GraphRAG

Мы создаем следующее поколение генерации, дополненной поиском, объединяя графы с векторами, чтобы создать нечто лучшее, чем оба эти подхода. Цель - помочь предприятиям внедрить технологию RAG, избежав проблемы галлюцинирующих чат-ботов и отсутствия доверия.

Зачем объединять графы знаний с векторными базами данных?

Прощайте, галлюцинации

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.

Лучшее из обоих миров

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.

Встречайте Graph RAG

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.

Повышенная точность, масштабируемость и производительность

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.

Как мы это делаем в Standupcode

Вот как неструктурированный текст превращается в граф

1. Импорт и анализ документов

Каждый документ будет тщательно очищен и предобработан, чтобы мы могли извлечь фрагменты текста и сохранить метаданные.

2. Распознавание и связывание сущностей

Фрагменты будут обработаны с помощью нашего API структурирования естественного языка, чтобы идентифицировать сущности и отношения между ними, и создать граф знаний.

3. Вложения и управление векторами

Затем фрагменты будут векторизованы параллельно.

4. Слияние и согласование баз данных

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.

4 звезды на основе 100 отзывов
Отличное обслуживание и поддержка
GraphRAG значительно улучшил наши возможности визуализации данных. Их служба поддержки всегда отзывчива и полезна.
Отзыв от Александр Иванов (Data Scientist)
Отличный инструмент для управления данными
Использование GraphRAG упростило наши процессы управления данными, облегчив извлечение информации. Некоторые второстепенные функции можно было бы улучшить, но в целом это очень эффективный инструмент.
Отзыв от Владимир Петров (Data Analyst)
Удобный и эффективный
GraphRAG невероятно удобен в использовании, а его эффективность в обработке больших наборов данных впечатляет. Я очень рекомендую его всем, кто занимается анализом данных.
Отзыв от Алексей Иваненко (Business Intelligence Manager)
Ценное дополнение к нашему технологическому стеку
GraphRAG стал ценной частью нашего технологического стека, предлагая проницательную аналитику и инструменты визуализации. Кривая обучения была немного крутой, но оно того стоило.
Отзыв от Андрей Каменский (IT Specialist)
Настоятельно рекомендую для проектов, связанных с данными
GraphRAG изменил правила игры в наших проектах, связанных с данными. Визуализация чистая и впечатляющая, а платформа надежна.
Отзыв от Валерий Королёв (Data Engineer)
Отличные возможности визуализации
Возможности визуализации GraphRAG выдающиеся, что делает сложные данные более понятными. Было бы здорово, если бы они добавили больше возможностей настройки.
Отзыв от Сурен Соколов (Research Analyst)
Впечатляющие функции и простота использования
GraphRAG предлагает исчерпывающий набор функций, которые просты в использовании даже для новичков. Это был ключевой инструмент успеха нашей команды.
Отзыв от Денис Трипетч (Project Manager)
Надежный и мощный инструмент
GraphRAG был надежным инструментом для наших задач визуализации данных. Мощь платформы очевидна в ее производительности и результатах.
Отзыв от Артём Кулаков (Operations Manager)
Хорошо, но нужно больше интеграций
GraphRAG хорош для базовой визуализации данных, но ему не хватает некоторых функций интеграции с другими инструментами, которые мы используем, что ограничивает его полезность для нас.
Отзыв от Павел Бакстер (Software Developer)
Первоклассная поддержка клиентов
GraphRAG - это не только отличный инструмент, но и первоклассная поддержка клиентов. Они быстро и эффективно реагируют на любые возникающие у нас проблемы.
Отзыв от Мария Срычат (Customer Support Manager)

Есть вопросы? Найдите ответы ниже!

Наиболее часто задаваемые вопросы

GraphRAG, сокращение от Graph-based Retrieval-Augmented Generation, - это передовая платформа, объединяющая мощь графовых баз данных с методами генерации, дополненной выборкой. Она использует графы знаний для повышения качества ответов в приложениях ИИ путем извлечения релевантной информации из структурированной графовой базы данных, обеспечивая тем самым более точные, контекстуально релевантные и исчерпывающие ответы.
GraphRAG работает, сначала запрашивая графовую базу данных для извлечения релевантных информационных узлов на основе запроса пользователя. Эта информация затем передается в генеративную модель ИИ, которая использует контекст из графа для создания точного и информативного ответа. Используя как возможности поиска, так и генерации, GraphRAG предоставляет ответы, которые являются одновременно точными и детализированными.
В отличие от традиционных моделей ИИ, которые полагаются исключительно на генерацию на основе нейронных сетей, GraphRAG включает в себя структурированные знания из графовых баз данных, что обеспечивает более надежную и контекстно-зависимую генерацию ответов. Этот гибридный подход сочетает в себе сильные стороны как методов поиска, так и методов генерации, гарантируя, что информация является одновременно релевантной и точно представленной.
Да, GraphRAG разработан для совместимости с различными существующими системами и платформами. Он может быть интегрирован в ИТ-инфраструктуру предприятия, системы поддержки клиентов, системы управления контентом и многое другое. Его модульная архитектура позволяет легко интегрироваться с API и другими программными компонентами, что делает его легко адаптируемым к различным вариантам использования.