GraphRAG

Budujemy nową generację Retrieval Augmented Generation, łącząc graf z wektorem, aby stworzyć coś lepszego od obu. Naszym celem jest pomoc przedsiębiorstwom we wdrożeniu technologii RAG bez problemu halucynacji chatbotów i braku zaufania.

Dlaczego warto połączyć grafy wiedzy z bazami danych wektorowych?

Pożegnaj halucynacje

Obecne duże modele językowe (LLM) napotykają ograniczenia baz danych wektorowych, które, mimo swoich możliwości, często prowadzą do „halucynacji” danych.

Aby rozwiązać ten problem i poprawić dokładność podstawowych modeli LLM w odniesieniu do konkretnych zastosowań, technologia RAG okazała się bardzo pomocna, ale obecnie jest ograniczona przez stosowanie baz danych wektorowych.

Uwolnienie ich pełnego potencjału wymaga kontekstu, a grafy wiedzy są do tego stworzone.

Najlepsze z obu światów

W Standupcode wierzymy, że przyszłość leży w hybrydyzacji dwóch światów, aby uzyskać szybsze, dokładniejsze i bardziej świadome kontekstu rozwiązanie.

Osadzenia wektorowe zapewniają szybką i wydajną preselekcję, zawężając przestrzeń wyszukiwania. Następnie do gry wkracza graf wiedzy, oferując bogaty kontekst i zależności.

Oto GraphRAG

Standupcode prezentuje rewolucyjne rozwiązanie: GraphRAG. Łącząc bogactwo kontekstowe grafów wiedzy z dynamiczną mocą zadań RAG, zapewniamy kontekst, którego potrzebują modele LLM, aby dokładniej odpowiadać na złożone pytania.

Efekt? Precyzyjne, trafne i wnikliwe odpowiedzi, które oddają prawdziwą istotę Twoich danych.

Większa dokładność, skalowalność i wydajność

Dzięki GraphRAG koncepcja „rozmowy z danymi” staje się rzeczywistością, przekształcając dane ze statycznego repozytorium w aktywnego partnera do rozmowy.

Twoje nieustrukturyzowane dane stają się użyteczne, a wszystkie Twoje pytania biznesowe otrzymują odpowiedzi.

Jak to robimy w Standupcode

Oto jak nieustrukturyzowany tekst przekształcamy w graf

1. Import i analiza dokumentów

Każdy dokument zostanie dokładnie oczyszczony i przetworzony wstępnie, abyśmy mogli wyodrębnić fragmenty tekstu i zapisać metadane.

2. Rozpoznawanie i łączenie jednostek

Fragmenty zostaną przetworzone przez nasz interfejs API strukturyzacji języka naturalnego w celu zidentyfikowania jednostek i relacji między nimi oraz utworzenia grafu wiedzy.

3. Osadzanie i zarządzanie wektorami

Następnie fragmenty zostaną zwektoryzowane równolegle.

4. Scalanie i uzgadnianie baz danych

Zarówno dane wyjściowe ze strukturyzacji języka naturalnego, jak i osadzenia zostaną zapisane w jednej bazie danych, gotowej do zasilania wszystkich Twoich aplikacji RAG.

Opinie klientów

Poniższe recenzje zostały zebrane na naszej stronie.

4 gwiazdki na podstawie 100 recenzji

Doskonała Obsługa i Wsparcie

GraphRAG znacząco poprawił nasze możliwości wizualizacji danych. Zespół wsparcia jest zawsze responsywny i pomocny.

Zrecenzowane przez Pan Piotr Wiśniewski (Data Scientist)

Świetne Narzędzie do Zarządzania Danymi

GraphRAG uprościł nasze procesy zarządzania danymi, ułatwiając wyciąganie wniosków. Niektóre drobne funkcje wymagają poprawy, ale ogólnie jest bardzo skuteczny.

Zrecenzowane przez Pan Tomasz Biały (Analityk Danych)

Przyjazny Użytkownikowi i Wydajny

GraphRAG jest niesamowicie przyjazny użytkownikowi, a jego wydajność w obsłudze dużych zbiorów danych robi wrażenie. Gorąco polecam każdemu w analizie danych.

