GraphRAG

हम अगली पीढ़ी की रिट्रीवल ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) तकनीक बना रहे हैं, ग्राफ और वेक्टर को मिलाकर कुछ ऐसा तैयार कर रहे हैं जो दोनों से बेहतर है। हमारा उद्देश्य है कि कंपनियों को भरोसे की कमी और गलत जानकारी देने वाले चैटबॉट के बिना RAG तकनीक को अपनाने में मदद मिले।

क्यों Knowledge Graphs को Vector DBs के साथ मिलाएं?

गलत जानकारियों को अलविदा कहें

वर्तमान Large Language Models की सीमाएँ वेक्टर डेटाबेस में छिपी हैं, जो उनकी क्षमताओं के बावजूद, अक्सर डेटा 'गलत जानकारियों' का कारण बनती हैं।

इस कमी को दूर करने और विशेष उपयोग मामलों में LLMs की सटीकता में सुधार के लिए, RAG ने मदद की है, लेकिन यह फिलहाल Vector DB के उपयोग तक सीमित है।

इनकी पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए संदर्भ की आवश्यकता होती है, और Knowledge Graphs इसके लिए बनाए गए हैं।

दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ

Standupcode में, हम मानते हैं कि भविष्य दो दुनियाओं के संकरण में है ताकि एक तेज़, अधिक सटीक और संदर्भ-साक्षर समाधान प्राप्त किया जा सके।

Vector embeddings तेजी से और कुशलता से प्रारंभिक छानबीन प्रदान करते हैं, खोज स्थान को संकुचित करते हैं। फिर, Knowledge Graph समृद्ध संदर्भ और रिश्तों के साथ कदम रखता है।

Graph RAG का उदय

Standupcode एक क्रांतिकारी समाधान पेश करता है: GraphRAG। Knowledge Graphs की संदर्भीय समृद्धि को RAG कार्यों की गतिशील शक्ति के साथ मिलाकर, हम LLMs को अधिक सटीक और जटिल प्रश्नों का उत्तर देने के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान करते हैं।

परिणाम? सटीक, प्रासंगिक, और सूक्ष्म उत्तर जो आपके डेटा के वास्तविक सार को पकड़ते हैं।

बेहतर सटीकता, मापनीयता और प्रदर्शन

GraphRAG के साथ, 'अपने डेटा से बात करें' की अवधारणा वास्तविकता बन जाती है, जो डेटा को एक स्थिर भंडार से एक सक्रिय, संवादात्मक साथी में बदल देती है।

आपका असंरचित डेटा उपयोगी और प्रासंगिक बन जाता है, और अब आपके सभी व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर दिया जाता है।

Standupcode में हम यह कैसे करते हैं

यहां बताया गया है कि असंरचित पाठ को कैसे ग्राफ में बदला जाता है

1. दस्तावेज़ आयात और विश्लेषण

प्रत्येक दस्तावेज़ को सावधानीपूर्वक साफ किया जाएगा और पूर्व-संसाधित किया जाएगा ताकि हम टेक्स्ट हिस्सों को निकाल सकें और मेटाडेटा स्टोर कर सकें।

2. एंटिटी पहचान और लिंकिंग

इन हिस्सों को हमारे प्राकृतिक भाषा संरचना API के माध्यम से संसाधित किया जाएगा ताकि एंटिटी और उनके बीच के रिश्तों की पहचान हो सके, और एक Knowledge Graph तैयार किया जा सके।

3. Embeddings और वेक्टर प्रबंधन

फिर इन हिस्सों को समानांतर में वेक्टराइज किया जाएगा।

4. डेटाबेस मर्जिंग और मिलान

हमारे NLS API से प्राप्त संरचित आउटपुट और embeddings दोनों को एक एकल डेटाबेस में संग्रहीत किया जाएगा, जो आपके सभी RAG अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करेगा।

