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.
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.
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.
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.
Her belge dikkatlice temizlenecek ve ön işlenecektir, böylece metin parçalarını çıkarabilir ve meta verileri saklayabiliriz.
Parçalar, aralarındaki varlıkları ve ilişkileri tanımlamak ve bir bilgi grafiği oluşturmak için doğal dil yapılandırma API'mız aracılığıyla işlenecektir.
Parçalar daha sonra paralel olarak vektörleştirilecektir.
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.
Sorularınız mı var? Cevapları Aşağıda Bulun!
En Sık Sorulan Sorular