Графіки знань об'єднують сутності, зв'язки та контекст у всьому ландшафті даних, замінюючи фрагментовані силоси єдиною надійною основою. Створюйте, збагачуйте та запитуйте їх у масштабі, щоб надати агентам AI контекст, необхідний для міркування та дії.
Графіки знань фіксують і представляють дані як взаємопов'язаний графік, перетворюючи необроблену інформацію в контекстні знання, зберігаючи нюанси значення та взаємозв'язки між різними джерелами та форматами даних. По суті, графіки знань побудовані на онтології - структурованій структурі, яка визначає концепції домену, правила та взаємозв'язки за допомогою спільного словникового запасу. Це робить знання доступними, послідовними та готовими до подальшого аналізу та інтеграції з іншими програмами. Графіки знань також за своєю суттю динамічні, постійно розвиваються в міру появи нової інформації - гарантуючи, що знання вашої організації залишаються актуальними та пов'язані. Для підприємств результатом є тканина даних: багатий, гнучкий, машиночитаний шар, який охоплює всю інфраструктуру даних, відкриваючи більшу цінність від даних, які раніше були ізольовані або відключені.
Графік знань побудований з трьох основних будівельних блоків, які працюють разом, щоб створити багату, пов'язану картину ваших даних:
Разом ці компоненти створюють динамічну карту знань вашої організації, що дозволяє інструментам AI та аналітики міркувати пов'язані дані з більшою точністю та довірою.
Генеративний штучний інтелект настільки хороший, як і контекст, що стоїть за ним. Без заземлення LLM виробляють результати, які можуть бути правдоподібними, але неточними або відключеними від ваших фактичних бізнес-даних. Графіки знань вирішують це, описуючи, контекстуалізуючи та пов'язуючи дані по всьому підприємству, надаючи моделям штучного інтелекту семантичну основу, необхідну для точного міркування, зменшення галюцинацій та відстеження відповідей до перевірених джерел. Це те, що дозволяє агентам штучного інтелекту вийти за межі розпізнавання шаблонів до справді обґрунтованого, розумного прийняття рішень.
Вищим керівникам потрібні відповіді, а не інформаційні панелі. Уміння переводити складні бізнес-питання в повні, точні та дієві результати є критичною — і саме це забезпечує Graph RAG.
Генерація з розширеним пошуком (RAG) обмежує систему відліку генеративної моделі штучного інтелекту до реальної, перевіреної інформації. Графік RAG продовжує це, обґрунтовуючи відповіді в багатій контекстній інформації графіка знань - зменшуючи галюцинації, покращуючи точність та працюючи як зі структурованими, так і неструктурованими джерелами даних.
Правильно реалізований графік знань дозволяє системам штучного інтелекту:
Більшість організацій не мають дефіциту даних - у них проблема фрагментації. Графіки знань вирішують це, забезпечуючи загальну семантичну модель для всіх активів даних підприємства, інтегруючи структуровані та неструктуровані дані з різних джерел у єдиний графік, який можна запитувати. Результатом є гнучка тканина даних, яка усуває силоси, підтримує споживання самообслуговування та гарантує, що кожен інструмент штучного інтелекту, аналітик та особа, яка приймає рішення, працює з однаковою пов'язаною картиною реальності.
Підприємства знаходяться під тиском, щоб приймати швидші та кращі рішення. Однак більшість рішень щодо даних вимагають міждоменної інформації. Озера даних все ще можуть боротися з міждоменними питаннями, навіть якщо всі дані знаходяться в одному.
Ваші платформи даних зберігають дані. Вони не пов'язують це і не розуміють, як це пов'язано. На крос-доменні запитання потрібні тижні індивідуальної розробки, щоб відповісти на них взагалі.
LLM лише настільки хороші, як і контекст, який їм надано. Без спільного семантичного шару агенти AI сліпі за межами власного домену. Вони галюцинують, суперечать один одному і не можуть відповісти на питання, що перетинають межі системи.
Більшість пілотів баз даних графіків досягають успіху, а потім зупиняються. Програмне забезпечення, яке обробляло підтвердження концепції, стає стелею для підприємства. Коли проекти зупиняються, команди заблоковуються в інструменті, який не може масштабуватися.
Коли AI може відображати інформацію лише в межах одного домену, він може інформувати, але не діяти. Справжній агентний штучний інтелект вимагає міждоменного вмісту та можливості міркувати між доменами одночасно.
Традиційні підходи ETL-to-Graph працюють для точкових розв'язків. У масштабі підприємства кожне нове джерело даних означає нові конвеєри, кожна зміна схеми порушує існуючі, а еволюція онтології означає відновлення з нуля.
Логіка домену, семантичні відносини та правила бізнесу живуть у головах експертів, а не у вашому рівні даних. Закодуйте їх як формальну, запитувану онтологію, доступну кожному агенту та системі.
Більшість підприємств мають дані. Мало хто має контекст. Графік корпоративних знань кодує, як ваші дані з'єднуються — у кожному домені, кожній системі — щоб ваші агенти з штучного інтелекту могли міркувати, а не просто отримувати.
Взаємовідносини між вашими системами, такими як ERP, PLM, MES та ланцюг поставок, стають чіткими та доступними. Немає спеціального ETL на запитання. Розробник не потрібен для кожного приєднання.
Двигун MPP в пам'яті обробляє мільярди трійок за секунди. Складні, спеціальні міждоменні запити, які займають години на платформі даних, займають секунди на графіку знань.
Агенти AI запитують графік для фактів, а не здогадок. Кожна відповідь простежується до вихідних даних. Онтологія дає агентам карту - менше ітерацій, менше токенів, менша вартість.
Вбудована лінія даних, контроль доступу на основі ролей та аудиторські стежки роблять кожне рішення простежуваним та відповідним політикам, надаючи регульованим галузям основу управління, яку вимагає розгортання штучного інтелекту.
Організації орієнтуються в ландшафті невпинних зривів, постійно зростаючих очікувань та постійної проблеми максимізації виробництва з обмеженим внеском. Об'єднуйте свої дані, оптимізуйте процеси та узгоджуйте свої рішення, щоб наповнити кожну інформацію з контекстом, необхідним для справді надійного та ефективного інтелекту.
Зменшіть вузькі місця, які уповільнюють науку про дані підприємства, від трудомісткої підготовки даних до завдання впровадження моделей у виробництво.
Спростіть перетворення даних, підключившись практично до будь-якого джерела даних та обробляючи широкий спектр форматів, як-от PDF-файли та електронні таблиці Excel. Використовуйте інтуїтивно зрозумілі робочі процеси та автоматизацію для створення надійних наборів даних.
Упорядковуйте операції, покращуйте прогнозне обслуговування та збирайте інформацію в режимі реального часу. Команди можуть стимулювати інновації та прискорити трансформацію розумного виробництва.
Зменшіть витрати та підтримуйте існуючу бібліотеку коду SAS. Розробляйте нові моделі в SAS, Python та/або R. Використовуйте візуальний робочий процес для побудови моделей без необхідності писати будь-який код.
Відкрийте для себе агентів штучного інтелекту, які автоматизують завдання, навчаються з даних та взаємодіють у режимі реального часу, надаючи персоналізовану підтримку та рішення на основі даних.
