GraphRAG

Grafik ve vektörü birleştirerek her ikisinden de daha iyi bir şey yaratmak için yeni nesil geri alma artırılmış oluşturmayı inşa ediyoruz. Amaç, halüsinasyon gören sohbet robotu ve güven eksikliği sorunu olmadan işletmelerin RAG teknolojisini benimsemesine yardımcı olmaktır.

Bilgi Grafiklerini Vektör DB'leriyle Birleştirmek Neden Önemlidir?

Halüsinasyonlara Elveda

Mevcut Büyük Dil Modelleri, yeteneklerine rağmen genellikle veri 'halüsinasyonlarına' yol açan vektör veritabanlarının sınırlamalarında yatmaktadır.

Bu boşluğu gidermek ve belirli kullanım durumlarında temel LLM'lerin doğruluğunu iyileştirmek için RAG çok yardımcı oldu, ancak şu anda Vektör DB kullanımıyla sınırlı.

Tüm potansiyellerinin kilidini açmak bağlam gerektirir, Bilgi Grafikleri bunun için oluşturulmuştur.

İki dünyanın en iyisi

Standupcode olarak geleceğin, daha hızlı, daha doğru ve bağlama daha duyarlı bir çözüm elde etmek için iki dünyanın hibridizasyonunda olduğuna inanıyoruz.

Vektör gömmeleri, arama alanını daraltan hızlı ve verimli bir ön filtreleme sağlar. Daha sonra bilgi grafiği devreye girer ve zengin bağlam ve ilişkiler sunar.

Graph RAG'ye Girin

Standupcode devrim niteliğinde bir çözüm sunuyor: GraphRAG. Bilgi grafiklerinin bağlamsal zenginliğini RAG görevlerinin dinamik gücüyle birleştirerek, LLM'lerin karmaşık soruları daha doğru yanıtlaması için ihtiyaç duyduğu bağlamı sağlarız.

Sonuç? Verilerinizin özünü yakalayan kesin, alakalı ve içgörülü cevaplar.

Gelişmiş Doğruluk, Ölçeklenebilirlik ve Performans

GraphRAG ile, 'verilerinizle sohbet edin' konsepti gerçeğe dönüşüyor ve verileri statik bir depodan aktif, konuşkan bir ortağa dönüştürüyor.

Yapılandırılmamış verileriniz kullanılabilir ve kullanışlı hale gelir ve tüm işletme sorularınız artık yanıtlanır.

Standupcode'da nasıl yapıyoruz

Yapılandırılmamış metin grafiğe nasıl dönüştürülür?

1. Belge Alma ve Ayrıştırma

Her belge dikkatlice temizlenecek ve ön işlenecektir, böylece metin parçalarını çıkarabilir ve meta verileri saklayabiliriz.

2. Varlık Tanıma ve Bağlama

Parçalar, aralarındaki varlıkları ve ilişkileri tanımlamak ve bir bilgi grafiği oluşturmak için doğal dil yapılandırma API'mız aracılığıyla işlenecektir.

3. Gömmeler ve Vektör Yönetimi

Parçalar daha sonra paralel olarak vektörleştirilecektir.

4. Veritabanı Birleştirme ve Mutabakat

Hem NLS API'mizden yapılandırılmış çıktı hem de gömmeler, tüm RAG uygulamalarınıza güç vermeye hazır tek bir veritabanında saklanacaktır.

Müşteri Geri Bildirimleri

Aşağıdaki yorumlar web sitemizde toplandı.

