Begränsningen hos dagens stora språkmodeller ligger i vektor databaser. Trots deras kapacitet leder dessa ofta till data "hallucinationer".
För att åtgärda denna brist och förbättra noggrannheten hos grundläggande LLM:er för specifika användningsfall har RAG varit till stor hjälp, men begränsas för närvarande av användningen av Vector DB.
Att låsa upp deras fulla potential kräver kontext, och det är precis vad kunskapsgrafer är byggda för.
På Standupcode tror vi att framtiden ligger i en hybrid mellan två världar för att få en snabbare, mer exakt och mer kontextmedveten lösning.
Vektorinbäddningar möjliggör en snabb och effektiv förfiltrering som begränsar sök utrymmet. Sedan kliver kunskapsgrafen in och erbjuder ett rikt sammanhang och relationer.
Standupcode introducerar en revolutionerande lösning: GraphRAG. Genom att kombinera den kontextuella rikedomen hos kunskapsgrafer med den dynamiska kraften hos RAG-uppgifter, ger vi det sammanhang som LLM:er behöver för att mer exakt kunna besvara komplexa frågor.
Resultatet? Exakta, relevanta och insiktsfulla svar som fångar den sanna essensen av dina data.
Med GraphRAG blir konceptet "chatta med dina data" verklighet och förvandlar data från ett statiskt arkiv till en aktiv samtalspartner.
Dina ostrukturerade data blir användbara och alla dina affärsfrågor får nu svar.
Varje dokument kommer att noggrant rengöras och förbehandlas så att vi kan extrahera textstycken och lagra metadata.
Delarna kommer att bearbetas genom vår API för strukturering av naturligt språk för att identifiera enheter och relationer mellan dem och skapa en kunskapsgraf.
Delarna kommer sedan att vektoriseras parallellt.
Både den strukturerade utdata från vår NLS API och inbäddningarna kommer att lagras i en enda databas, redo att driva alla dina RAG-applikationer.
Kundfeedback
Följande omdömen samlades in på vår webbplats.
Har du frågor? Hitta svar nedan!
Våra mest frekvent ställda frågor