تكمن عيوب نماذج اللغة الكبيرة الحالية في قيود قواعد بيانات المتجهات، والتي غالبًا ما تؤدي إلى "هلوسات" البيانات، على الرغم من إمكانياتها.
ولمعالجة هذه الفجوة وتحسين دقة نماذج اللغة الكبيرة الأساسية في حالات الاستخدام المحددة، كانت تقنية "RAG" مفيدة للغاية، ولكنها محدودة حاليًا باستخدام قواعد بيانات المتجهات.
يتطلب إطلاق العنان لإمكاناتها الكاملة سياقًا، وقد تم تصميم الرسوم البيانية المعرفية لهذا الغرض.
نحن في "Standupcode" نؤمن بأن المستقبل يكمن في تهجين عالمين للحصول على حل أسرع وأكثر دقة ووعيًا بالسياق.
توفر حوامل المتجهات تصفية أولية سريعة وفعالة، مما يقلل من مساحة البحث. ثم تأتي الرسوم البيانية المعرفية، مما يوفر سياقًا وعلاقات غنية.
تقدم "Standupcode" حلاً ثوريًا: "GraphRAG". من خلال دمج ثراء سياق الرسوم البيانية المعرفية مع القوة الديناميكية لمهام "RAG"، فإننا نوفر السياق الذي تحتاجه نماذج اللغة الكبيرة للإجابة على الأسئلة المعقدة بشكل أكثر دقة.
النتيجة؟ إجابات دقيقة وذات صلة وثاقبة تجسد الجوهر الحقيقي لبياناتك.
مع "GraphRAG"، يصبح مفهوم "الدردشة مع بياناتك" حقيقة واقعة، مما يحول البيانات من مستودع ثابت إلى شريك محادثة نشط.
تصبح بياناتك غير المنظمة قابلة للاستخدام ومفيدة، ويتم الآن الإجابة على جميع أسئلة عملك.
سيتم تنظيف كل مستند ومعالجته مسبقًا بعناية حتى نتمكن من استخراج أجزاء النص وتخزين البيانات الوصفية.
ستتم معالجة الأجزاء من خلال واجهة برمجة تطبيقات الهيكلة اللغوية الطبيعية الخاصة بنا لتحديد الكيانات والعلاقات بينها، وإنتاج رسم بياني للمعرفة.
ستتم بعد ذلك معالجة الأجزاء من خلال المتجهات بالتوازي.
سيتم تخزين كل من المخرجات المنظمة من واجهة برمجة تطبيقات "NLS" الخاصة بنا بالإضافة إلى حوامل المتجهات في قاعدة بيانات واحدة، جاهزة لتشغيل جميع تطبيقات "RAG" الخاصة بك.
آراء العملاء
تم جمع المراجعات التالية على موقعنا.
لديك أسئلة؟ ابحث عن الإجابات أدناه!
أكثر الأسئلة الشائعة لدينا