Mở khóa tăng trưởng kinh doanh với phân tích dựa trên AI

Rapidminer hỗ trợ trên tàu Đại lý AI theo ba cách quan trọng:

1. Lớp phủ dữ liệu phổ quát với lớp làm giàu ngữ nghĩa Sử dụng các tiêu chuẩn mở W3C, bản thể học OWL trong nền tảng của chúng tôi có thể đọc được cả con người và máy.

Điều này rất cần thiết để tạo ra các bản thể học có ý nghĩa và đồng ý về ý nghĩa và mối quan hệ trong dữ liệu doanh nghiệp của bạn. Khả năng đọc bằng máy này cho phép LLM hiểu dữ liệu doanh nghiệp của bạn và xây dựng các truy vấn rõ ràng về biểu đồ kiến thức doanh nghiệp của bạn để trả lời các câu hỏi trên quy mô lớn mà không bị ảo giác. Máy chủ MCP cho phép tương tác đại lý với biểu đồ kiến thức doanh nghiệp trở nên hiệu quả và dễ dàng.

2. Một nền tảng mã tùy chọn để tạo thông tin chi tiết mô tả, dự đoán và quy định từ dữ liệu doanh nghiệp của bạn.

Với mã tùy chọn và khả năng mã thấp của chúng tôi, các chuyên gia về chủ đề của tổ chức bạn có thể tự tin lãnh đạo việc phát triển các giải pháp phân tích. Các giải pháp này sẽ trao quyền cho các đại lý không chỉ hiểu dữ liệu doanh nghiệp của bạn (thông qua lớp phủ dữ liệu phổ quát) mà còn nắm bắt các hành vi được nhúng trong dữ liệu đó thông qua các quy trình kinh doanh của bạn. Bằng cách tạo các mô hình về quy trình sản xuất, bảo trì, bán hàng, tiếp thị và lập kế hoạch nhu cầu của bạn, bạn có thể dễ dàng trang bị cho các đại lý các hành động và hành vi mà họ cần.

3. Studio Đại lý

Với Agent Studio, bạn có thể tạo ra các đại lý tinh vi và quy trình làm việc đại lý một cách trực quan. Môi trường mạnh mẽ này cho phép bạn tạo ra các đại lý thực sự hiểu dữ liệu của doanh nghiệp bằng cách rút ra thông tin chi tiết từ lớp phủ dữ liệu phổ quát. Hơn nữa, các đại lý này có thể nắm bắt các hành vi, quy trình và hành động cụ thể của tổ chức của bạn thông qua một lớp thông minh mã thấp. Sự hiểu biết toàn diện này cho phép sắp xếp hiệu quả các quy trình kinh doanh phức tạp, đảm bảo quản trị và giám sát.

Rapidminer hỗ trợ phân tích nâng cao thông qua công cụ truy vấn đồ thị phân tán, trong bộ nhớ, xử lý song song hàng loạt (MPP). Công cụ này tạo điều kiện phân tích kiểu OLAP trực tiếp trên lớp phủ dữ liệu phổ quát. Kiến trúc MPP có thể mở rộng của nó cho phép người dùng đặt ra các câu hỏi kiểu OLAP trên các nguồn dữ liệu doanh nghiệp đa dạng trong biểu đồ kiến thức. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng SPARQL, khung phân tích trực quan HiReZ hoặc thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua máy chủ MCP của chúng tôi. Chúng tôi cũng cung cấp Rapidminer hàng đầu MQ của Gartner Phòng thu AI và Đám mây AI cho khoa học dữ liệu và học máy. Các công cụ này hỗ trợ cả việc xây dựng các mô hình dự đoán có hướng dẫn, có định hướng với các trình soạn thảo quy trình kéo và thả trực quan và các nhà khoa học dữ liệu mã hóa làm việc trong sổ ghi chép và IDE. Một khuôn khổ chung làm nền tảng cho tất cả các trải nghiệm thiết kế, cung cấp bảo mật thống nhất, quản lý tài nguyên, ghi nhật ký và vận hành. Cách tiếp cận tích hợp này cho phép các chuyên gia chủ đề (SME) và các nhà khoa học dữ liệu cộng tác hiệu quả trong các dự án, mỗi dự án sử dụng môi trường tác giả ưa thích của họ, trong khi Rapidminer tích hợp nguyên bản và liền mạch mã và tài sản mã thấp của họ.

