¿Por qué fusionar gráficos de conocimiento con bases de datos vectoriales?
Adiós a las alucinaciones
La limitación de los modelos de lenguaje grandes actuales radica en las bases de datos vectoriales, que, a pesar de sus capacidades, a menudo conducen a 'alucinaciones' de datos.
Para abordar esta brecha y mejorar la precisión básica de los LLM en casos de uso específicos, RAG ha sido muy útil, pero actualmente está limitado por el uso de Vector DB.
Desbloquear todo su potencial exige contexto, los gráficos de conocimiento están hechos para esto.
Lo mejor de ambos mundos
En Standupcode, creemos que el futuro está en la hibridación de dos mundos para obtener una solución más rápida, precisa y consciente del contexto.
Las incrustaciones vectoriales proporcionan un prefiltrado rápido y eficiente, reduciendo el espacio de búsqueda. Luego, el gráfico de conocimiento interviene, ofreciendo un rico contexto y relaciones.
Ingrese a Graph RAG
Standupcode presenta una solución revolucionaria: GraphRAG. Al fusionar la riqueza contextual de los gráficos de conocimiento con el poder dinámico de las tareas RAG, proporcionamos el contexto que los LLM necesitan para responder con mayor precisión preguntas complejas.
¿El resultado? Respuestas precisas, relevantes y perspicaces que capturan la verdadera esencia de sus datos.
Precisión, escalabilidad y rendimiento mejorados
Con GraphRAG, el concepto de 'chatear con sus datos' se convierte en realidad, transformando los datos de un repositorio estático a un socio conversacional activo.
Sus datos no estructurados se vuelven utilizables y útiles, y todas las preguntas de su negocio ahora tienen respuesta.
Cómo lo hacemos en Standupcode
Así es como el texto no estructurado se convierte en un gráfico
1. Importación y análisis de documentos
Cada documento se limpiará y preprocesará cuidadosamente para que podamos extraer fragmentos de texto y almacenar metadatos.
2. Reconocimiento y vinculación de entidades
Los fragmentos se procesarán a través de nuestra API de estructuración del lenguaje natural para identificar entidades y relaciones entre ellas, y producir un gráfico de conocimiento.
3. Incrustaciones y gestión de vectores
Los fragmentos serán luego vectorizados en paralelo.
4. Fusión y reconciliación de bases de datos
Tanto la salida estructurada de nuestra API NLS como las incrustaciones se almacenarán en una sola base de datos, lista para impulsar todas sus aplicaciones RAG.
Comentarios de los Clientes
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