4 yıldız üzerinden 100 inceleme
Mükemmel Hizmet ve Destek
GraphRAG, veri görselleştirme yeteneklerimizi önemli ölçüde geliştirdi. Destek ekipleri her zaman duyarlı ve yardımcı oluyor.
İnceleyen Bay Cem Kaya (Veri Bilimcisi)
Veri Yönetimi İçin Harika Bir Araç
GraphRAG kullanımı, veri yönetimi süreçlerimizi kolaylaştırdı ve içgörüleri çıkarmayı kolaylaştırdı. Bazı küçük özellikler geliştirilebilir, ancak genel olarak çok etkili.
İnceleyen Bay Ahmet Yılmaz (Veri Analisti)
Kullanıcı Dostu ve Verimli
GraphRAG inanılmaz derecede kullanıcı dostu ve büyük veri kümelerini işlemedeki verimliliği etkileyici. Veri analizi yapan herkese tavsiye ederim.
İnceleyen Bay Murat Güneş (İş Zekası Yöneticisi)
Teknoloji Grubumuza Değerli Bir Katkı
GraphRAG, anlayışlı analitik ve görselleştirme araçları sunan teknoloji grubumuzun değerli bir parçası haline geldi. Öğrenme eğrisi biraz dikti ama buna değdi.
İnceleyen Bay Fatih Altın (BT Uzmanı)
Veri Projeleri İçin Şiddetle Tavsiye Ederim
GraphRAG, veri projelerimiz için ezber bozan bir ürün oldu. Görselleştirmeler temiz ve etkili, platform güvenilir.
İnceleyen Bay Eren Yiğit (Veri Mühendisi)
Harika Görselleştirme Yetenekleri
GraphRAG'ın görselleştirme yetenekleri olağanüstü, karmaşık verileri anlaşılmasını kolaylaştırıyor. Daha fazla özelleştirme seçeneği ekleyebilseler harika olurdu.
İnceleyen Bay Serkan Yücel (Araştırma Analisti)
Etkileyici Özellikler ve Kullanımı Kolay
GraphRAG, yeni başlayanlar için bile kullanımı kolay, kapsamlı bir özellik seti sunar. Ekibimizin başarısı için çok önemli bir araç oldu.
İnceleyen Bay Can Erdem (Proje Müdürü)
Güvenilir ve Güçlü Araç
GraphRAG, veri görselleştirme ihtiyaçlarımız için güvenilir bir araç oldu. Platformun gücü, performansında ve çıktısında belirgindir.
İnceleyen Bay Burak Çetin (Operasyon Yöneticisi)
İyi, ancak Daha Fazla Entegrasyona İhtiyacı Var
GraphRAG temel veri görselleştirme için iyi ancak kullandığımız diğer araçlarla bazı entegrasyon özelliklerinden yoksun, bu da bizim için faydasını sınırlıyor.
İnceleyen Bay Ahmet Uslu (Yazılım Geliştirici)
Birinci Sınıf Müşteri Desteği
GraphRAG mükemmel bir araç olmakla kalmıyor, aynı zamanda müşteri desteği de birinci sınıf. Karşılaştığımız her konuda hızlı ve etkili bir şekilde yanıt veriyorlar.
İnceleyen Bayan Selin Kaya (Müşteri Destek Yöneticisi)

Sorularınız mı var? Cevapları Aşağıda Bulun!

En Sık Sorulan Sorular

Kısaca GraphRAG, grafik veritabanlarının gücünü geri alma artırılmış oluşturma teknikleriyle birleştiren gelişmiş bir çerçevedir. Bilgi grafiklerini kullanarak, yapılandırılmış bir grafik veritabanından ilgili bilgileri alarak yapay zeka uygulamalarındaki yanıtların kalitesini artırır, böylece daha doğru, bağlamsal olarak alakalı ve kapsamlı yanıtlar sağlar.
GraphRAG, önce kullanıcının sorgusuna göre ilgili bilgi düğümlerini almak için bir grafik veritabanını sorgulayarak çalışır. Bu bilgi daha sonra grafikten gelen bağlamı kullanarak kesin ve bilgilendirici bir yanıt oluşturmak için üretken bir AI modeline beslenir. Hem alma hem de oluşturma yeteneklerinden yararlanan GraphRAG, hem doğru hem de incelikli cevaplar sağlar.
Yalnızca sinir ağı tabanlı oluşturmaya dayanan geleneksel AI modellerinin aksine GraphRAG, yanıtların daha güvenilir ve bağlama duyarlı bir şekilde oluşturulmasını sağlayan grafik veritabanlarından yapılandırılmış bilgileri içerir. Bu hibrit yaklaşım, hem alma tabanlı hem de oluşturma tabanlı yöntemlerin güçlü yönlerini birleştirerek bilginin hem alakalı hem de doğru bir şekilde temsil edilmesini sağlar.
Evet, GraphRAG çeşitli mevcut sistem ve platformlarla uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır. Kurumsal BT altyapısına, müşteri destek sistemlerine, içerik yönetim sistemlerine ve daha fazlasına entegre edilebilir. Modüler mimarisi, API'ler ve diğer yazılım bileşenleriyle kolay entegrasyona olanak tanıyarak farklı kullanım durumlarına yüksek düzeyde uyarlanabilir hale getirir.