GraphRAG

We bouwen de volgende generatie retrieval augmented generation en combineren grafiek met vector om iets beters te creëren dan beide. Het doel is om ondernemingen te helpen RAG-technologie te gebruiken zonder het probleem van hallucinerende chatbots en een gebrek aan vertrouwen.

Waarom kennisgrafieken combineren met vector databases?

Vaarwel hallucinaties

De huidige Large Language Models (grote taalmodellen) hebben te maken met de beperkingen van vector databases, die, ondanks hun mogelijkheden, vaak leiden tot 'hallucinaties' in de data.

Om deze leemte te dichten en de nauwkeurigheid van standaard LLM's voor specifieke use-cases te verbeteren, is RAG erg nuttig gebleken, maar wordt het momenteel beperkt door het gebruik van vector databases.

Om hun volledige potentieel te benutten, is context nodig. Kennisgrafieken zijn hiervoor gemaakt.

Het beste van twee werelden

Bij Standupcode geloven we dat de toekomst ligt in de combinatie van twee werelden om een snellere, nauwkeurigere en contextbewustere oplossing te verkrijgen.

Vector embeddings zorgen voor een snelle, efficiënte voorfiltering, waardoor de zoekruimte wordt verkleind. Vervolgens komt de kennisgrafiek in beeld, die rijke context en relaties biedt.

Maak kennis met GraphRAG

Standupcode introduceert een revolutionaire oplossing: GraphRAG. Door de contextuele rijkdom van kennisgrafieken te combineren met de dynamische kracht van RAG-taken, bieden we de context die LLM's nodig hebben om complexe vragen nauwkeuriger te beantwoorden.

Het resultaat? Nauwkeurige, relevante en inzichtelijke antwoorden die de ware essentie van uw gegevens vastleggen.

Verbeterde nauwkeurigheid, schaalbaarheid en prestaties

Met GraphRAG wordt het concept 'chatten met uw gegevens' realiteit, waardoor gegevens worden omgezet van een statische opslagplaats naar een actieve, conversationele partner.

Uw ongestructureerde gegevens worden bruikbaar en nuttig, en al uw zakelijke vragen worden nu beantwoord.

Hoe we het bij Standupcode doen

Zo wordt ongestructureerde tekst omgezet in een grafiek

1. Document importeren en parseren

Elk document wordt zorgvuldig opgeschoond en voorbewerkt, zodat we tekstfragmenten kunnen extraheren en metadata kunnen opslaan.

2. Entiteitsherkenning en -koppeling

De fragmenten worden verwerkt via onze API voor natuurlijke taalstructurering om entiteiten en relaties daartussen te identificeren en een kennisgrafiek te produceren.

3. Embeddings en vectorbeheer

De fragmenten worden vervolgens parallel gevectoriseerd.

4. Databases samenvoegen en reconciliëren

Zowel de gestructureerde output van onze NLS API als de embeddings worden opgeslagen in één enkele database, klaar om al uw RAG-toepassingen te ondersteunen.

Klantenfeedback

De volgende beoordelingen zijn verzameld op onze website.

