Biểu đồ tri thức kết nối các thực thể, mối quan hệ và bối cảnh trên toàn bộ bối cảnh dữ liệu của bạn, thay thế các silo bị phân mảnh bằng một nền tảng đáng tin cậy duy nhất. Xây dựng, làm phong phú và truy vấn chúng trên quy mô lớn để cung cấp cho các tác nhân AI bối cảnh họ cần để suy luận và hành động.
Biểu đồ tri thức thu thập và biểu diễn dữ liệu dưới dạng biểu đồ kết nối với nhau, chuyển đổi thông tin thô thành kiến thức ngữ cảnh bằng cách bảo tồn các sắc thái của ý nghĩa và mối quan hệ trên các nguồn và định dạng dữ liệu đa dạng. Về cốt lõi, đồ thị kiến thức được xây dựng trên bản thể học - một khuôn khổ có cấu trúc xác định các khái niệm miền, quy tắc và mối quan hệ thông qua một từ vựng được chia sẻ. Điều này làm cho kiến thức dễ tiếp cận, nhất quán và sẵn sàng để phân tích và tích hợp thêm với các ứng dụng khác. Đồ thị kiến thức vốn dĩ năng động, liên tục phát triển khi thông tin mới xuất hiện - đảm bảo kiến thức của tổ chức bạn luôn cập nhật và kết nối. Đối với các doanh nghiệp, kết quả là một kết cấu dữ liệu: một lớp phong phú, linh hoạt, có thể đọc được bằng máy trải dài toàn bộ cơ sở hạ tầng dữ liệu, mở khóa giá trị lớn hơn từ dữ liệu trước đó đã bị ẩn hoặc ngắt kết nối.
Biểu đồ tri thức được xây dựng từ ba khối xây dựng nền tảng làm việc cùng nhau để tạo ra một bức tranh phong phú, kết nối về dữ liệu của bạn:
Cùng với nhau, các thành phần này tạo ra một bản đồ năng động, có thể truy vấn về kiến thức của tổ chức của bạn, cho phép AI và các công cụ phân tích lý luận trên dữ liệu được kết nối với độ chính xác và tin cậy cao hơn.
AI tạo ra chỉ tốt như bối cảnh đằng sau nó. Nếu không có nền tảng, LLM tạo ra đầu ra có thể hợp lý nhưng không chính xác hoặc bị ngắt kết nối với dữ liệu kinh doanh thực tế của bạn. Biểu đồ tri thức giải quyết vấn đề này bằng cách mô tả, ngữ cảnh hóa và liên kết dữ liệu trong toàn doanh nghiệp, cung cấp cho các mô hình AI nền tảng ngữ nghĩa cần thiết để lý luận chính xác, giảm ảo giác và truy tìm câu trả lời trở lại các nguồn đã được xác minh. Đây là điều cho phép các tác nhân AI vượt ra ngoài nhận dạng mẫu để hướng tới việc ra quyết định thông minh, thực sự có cơ sở.
Các giám đốc điều hành cấp cao cần câu trả lời, không phải bảng điều khiển. Khả năng dịch các câu hỏi kinh doanh phức tạp thành kết quả đầy đủ, chính xác và có thể thực hiện được là rất quan trọng - và đó chính xác là những gì Graph RAG mang lại.
Generation tăng cường truy xuất (RAG) giới hạn khung tham chiếu của mô hình AI tổng hợp đối với thông tin thực, đã được kiểm tra. Graph RAG đưa điều này đi xa hơn bằng cách căn bản các phản hồi trong thông tin ngữ cảnh phong phú của biểu đồ tri thức - giảm ảo giác, cải thiện độ chính xác và làm việc trên cả nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Một biểu đồ kiến thức được triển khai đúng cách cho phép các hệ thống AI:
Hầu hết các tổ chức không thiếu dữ liệu - họ có vấn đề phân mảnh. Biểu đồ tri thức giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một mô hình ngữ nghĩa chung trên tất cả các tài sản dữ liệu doanh nghiệp, tích hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ các nguồn đa dạng vào một biểu đồ thống nhất, có thể truy vấn. Kết quả là một kết cấu dữ liệu linh hoạt giúp loại bỏ các silo, hỗ trợ tiêu thụ tự phục vụ và đảm bảo mọi công cụ AI, nhà phân tích và người ra quyết định đều hoạt động từ cùng một bức tranh kết nối về thực tế.
Các doanh nghiệp đang chịu áp lực để đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn. Tuy nhiên, hầu hết các quyết định dữ liệu đều yêu cầu thông tin chi tiết đa miền. Hồ dữ liệu vẫn có thể gặp khó khăn với các câu hỏi đa miền, ngay cả khi tất cả dữ liệu nằm trong một.
Nền tảng dữ liệu của bạn lưu trữ dữ liệu. Họ không kết nối nó hoặc hiểu nó liên quan như thế nào. Các câu hỏi đa miền mất hàng tuần phát triển tùy chỉnh để trả lời, nếu chúng được trả lời.
