להתראות הזיות

הבעיה במודלים גדולים של שפה (LLM) טמונה במגבלות של מסדי נתונים וקטוריים, שלמרות יכולותיהם, מובילים לעתים קרובות ל'הזיות' נתונים.

כדי לטפל בפער זה ולשפר את הדיוק הבסיסי של LLM במקרים ספציפיים, RAG היה מועיל מאוד, אך כרגע מוגבל על ידי השימוש ב-Vector DB.

מימוש הפוטנציאל המלא שלהם דורש הקשר, גרפי ידע בנויים בדיוק בשביל זה.

היכנסו ל-Graph RAG

Standupcode מציגה פתרון מהפכני: GraphRAG. על ידי מיזוג העושר ההקשרי של גרפי ידע עם העוצמה הדינמית של משימות RAG, אנו מספקים את ההקשר ש-LLM זקוקים לו כדי לענות בצורה מדויקת יותר על שאלות מורכבות.

התוצאה? תשובות מדויקות, רלוונטיות וערכיות הלכודות את המהות האמיתית של הנתונים שלך.