4 sterren gebaseerd op 100 beoordelingen
Uitstekende service en ondersteuning
GraphRAG heeft onze datavisualisatiemogelijkheden aanzienlijk verbeterd. Hun ondersteuningsteam is altijd responsief en behulpzaam.
Beoordeeld door De heer Pieter Vos (Data Scientist)
Geweldige tool voor gegevensbeheer
Het gebruik van GraphRAG heeft onze gegevensbeheerprocessen gestroomlijnd, waardoor het gemakkelijker is om inzichten te verkrijgen. Sommige kleine functies kunnen worden verbeterd, maar over het algemeen is het zeer effectief.
Beoordeeld door De heer Willem de Boer (Data Analyst)
Gebruiksvriendelijk en efficiënt
GraphRAG is ongelooflijk gebruiksvriendelijk en de efficiëntie bij het verwerken van grote datasets is indrukwekkend. Ik raad het iedereen in data-analyse ten harte aan.
Beoordeeld door De heer Arjan van Leeuwen (Business Intelligence Manager)
Waardevolle toevoeging aan onze technologiestack
GraphRAG is een waardevol onderdeel van onze technologiestack geworden en biedt inzichtelijke analyse- en visualisatietools. De leercurve was een beetje steil, maar de moeite waard.
Beoordeeld door De heer Kees de Jong (IT Specialist)
Sterk aanbevolen voor gegevensprojecten
GraphRAG was een game-changer voor onze gegevensprojecten. De visualisaties zijn duidelijk en impactvol, en het platform is betrouwbaar.
Beoordeeld door De heer Jeroen de Wit (Data Engineer)
Geweldige visualisatiemogelijkheden
De visualisatiemogelijkheden van GraphRAG zijn uitstekend, waardoor complexe gegevens gemakkelijker te begrijpen zijn. Het zou geweldig zijn als ze meer aanpassingsmogelijkheden zouden toevoegen.
Beoordeeld door De heer Paul van Dam (Research Analyst)
Indrukwekkende functies en gebruiksvriendelijk
GraphRAG biedt een uitgebreide set functies die gemakkelijk te gebruiken zijn, zelfs voor beginners. Het is een cruciaal hulpmiddel geweest voor het succes van ons team.
Beoordeeld door De heer Martijn Mulder (Project Manager)
Betrouwbare en krachtige tool
GraphRAG is een betrouwbare tool geweest voor onze datavisualisatiebehoeften. De kracht van het platform is duidelijk in zijn prestaties en output.
Beoordeeld door De heer Lucas Smit (Operations Manager)
Goed, maar heeft meer integraties nodig
GraphRAG is goed voor basale datavisualisatie, maar het mist enkele integratiefuncties met andere tools die we gebruiken, wat het nut ervan voor ons beperkt.
Beoordeeld door De heer Peter Bakker (Software Developer)
Uitstekende klantenondersteuning
GraphRAG is niet alleen een uitstekende tool, maar hun klantenondersteuning is ook eersteklas. Ze reageren snel en effectief op eventuele problemen die we tegenkomen.
Beoordeeld door Mevrouw Anna de Vries (Customer Support Manager)

Heb je Vragen? Vind Antwoorden Hier!

Onze Meest Gestelde Vragen

Ontdek GraphRAG: een geavanceerd framework dat de kracht van grafiekdatabases combineert met retrieval-augmented generation-technieken. Het maakt gebruik van kennisgrafieken om de kwaliteit van antwoorden in AI-toepassingen te verbeteren, door relevante informatie op te halen uit een gestructureerde grafiekdatabase, wat zorgt voor nauwkeurigere, contextueel relevante en uitgebreide antwoorden.
GraphRAG werkt door eerst een grafiekdatabase te bevragen om relevante informatienodes op te halen op basis van de zoekopdracht van de gebruiker. Deze informatie wordt vervolgens ingevoerd in een generatief AI-model, dat de context van de grafiek gebruikt om een nauwkeurig en geïnformeerd antwoord te genereren. Door gebruik te maken van zowel retrieval- als generatiecapaciteiten biedt GraphRAG antwoorden die zowel nauwkeurig als genuanceerd zijn.
In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die volledig afhankelijk zijn van neurale-netwerkgebaseerde generatie, integreert GraphRAG gestructureerde kennis uit grafiekdatabases, wat zorgt voor een betrouwbaardere en contextbewustere generatie van antwoorden. Deze hybride aanpak combineert de sterke punten van zowel retrieval-gebaseerde als generatie-gebaseerde methoden, waardoor de informatie zowel relevant als nauwkeurig wordt weergegeven.
Ja, GraphRAG is ontworpen om compatibel te zijn met verschillende bestaande systemen en platforms. Het kan worden geïntegreerd in bedrijfs-IT-infrastructuur, klantenservicesystemen, contentmanagementsystemen en meer. De modulaire architectuur zorgt voor eenvoudige integratie met API's en andere softwarecomponenten, waardoor het zeer flexibel is voor verschillende gebruiksscenario's.