LLM chỉ tốt như bối cảnh mà chúng được đưa ra. Nếu không có lớp ngữ nghĩa được chia sẻ, các tác nhân AI bị mù ngoài phạm vi của chính họ. Họ ảo giác, mâu thuẫn với nhau và không thể trả lời các câu hỏi vượt qua ranh giới hệ thống.
Hầu hết các thí điểm cơ sở dữ liệu đồ thị thành công, sau đó dừng lại. Phần mềm xử lý chứng minh khái niệm trở thành trần cho doanh nghiệp. Vào thời điểm các dự án bị đình trệ, các nhóm bị khóa vào một công cụ không thể mở rộng quy mô.
Khi AI chỉ có thể đưa ra thông tin chi tiết trong một miền duy nhất, nó có thể thông báo nhưng không hành động. Trí tuệ nhân tạo thực sự yêu cầu nội dung đa miền và khả năng lý luận giữa các miền đồng thời.
Các phương pháp tiếp cận ETL-to-graph truyền thống hoạt động cho các giải pháp điểm. Ở quy mô doanh nghiệp, mọi nguồn dữ liệu mới đều có nghĩa là các đường ống mới, mọi thay đổi lược đồ đều phá vỡ các nguồn hiện có và sự tiến hóa bản thể học có nghĩa là xây dựng lại từ đầu.
Logic miền, các mối quan hệ ngữ nghĩa và quy tắc kinh doanh sống trong đầu các chuyên gia, không phải lớp dữ liệu của bạn. Mã hóa chúng như một bản thể học chính thức, có thể truy vấn, có sẵn cho mọi tác nhân và hệ thống.
Hầu hết các doanh nghiệp đều có dữ liệu Rất ít người có bối cảnh. Biểu đồ kiến thức doanh nghiệp mã hóa cách dữ liệu của bạn kết nối - trên mọi miền, mọi hệ thống - để các nhân viên AI của bạn có thể lý luận chứ không chỉ truy xuất.
Mối quan hệ giữa các hệ thống của bạn, chẳng hạn như ERP, PLM, MES và chuỗi cung ứng, trở nên rõ ràng và có thể đi qua. Không có ETL tùy chỉnh cho mỗi câu hỏi. Không yêu cầu nhà phát triển cho mỗi lần tham gia.
Một công cụ MPP trong bộ nhớ xử lý hàng tỷ lần gấp ba trong vài giây. Các truy vấn phức tạp, đặc biệt, đa miền mất hàng giờ trong nền tảng dữ liệu mất vài giây trong biểu đồ tri thức.
Các tác nhân AI truy vấn biểu đồ để tìm sự thật, không phải phỏng đoán. Mọi câu trả lời đều có thể truy xuất nguồn dữ liệu. Bản thể học cung cấp cho các tác nhân một bản đồ - ít lần lặp hơn, ít token hơn, chi phí thấp hơn.
Dòng dữ liệu tích hợp, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và các dấu vết kiểm toán giúp mọi quyết định có thể truy xuất và tuân thủ chính sách, mang lại cho các ngành được quản lý nền tảng quản trị yêu cầu triển khai AI.
Các tổ chức vượt qua bối cảnh gián đoạn không ngừng nghỉ, kỳ vọng ngày càng tăng và thách thức dai dẳng là tối đa hóa sản lượng với đầu vào hạn chế. Thống nhất dữ liệu của bạn, hợp lý hóa quy trình của bạn và sắp xếp các quyết định của bạn để truyền mọi thông tin chi tiết với bối cảnh cần thiết cho sự thông minh thực sự đáng tin cậy, có thể thực hiện được.
Giảm bớt những tắc nghẽn làm chậm khoa học dữ liệu doanh nghiệp, từ việc chuẩn bị dữ liệu tốn thời gian đến thách thức đưa các mô hình vào sản xuất.
Đơn giản hóa việc chuyển đổi dữ liệu bằng cách kết nối với hầu như bất kỳ nguồn dữ liệu nào và xử lý một loạt các định dạng, như tệp PDF và bảng tính Excel. Sử dụng quy trình công việc trực quan và tự động hóa để tạo ra các bộ dữ liệu đáng tin cậy.
Hợp lý hóa hoạt động, tăng cường bảo trì dự đoán và thu thập thông tin chi tiết theo thời gian thực. Các nhóm có thể thúc đẩy sự đổi mới và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sản xuất thông minh của họ.
Giảm chi phí và duy trì thư viện mã SAS hiện có của bạn. Phát triển các mô hình mới trong SAS, Python và/hoặc R. Sử dụng quy trình làm việc trực quan để xây dựng mô hình mà không cần phải viết bất kỳ mã nào.
Khám phá các tác nhân AI tự động hóa các tác vụ, học hỏi từ dữ liệu và tương tác trong thời gian thực, cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa và các quyết định dựa trên dữ liệu.