Rapidminer được xây dựng trên một kiến trúc microservice mạnh mẽ, phân tán và được chứa hóa. Nó tận dụng các công nghệ như Docker, Kubernetes và OpenShift để mở rộng hiệu quả khối lượng công việc trên hàng trăm hoặc hàng nghìn lõi CPU, lõi GPU và terabyte RAM. Hơn nữa, Rapidminer Phòng thu AI và Hub có thể tích hợp với các nền tảng PBS và HPC, bao gồm cả những nền tảng cung cấp năng lượng cho một số siêu máy tính và cụm HPC lớn nhất thế giới. Mọi thành phần của kiến trúc Rapidminer — từ Rapidminer Studio đồ thị và kiến trúc Lakehouse MPP cho Rapidminer Trung tâm AI và Đám mây AI Kiến trúc đại lý công việc — hoạt động ở quy mô đám mây, bảo vệ hiệu quả trong tương lai bất kỳ sáng kiến AI nào của tổ chức.

Để giảm thiểu nguy cơ ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Rapidminer thiết lập kết nối trực tiếp giữa LLM và đại lý và dữ liệu doanh nghiệp của bạn. Kết nối này được tạo điều kiện bởi bản thể học và lớp phủ dữ liệu đồ thị. Do đó, các câu hỏi liên quan đến dữ liệu kích hoạt các truy vấn trực tiếp đối với dữ liệu thực tế, do đó ngăn chặn việc tạo ra các câu trả lời được ghi nhớ hoặc bịa đặt. Các truy vấn kết quả là minh bạch và có thể kiểm tra, cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng về hoạt động của đại lý. Rapidminer AI Cloud cũng cung cấp các công cụ được xây dựng theo mục đích truyền đạt các hành vi và chức năng cụ thể cho các tác nhân, được bổ sung bằng việc theo dõi và ghi nhật ký toàn diện. Điều này đảm bảo sự hiểu biết đầy đủ và hồ sơ có thể kiểm toán về cách kết quả được tạo ra bởi các đại lý được phát triển bằng phần mềm Rapidminer.

Các doanh nghiệp phát triển mạnh nhờ dữ liệu - thông tin được ghi lại làm nền tảng cho mọi chức năng và hệ thống, cho phép hoạt động và đổi mới. Dữ liệu này liên tục được tạo ra trong các hệ thống cung cấp năng lượng cho các quy trình kinh doanh, từ thiết kế sản phẩm và dịch vụ đến sản xuất. Đại dương dữ liệu rộng lớn này có giá trị vô lượng. Khi phân tích dữ liệu được áp dụng, những hiểu biết sâu sắc sẽ được mở khóa, thúc đẩy các quyết định tốt hơn và các quy trình hiệu quả hơn. Trí thông minh được trích xuất từ các phân tích này thực sự mang tính biến đổi.

Để khai thác tiềm năng này, phần mềm của chúng tôi tạo ra một lớp phủ dữ liệu phổ quát. Công cụ mạnh mẽ này tích hợp và làm phong phú về mặt ngữ nghĩa tất cả dữ liệu doanh nghiệp nằm rải rác trên nhiều hệ thống nguồn, mỗi hệ thống hỗ trợ một quy trình kinh doanh riêng biệt. Sự tích hợp và làm giàu này là chìa khóa vì chúng cho phép chúng tôi đặt câu hỏi trải dài trên các lĩnh vực và chức năng kinh doanh khác nhau, cung cấp một cái nhìn toàn diện. Cuối cùng, lớp phủ dữ liệu phổ quát là nền tảng thiết yếu cho bất kỳ khả năng phân tích dữ liệu hiệu quả nào.

Dựa trên nền tảng này, lớp trí thông minh của chúng tôi cho phép chúng tôi phát triển các phân tích cụ thể mà một tổ chức cần để đưa ra các quyết định kinh doanh vượt trội. Các phân tích này có thể có nhiều hình thức khác nhau:

Phân tích mô tả, chẳng hạn như bảng điều khiển bán hàng, cung cấp một bức tranh rõ ràng về hiệu suất trong quá khứ, bao gồm hiệu quả bán hàng và doanh thu từ các giao dịch gần đây.

Các mô hình dự đoán có thể thông báo cho người vận hành nhà máy chính xác khi nào cần thay thế một bộ phận quan trọng, ngăn ngừa các lỗi không có kế hoạch tốn kém. Các mô hình quy định thậm chí có thể tự động thiết lập các thông số tối ưu cho sản xuất sản phẩm, đảm bảo hiệu quả cao nhất.

Về bản chất, chúng tôi xem phân tích dữ liệu, tích hợp và thông minh như một tập hợp các khả năng tích hợp liền mạch. Những điều này hoàn toàn cần thiết để thúc đẩy các quyết định dựa trên dữ liệu trong toàn doanh nghiệp. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã xây dựng một nền tảng toàn diện cho khách hàng bao gồm tất cả các khía cạnh này, cung cấp khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp và quản trị mạnh mẽ.