ग्राहक प्रतिक्रिया

निम्नलिखित समीक्षाएँ हमारी वेबसाइट पर एकत्र की गई हैं।

4 सितारे आधारित 100 समीक्षाओं पर
उत्कृष्ट सेवा और समर्थन
GraphRAG ने हमारे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं में उल्लेखनीय सुधार किया है। उनका समर्थन टीम हमेशा उत्तरदायी और सहायक होती है।
द्वारा समीक्षा श्री आदित्य सिंह (डेटा वैज्ञानिक)
डेटा प्रबंधन के लिए उत्कृष्ट उपकरण
GraphRAG ने हमारे डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया है, जिससे अंतर्दृष्टि निकालना आसान हो गया है। कुछ मामूली सुविधाओं में सुधार हो सकता है, लेकिन समग्र रूप से यह बहुत प्रभावी है।
द्वारा समीक्षा श्री अरविंद शर्मा (डेटा विश्लेषक)
उपयोगकर्ता-अनुकूल और कुशल
GraphRAG अत्यधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल है, और बड़े डेटा सेटों को संभालने में इसकी दक्षता प्रभावशाली है। मैं इसे डेटा विश्लेषण में शामिल किसी भी व्यक्ति को अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ।
द्वारा समीक्षा श्री दीपक खन्ना (व्यावसायिक खुफिया प्रबंधक)
हमारे तकनीकी ढांचे में मूल्यवान जोड़
GraphRAG हमारे तकनीकी ढांचे का एक मूल्यवान हिस्सा बन गया है, जो अंतर्दृष्टिपूर्ण विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण प्रदान करता है। सीखने की प्रक्रिया थोड़ी कठिन थी, लेकिन यह इसके लायक है।
द्वारा समीक्षा श्री कमल शुक्ला (आईटी विशेषज्ञ)
डेटा परियोजनाओं के लिए अत्यधिक अनुशंसित
GraphRAG हमारे डेटा परियोजनाओं के लिए गेम-चेंजर साबित हुआ है। विज़ुअलाइज़ेशन साफ और प्रभावी हैं, और प्लेटफ़ॉर्म विश्वसनीय है।
द्वारा समीक्षा श्री वासुदेव सिंह (डेटा इंजीनियर)
उत्कृष्ट विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएँ
GraphRAG की विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएँ असाधारण हैं, जो जटिल डेटा को समझने में आसान बनाती हैं। यदि वे अधिक अनुकूलन विकल्प जोड़ते हैं, तो यह और भी बेहतर होगा।
द्वारा समीक्षा श्री सुरेश त्यागी (शोध विश्लेषक)
प्रभावशाली सुविधाएँ और उपयोग में आसान
GraphRAG एक व्यापक फीचर सेट प्रदान करता है, जिसे शुरुआती भी आसानी से उपयोग कर सकते हैं। यह हमारी टीम की सफलता के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण रहा है।
द्वारा समीक्षा श्री नीरज द्विवेदी (परियोजना प्रबंधक)
विश्वसनीय और शक्तिशाली उपकरण
GraphRAG हमारे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन आवश्यकताओं के लिए एक विश्वसनीय उपकरण रहा है। प्लेटफ़ॉर्म की शक्ति इसके प्रदर्शन और आउटपुट में स्पष्ट रूप से दिखाई देती है।
द्वारा समीक्षा श्री नरेश कुमार (संचालन प्रबंधक)
अच्छा, लेकिन अधिक एकीकरण की आवश्यकता
GraphRAG बुनियादी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अच्छा है, लेकिन इसमें उन अन्य उपकरणों के साथ कुछ एकीकरण सुविधाओं की कमी है जो हम उपयोग करते हैं, जिससे इसकी उपयोगिता हमारे लिए सीमित हो जाती है।
द्वारा समीक्षा श्री पराग गुप्ता (सॉफ़्टवेयर डेवलपर)
शीर्ष-स्तरीय ग्राहक समर्थन
GraphRAG एक उत्कृष्ट उपकरण है, और उनका ग्राहक समर्थन भी शीर्ष-स्तरीय है। वे हमारे द्वारा सामने आने वाली किसी भी समस्या का तेजी से और प्रभावी तरीके से जवाब देते हैं।
द्वारा समीक्षा सुश्री मोनिका तिवारी (ग्राहक सहायता प्रबंधक)

क्या आपके पास प्रश्न हैं? नीचे उत्तर खोजें!

हमारे सबसे अधिक पूछे जाने वाले प्रश्न

GraphRAG, या Graph-based Retrieval-Augmented Generation, एक उन्नत फ्रेमवर्क है जो ग्राफ डेटाबेस की शक्ति को रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन तकनीकों के साथ जोड़ता है। यह नॉलेज ग्राफ का उपयोग करके AI एप्लिकेशनों में उत्तरों की गुणवत्ता को बढ़ाता है, जिससे एक संरचित ग्राफ डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी पुनः प्राप्त होती है और अधिक सटीक, प्रासंगिक और व्यापक उत्तर सुनिश्चित होते हैं।
GraphRAG पहले ग्राफ डेटाबेस से उपयोगकर्ता के प्रश्न के आधार पर प्रासंगिक जानकारी नोड्स को पुनः प्राप्त करके काम करता है। फिर इस जानकारी को एक जनरेटिव AI मॉडल में फ़ीड किया जाता है, जो ग्राफ के संदर्भ का उपयोग करके एक सटीक और सूचित उत्तर तैयार करता है। रिट्रीवल और जनरेशन क्षमताओं दोनों का लाभ उठाकर, GraphRAG सटीक और सूक्ष्म उत्तर प्रदान करता है।
पारंपरिक AI मॉडल्स जो केवल न्यूरल नेटवर्क-आधारित जनरेशन पर निर्भर करते हैं, के विपरीत, GraphRAG संरचित ज्ञान को ग्राफ डेटाबेस से एकीकृत करता है, जिससे अधिक भरोसेमंद और संदर्भ-साक्षर उत्तरों का निर्माण होता है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण रिट्रीवल-आधारित और जनरेशन-आधारित दोनों तरीकों की ताकतों को जोड़ता है, यह सुनिश्चित करता है कि जानकारी प्रासंगिक और सटीक रूप से दर्शायी गई हो।
हाँ, GraphRAG को विभिन्न मौजूदा सिस्टम्स और प्लेटफॉर्म्स के साथ संगत होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे एंटरप्राइज IT इन्फ्रास्ट्रक्चर, कस्टमर सपोर्ट सिस्टम्स, कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम्स, और अधिक में एकीकृत किया जा सकता है। इसका मॉड्यूलर आर्किटेक्चर APIs और अन्य सॉफ़्टवेयर घटकों के साथ आसान एकीकरण की अनुमति देता है, जिससे इसे विभिन्न उपयोग मामलों के लिए अत्यधिक अनुकूल बनाया जा सकता है।