Проблема текущих больших языковых моделей заключается в ограничениях векторных баз данных, которые, несмотря на свои возможности, часто приводят к «галлюцинациям» данных.
Чтобы устранить этот пробел и повысить точность базовых LLM в конкретных случаях использования, RAG очень помог, но в настоящее время ограничен использованием Vector DB.
Для раскрытия всего их потенциала требуется контекст, и графы знаний созданы именно для этого.
Мы в Standupcode считаем, что будущее - за гибридизацией двух миров для получения более быстрого, точного и контекстуально-зависимого решения.
Векторные вложения обеспечивают быструю и эффективную предварительную фильтрацию, сужая пространство поиска. Затем в игру вступает граф знаний, предлагая богатый контекст и связи.
Standupcode представляет революционное решение: GraphRAG. Объединяя контекстуальное богатство графов знаний с динамической мощью задач RAG, мы предоставляем контекст, необходимый LLM для более точного ответа на сложные вопросы.
Результат? Точные, релевантные и информативные ответы, которые отражают истинную суть ваших данных.
С GraphRAG концепция «общения с вашими данными» становится реальностью, превращая данные из статического хранилища в активного собеседника.
Ваши неструктурированные данные становятся пригодными к использованию и полезными, и на все ваши бизнес-вопросы теперь есть ответы.
Каждый документ будет тщательно очищен и предобработан, чтобы мы могли извлечь фрагменты текста и сохранить метаданные.
Фрагменты будут обработаны с помощью нашего API структурирования естественного языка, чтобы идентифицировать сущности и отношения между ними, и создать граф знаний.
Затем фрагменты будут векторизованы параллельно.
Как структурированный вывод нашего API NLS, так и вложения будут храниться в единой базе данных, готовой для питания всех ваших приложений RAG.
Отзывы клиентов
Следующие отзывы были собраны на нашем веб-сайте.
Есть вопросы? Найдите ответы ниже!
Наиболее часто задаваемые вопросы