Zrecenzowane przez Pan Dawid Kowalski (Kierownik BI)

Cenny Element Naszego Stacku Technologicznego

GraphRAG stał się cenną częścią naszego stacku technologicznego, oferując narzędzia analityczne i wizualizacyjne. Krzywa nauki była nieco stroma, ale warto.

Zrecenzowane przez Pan Andrzej Lewicki (Specjalista IT)

Gorąco Polecam do Projektów Danych

GraphRAG zrewolucjonizował nasze projekty danych. Wizualizacje są czytelne i efektywne, a platforma jest niezawodna.

Zrecenzowane przez Pan Eryk Czarny (Inżynier Danych)

Świetne Możliwości Wizualizacji

Możliwości wizualizacji GraphRAG są imponujące, co ułatwia zrozumienie złożonych danych. Przydałoby się więcej opcji personalizacji.

Zrecenzowane przez Pan Borys Nowacki (Analityk Badań)

Imponujące Funkcje i Łatwość Użycia

GraphRAG oferuje szeroki zakres funkcji, które są łatwe w użyciu, nawet dla początkujących. To kluczowe narzędzie dla naszego zespołu.

Zrecenzowane przez Pan Marcin Cena (Kierownik Projektu)

Niezawodne i Mocne Narzędzie

GraphRAG jest niezawodnym narzędziem do naszych potrzeb wizualizacji danych. Moc platformy jest widoczna w jej wydajności i wynikach.

Zrecenzowane przez Pan Jacek Szymon (Kierownik Operacyjny)

Dobre, ale Potrzebne Więcej Integracji

GraphRAG jest dobry do podstawowej wizualizacji danych, ale brakuje mu niektórych funkcji integracji z innymi narzędziami, których używamy.

Zrecenzowane przez Pan Grzegorz Barton (Programista)

Obsługa Klienta na Najwyższym Poziomie

GraphRAG to nie tylko świetne narzędzie, ale również ich obsługa klienta jest na najwyższym poziomie. Reagują szybko i skutecznie.

Zrecenzowane przez Panna Sara Kamińska (Kierownik Wsparcia Klienta)

Masz pytania? Znajdź odpowiedzi poniżej!

Nasze najczęściej zadawane pytania

GraphRAG – skrót od Graph-based Retrieval-Augmented Generation – to zaawansowana platforma łącząca moc baz danych grafowych z technikami generowania rozszerzonego o wyszukiwanie. Wykorzystuje ona grafy wiedzy w celu poprawy jakości odpowiedzi w aplikacjach opartych o sztuczną inteligencję, wyszukując odpowiednie informacje w ustrukturyzowanej bazie danych grafowych, zapewniając tym samym dokładniejsze, trafniejsze kontekstowo i bardziej kompleksowe odpowiedzi.

GraphRAG najpierw wysyła zapytanie do bazy danych grafowych, aby pobrać odpowiednie węzły informacyjne na podstawie zapytania użytkownika. Informacje te są następnie przekazywane do generatywnego modelu AI, który wykorzystuje kontekst z grafu do wygenerowania precyzyjnej i dobrze poinformowanej odpowiedzi. Wykorzystując zarówno możliwości wyszukiwania, jak i generowania, GraphRAG dostarcza odpowiedzi, które są zarówno dokładne, jak i szczegółowe.

W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji, które opierają się wyłącznie na generowaniu opartym o sieci neuronowe, GraphRAG wykorzystuje ustrukturyzowaną wiedzę z baz danych grafowych, co zapewnia bardziej niezawodne i kontekstowe generowanie odpowiedzi. To hybrydowe podejście łączy w sobie zalety metod opartych zarówno o wyszukiwanie, jak i o generowanie, zapewniając, że informacje są zarówno trafne, jak i dokładnie reprezentowane.

Tak, GraphRAG został zaprojektowany tak, aby był kompatybilny z różnymi istniejącymi systemami i platformami. Można go zintegrować z infrastrukturą IT przedsiębiorstwa, systemami obsługi klienta, systemami zarządzania treścią i nie tylko. Jego modułowa architektura umożliwia łatwą integrację z interfejsami API i innymi komponentami oprogramowania, dzięki czemu jest wysoce elastyczny w dostosowywaniu do różnych zastosowań.