vardır. Bilgi grafikleri, tüm kurumsal veri varlıkları için ortak bir anlamsal model sağlayarak, çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birleşik, sorgulanabilir bir grafiğe entegre ederek bunu ele alır. Sonuç, siloları ortadan kaldıran, self servis tüketimini destekleyen ve her AI aracının, analistin ve karar vericinin aynı bağlantılı gerçeklik resmiyle çalışmasını sağlayan esnek bir veri dokusudur.
İşletmeler daha hızlı ve daha iyi kararlar alma baskısı altındadır. Bununla birlikte, çoğu veri kararı, etki alanları arası içgörüler gerektirir. Veri gölleri, tüm veriler bir arada olsa bile, etki alanları arası sorularla mücadele edebilir.
Veri platformlarınız verileri depolar. Bağlamıyorlar veya nasıl ilişkili olduğunu anlamıyorlar. Alanlar arası soruların yanıtlanması haftalarca özel geliştirme sürecini alır, eğer cevaplanırsa.
LLM'ler yalnızca verilen bağlam kadar iyidir. Paylaşılan bir semantik katman olmadan, AI ajanları kendi alanlarının ötesinde kördür. Halüsinasyon görüyorlar, birbirleriyle çelişiyorlar ve sistem sınırlarını aşan soruları cevaplayamazlar.
Çoğu grafik veritabanı pilotu başarılı olur, sonra durur. Konsept kanıtını ele alan yazılım, işletme için tavan haline gelir. Projeler durduğunda, ekipler ölçeklenemeyen bir araca kilitlenir.
Yapay zeka yalnızca tek bir alan içinde içgörüleri ortaya çıkarabildiğinde, bilgi verebilir ancak harekete geçemez. Gerçek ajans yapay zeka, etki alanları arası içerik ve etki alanları arasında aynı anda akıl yürütme yeteneği gerektirir.
Geleneksel ETL'den Grafiğe yaklaşımları nokta çözümleri için çalışır. Kurumsal ölçekte, her yeni veri kaynağı yeni boru hatları anlamına gelir, her şema değişikliği mevcut olanları kırar ve ontoloji evrimi sıfırdan yeniden inşa etmek anlamına gelir.
Alan mantığı, anlamsal ilişkiler ve iş kuralları, veri katmanınızda değil, uzmanların kafasında yaşar. Onları resmi, sorgulanabilir bir ontoloji olarak kodlayın, her temsilci ve sistem tarafından kullanılabilir.
Çoğu işletme verilere sahiptir. Çok azının bağlam var. Kurumsal bilgi grafiği, verilerinizin her etki alanında, her sistemde nasıl bağlandığını kodlar, böylece yapay zeka temsilcileriniz sadece geri alma değil, akıl yürütebilir.
ERP, PLM, MES ve tedarik zinciri gibi sistemleriniz arasındaki ilişkiler açık ve geçilebilir hale gelir. Soru başına özel ETL yok. Her katılım için geliştirici gerekmez.
Bellek içi MPP motoru saniyeler içinde milyarlarca üçlüyü işler. Bir veri platformunda saatler süren karmaşık, geçici, etki alanları arası sorgular, bilgi grafiğinde saniyeler sürer.
Yapay zeka ajanları grafiği tahminler için değil gerçekler için sorgular. Her cevap kaynak verilere kadar izlenebilir. Ontoloji, aracılara bir harita verir - daha az yineleme, daha az belirteç, daha düşük maliyet.
Yerleşik veri hattı, rol tabanlı erişim kontrolü ve denetim izleri, her kararı izlenebilir ve politikaya uygun hale getirerek düzenlenmiş endüstrilere yapay zeka dağıtımlarının talep ettiği yönetişim temelini sağlar.
Kuruluşlar, amansız aksaklıkların, sürekli artan beklentilerin ve sınırlı girdilerle çıktıyı en üst düzeye çıkarmanın sürekli zorluğunun olduğu bir ortamda gezinir. Verilerinizi birleştirin, süreçlerinizi kolaylaştırın ve kararlarınızı uyumlu hale getirerek her içgörüyü gerçekten güvenilir, eyleme geçirilebilir zeka için gereken bağlamla doldurun.
Zaman alıcı veri hazırlamadan modelleri üretime sokma zorluğuna kadar kurumsal veri bilimini yavaşlatan darboğazları azaltın.
Hemen hemen her veri kaynağına bağlanarak ve PDF'ler ve Excel elektronik tabloları gibi çok çeşitli biçimleri işleyerek veri dönüştürmeyi basitleştirin. Güvenilir veri kümeleri oluşturmak için sezgisel iş akışlarını ve otomasyonu kullanın.
Operasyonları kolaylaştırın, tahmine dayalı bakımı geliştirin ve gerçek zamanlı içgörüler toplayın. Ekipler inovasyonu teşvik edebilir ve akıllı üretim dönüşümlerini hızlandırabilir.
Maliyetleri azaltın ve mevcut SAS kod kitaplığınızı koruyun. SAS, Python ve/veya R'de yeni modeller geliştirin Herhangi bir kod yazmaya gerek kalmadan modeller oluşturmak için görsel bir iş akışı kullanın.
Görevleri otomatikleştiren, verilerden öğrenen ve gerçek zamanlı olarak etkileşime giren, kişiselleştirilmiş destek ve veri odaklı kararlar sağlayan yapay zeka temsilcilerini keşfedin.
