GraphRAG

Estamos a construir a próxima geração de geração aumentada por recuperação, fundindo gráficos com vetores para criar algo melhor do que ambos. O objetivo é ajudar as empresas a adotarem a tecnologia RAG sem o problema de alucinação de chatbot e falta de confiança.

Por que fundir Grafos de Conhecimento com bancos de dados vetoriais?

Adeus às Alucinações

A limitação dos atuais Modelos de Linguagem Ampla reside nos bancos de dados vetoriais, que, apesar de suas capacidades, muitas vezes levam a 'alucinações' de dados.

Para resolver esta lacuna e melhorar a precisão básica dos LLMs em casos de uso específicos, o RAG tem sido muito útil, mas está atualmente limitado pelo uso de bancos de dados vetoriais.

Libertar todo o seu potencial exige contexto, e os Grafos de Conhecimento são construídos para isso.

O melhor de dois mundos

Na Standupcode, acreditamos que o futuro reside na hibridização de dois mundos para obter uma solução mais rápida, precisa e contextualizada.

As embeddings vetoriais fornecem uma pré-filtragem rápida e eficiente, reduzindo o espaço de pesquisa. Em seguida, o grafo de conhecimento entra em ação, oferecendo um contexto rico e relações.

Apresentando o GraphRAG

A Standupcode apresenta uma solução revolucionária: GraphRAG. Ao fundir a riqueza contextual dos grafos de conhecimento com o poder dinâmico das tarefas RAG, fornecemos o contexto de que os LLMs precisam para responder com mais precisão a perguntas complexas.

O resultado? Respostas precisas, relevantes e perspicazes que capturam a verdadeira essência dos seus dados.

Precisão, escalabilidade e desempenho aprimorados

Com o GraphRAG, o conceito de 'conversar com os seus dados' torna-se uma realidade, transformando os dados de um repositório estático num parceiro ativo e conversacional.

Seus dados não estruturados tornam-se utilizáveis e úteis, e todas as suas perguntas de negócios agora são respondidas.

Como fazemos na Standupcode

Veja como o texto não estruturado é transformado num grafo

1. Importação e análise de documentos

Cada documento será cuidadosamente limpo e pré-processado para que possamos extrair trechos de texto e armazenar metadados.

2. Reconhecimento e ligação de entidades

Os trechos serão processados através da nossa API de estruturação de linguagem natural para identificar entidades e relações entre elas e produzir um grafo de conhecimento.

3. Embeddings e gerenciamento de vetores

Os trechos serão então vetorizados em paralelo.

4. Fusão e reconciliação de bancos de dados

Tanto a saída estruturada da nossa API NLS como as embeddings serão armazenadas numa única base de dados, pronta para alimentar todas as suas aplicações RAG.

Feedback dos Clientes

As avaliações a seguir foram coletadas em nosso site.

4 estrelas baseado em 100 avaliações

Excelente serviço e suporte

O GraphRAG melhorou significativamente nossas capacidades de visualização de dados. Sua equipe de suporte é sempre responsiva e prestativa.

Avaliado por Sr. Fernando Nogueira (Cientista de Dados)

Ótima ferramenta para gerenciamento de dados

O uso do GraphRAG simplificou nossos processos de gerenciamento de dados, facilitando a extração de insights. Alguns recursos menores podem ser melhorados, mas no geral, é muito eficaz.

Avaliado por Sr. Luiz Tavares (Analista de Dados)

Fácil de usar e eficiente

O GraphRAG é incrivelmente fácil de usar e sua eficiência no tratamento de grandes conjuntos de dados é impressionante. Eu o recomendo fortemente para qualquer pessoa em análise de dados.

Avaliado por Sr. Roberto Souza (Gerente de Business Intelligence)

Adição valiosa à nossa pilha tecnológica

O GraphRAG tornou-se uma parte valiosa de nossa pilha tecnológica, oferecendo análises perspicazes e ferramentas de visualização. A curva de aprendizado foi um pouco íngreme, mas valeu a pena.

Avaliado por Sr. Ricardo Mendes (Especialista de TI)

Altamente recomendado para projetos de dados

O GraphRAG mudou as regras do jogo para nossos projetos de dados. As visualizações são limpas e impactantes, e a plataforma é confiável.

Avaliado por Sr. Sérgio Carvalho (Engenheiro de Dados)

Excelentes capacidades de visualização

As capacidades de visualização do GraphRAG são excelentes, tornando dados complexos mais fáceis de entender. Seria ótimo se eles pudessem adicionar mais opções de personalização.

Avaliado por Sr. Marcelo Soares (Analista de Pesquisa)

Recursos impressionantes e fáceis de usar

O GraphRAG oferece um conjunto abrangente de recursos que são fáceis de usar, mesmo para iniciantes. Tem sido uma ferramenta crucial para o sucesso de nossa equipe.

Avaliado por Sr. Eduardo Torres (Gerente de Projeto)

Ferramenta confiável e poderosa

O GraphRAG tem sido uma ferramenta confiável para nossas necessidades de visualização de dados. O poder da plataforma é evidente em seu desempenho e resultados.

Avaliado por Sr. Augusto Marques (Gerente de Operações)

Bom, mas precisa de mais integrações

O GraphRAG é bom para visualização básica de dados, mas falta alguns recursos de integração com outras ferramentas que usamos, o que limita sua utilidade para nós.

Avaliado por Sr. Paulo Borges (Desenvolvedor de Software)

Suporte ao cliente de primeira linha

O GraphRAG não é apenas uma ferramenta excelente, mas seu suporte ao cliente também é de primeira linha. Eles respondem de forma rápida e eficaz a quaisquer problemas que encontramos.

Avaliado por Srta. Juliana Amaral (Gerente de Suporte ao Cliente)

Tem Dúvidas? Encontre as Respostas Aqui!

Nossas Perguntas Mais Frequentes

Imagine só: um mundo onde as respostas às suas perguntas são precisas, completas e contextualmente relevantes. Apresentamos o GraphRAG, a abreviação para Geração Aumentada por Recuperação Baseada em Grafos, uma estrutura avançada que une a força dos bancos de dados de grafos com as técnicas de geração aumentada por recuperação. Ele usa grafos de conhecimento para aprimorar a qualidade das respostas em aplicações de IA, recuperando informações relevantes de um banco de dados de grafos estruturado, garantindo assim respostas mais precisas, contextualmente relevantes e abrangentes.

GraphRAG funciona primeiro consultando um banco de dados de grafos para recuperar nós de informação relevantes com base na consulta do utilizador. Esta informação é então fornecida a um modelo de IA generativo, que utiliza o contexto do gráfico para gerar uma resposta precisa e informada. Ao aproveitar as capacidades de recuperação e geração, GraphRAG fornece respostas precisas e diferenciadas.

Ao contrário dos modelos tradicionais de IA que dependem exclusivamente da geração baseada em redes neuronais, o GraphRAG incorpora conhecimento estruturado de bancos de dados de grafos, o que proporciona uma geração de respostas mais confiável e contextualizada. Esta abordagem híbrida combina os pontos fortes dos métodos baseados em recuperação e baseados em geração, garantindo que a informação seja relevante e representada com precisão.

Sim, o GraphRAG foi projetado para ser compatível com vários sistemas e plataformas existentes. Pode ser integrado na infraestrutura de TI empresarial, em sistemas de suporte ao cliente, em sistemas de gestão de conteúdo e muito mais. Sua arquitetura modular permite uma fácil integração com APIs e outros componentes de software, tornando-o altamente adaptável a diferentes casos de uso.