GraphRAG

Vi bygger nästa generations hämtningsförstärkt generering och förenar graf med vektor för att skapa något bättre än båda. Målet är att hjälpa företag att anamma RAG-teknik utan problemet med hallucinerande chatbottar och bristande förtroende.

Varför slå samman kunskapsgrafer med vektordatabaser?

Hejdå till hallucinationer

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.

Det bästa av två världar

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.

Stig in i Graph RAG

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.

Förbättrad noggrannhet, skalbarhet och prestanda

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.

Hur vi gör det på Standupcode

Så här förvandlas ostrukturerad text till en graf

1. Dokument import och parsning

Varje dokument kommer att noggrant rengöras och förbehandlas så att vi kan extrahera textstycken och lagra metadata.

2. Entitets igenkänning och länkning

Delarna kommer att bearbetas genom vår API för strukturering av naturligt språk för att identifiera enheter och relationer mellan dem och skapa en kunskapsgraf.

3. Inbäddningar och vektorhantering

Delarna kommer sedan att vektoriseras parallellt.

4. Sammanslagning och avstämning av databaser

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.

4 stjärnor baserat på 100 omdömen
Utmärkt service och support
GraphRAG har avsevärt förbättrat våra möjligheter till datavisualisering. Deras supportteam är alltid responsivt och hjälpsamt.
Recenserad av Herr Lars Bergström (Data Scientist)
Fantastiskt verktyg för datahantering
Användningen av GraphRAG har effektiviserat våra datahanteringsprocesser, vilket gör det lättare att extrahera insikter. Vissa mindre funktioner kan förbättras, men överlag är det mycket effektivt.
Recenserad av Herr Johan Karlsson (Data Analyst)
Användarvänligt och effektivt
GraphRAG är otroligt användarvänligt och dess effektivitet i att hantera stora datamängder är imponerande. Jag rekommenderar det starkt till alla inom dataanalys.
Recenserad av Herr David Henriksson (Business Intelligence Manager)
Värdefullt tillägg till vår teknikstack
GraphRAG har blivit en värdefull del av vår teknikstack och erbjuder insiktsfulla analys- och visualiseringsverktyg. Inlärningskurvan var lite brant, men värd det.
Recenserad av Herr Peter Lundgren (IT Specialist)
Rekommenderas starkt för dataprojekt
GraphRAG har varit revolutionerande för våra dataprojekt. Visualiseringarna är rena och effektfulla, och plattformen är pålitlig.
Recenserad av Herr Marcus Holm (Data Engineer)
Fantastiska visualiseringsmöjligheter
Visualiseringsmöjligheterna i GraphRAG är enastående och gör komplex data lättare att förstå. Det vore bra om de kunde lägga till fler anpassningsalternativ.
Recenserad av Herr Patrik Eriksson (Research Analyst)
Imponerande funktioner och lätt att använda
GraphRAG erbjuder en omfattande uppsättning funktioner som är lätta att använda, även för nybörjare. Det har varit ett avgörande verktyg för vårt teams framgång.
Recenserad av Herr Viktor Lund (Project Manager)
Pålitligt och kraftfullt verktyg
GraphRAG har varit ett pålitligt verktyg för våra behov av datavisualisering. Plattformens styrka framgår tydligt i dess prestanda och resultat.
Recenserad av Herr Thomas Eriksson (Operations Manager)
Bra, men behöver fler integrationer
GraphRAG är bra för grundläggande datavisualisering, men den saknar vissa integrationsfunktioner med andra verktyg vi använder, vilket begränsar dess användbarhet för oss.
Recenserad av Herr Daniel Björk (Software Developer)
Förstklassig kundsupport
GraphRAG är inte bara ett utmärkt verktyg, utan deras kundsupport är också förstklassig. De svarar snabbt och effektivt på alla problem vi stöter på.
Recenserad av Fröken Elin Andersson (Customer Support Manager)

Har du frågor? Hitta svar nedan!

Våra mest frekvent ställda frågor

GraphRAG, en förkortning för Graph-based Retrieval-Augmented Generation, är ett avancerat ramverk som kombinerar kraften i grafdatabaser med tekniker för hämtningsförstärkt generering. Den använder kunskapsgrafer för att förbättra kvaliteten på svar i AI-applikationer genom att hämta relevant information från en strukturerad grafdatabas, vilket säkerställer mer exakta, sammanhangsrelevanta och heltäckande svar.
GraphRAG fungerar genom att först fråga en grafdatabas för att hämta relevanta informationsnoder baserat på användarens fråga. Denna information matas sedan in i en generativ AI-modell, som använder sammanhanget från grafen för att generera ett exakt och välinformerat svar. Genom att utnyttja både hämtnings- och genereringsmöjligheter ger GraphRAG svar som är både korrekta och nyanserade.
Till skillnad från traditionella AI-modeller som enbart förlitar sig på neurala nätverksbaserad generering, integrerar GraphRAG strukturerad kunskap från grafdatabaser, vilket ger en mer tillförlitlig och sammanhangsmedveten generering av svar. Denna hybridmetod kombinerar styrkorna hos både hämtningsbaserade och genereringsbaserade metoder, vilket säkerställer att informationen är både relevant och korrekt representerad.
Ja, GraphRAG är utformad för att vara kompatibel med olika befintliga system och plattformar. Den kan integreras i företags IT-infrastruktur, kundsupportsystem, innehållshanteringssystem och mer. Dess modulära arkitektur möjliggör enkel integration med API:er och andra programvarukomponenter, vilket gör den mycket anpassningsbar till olika användningsfall.