GraphRAG

Chúng tôi đang xây dựng thế hệ tiếp theo của retrieval augmented generation, hợp nhất đồ thị với vector để tạo ra thứ gì đó tốt hơn cả hai. Mục tiêu là giúp các doanh nghiệp áp dụng công nghệ RAG mà không gặp phải vấn đề về chatbot bị ảo giác và thiếu tin tưởng.

Tại sao nên hợp nhất Biểu đồ tri thức với Vector DB?

Tạm biệt ảo giác

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại nằm ở những hạn chế của cơ sở dữ liệu vector, vốn thường dẫn đến 'ảo giác' dữ liệu bất chấp khả năng của chúng.

Để giải quyết khoảng cách này và cải thiện độ chính xác của LLM cơ bản trên các trường hợp sử dụng cụ thể, RAG đã rất hữu ích, nhưng hiện đang bị hạn chế bởi việc sử dụng Vector DB.

Giải phóng toàn bộ tiềm năng của họ đòi hỏi ngữ cảnh, Biểu đồ tri thức được xây dựng cho việc này.

Điều tốt nhất của cả hai thế giới

Tại Standupcode, chúng tôi tin rằng tương lai nằm ở sự kết hợp của hai thế giới để có được một giải pháp nhanh hơn, chính xác hơn và nhận thức ngữ cảnh hơn.

Nhúng vectơ cung cấp khả năng lọc trước nhanh chóng, hiệu quả, thu hẹp không gian tìm kiếm. Sau đó, biểu đồ tri thức bước vào, cung cấp ngữ cảnh và mối quan hệ phong phú

Nhập Graph RAG

Standupcode giới thiệu một giải pháp mang tính cách mạng: GraphRAG. Bằng cách hợp nhất sự phong phú về ngữ cảnh của biểu đồ tri thức với sức mạnh năng động của các tác vụ RAG, chúng tôi cung cấp ngữ cảnh mà LLM cần để trả lời chính xác hơn các câu hỏi phức tạp.

Kết quả? Câu trả lời chính xác, phù hợp và sâu sắc nắm bắt được bản chất thực sự của dữ liệu của bạn.

Cải thiện độ chính xác, khả năng mở rộng và hiệu suất

Với GraphRAG, khái niệm 'trò chuyện với dữ liệu của bạn' trở thành hiện thực, chuyển đổi dữ liệu từ kho lưu trữ tĩnh thành đối tác trò chuyện tích cực.

Dữ liệu phi cấu trúc của bạn trở nên có thể sử dụng và hữu ích, và tất cả các câu hỏi kinh doanh của bạn giờ đã được trả lời.

Cách chúng tôi thực hiện tại Standupcode

Đây là cách văn bản phi cấu trúc được biến thành biểu đồ

1. Nhập và phân tích cú pháp tài liệu

Mỗi tài liệu sẽ được làm sạch và xử lý trước cẩn thận để chúng tôi có thể trích xuất các đoạn văn bản và lưu trữ siêu dữ liệu.

2. Nhận dạng và liên kết thực thể

Các đoạn sẽ được xử lý thông qua API cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên của chúng tôi để xác định các thực thể và mối quan hệ giữa chúng và tạo ra biểu đồ tri thức.

3. Nhúng và quản lý vectơ

Các đoạn sau đó sẽ được vector hóa song song.

4. Hợp nhất và đối chiếu cơ sở dữ liệu

Cả đầu ra có cấu trúc từ API NLS của chúng tôi cũng như các nhúng sẽ được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu duy nhất, sẵn sàng cung cấp năng lượng cho tất cả các ứng dụng RAG của bạn.

Phản Hồi Khách Hàng

Các đánh giá sau đây được thu thập trên trang web của chúng tôi.

4 sao dựa trên 100 đánh giá
Dịch vụ và hỗ trợ tuyệt vời
GraphRAG đã cải thiện đáng kể khả năng hiển thị dữ liệu của chúng tôi. Nhóm hỗ trợ của họ luôn phản hồi nhanh chóng và hữu ích.
Được Đánh Giá Bởi Ông Phạm Quốc Anh (Nhà khoa học dữ liệu)
Công cụ tuyệt vời để quản lý dữ liệu
Sử dụng GraphRAG đã hợp lý hóa các quy trình quản lý dữ liệu của chúng tôi, giúp việc trích xuất thông tin chi tiết trở nên dễ dàng hơn. Một số tính năng nhỏ có thể được cải thiện, nhưng nhìn chung, nó rất hiệu quả.
Được Đánh Giá Bởi Ông Vũ Đức Thắng (Nhà phân tích dữ liệu)
Thân thiện với người dùng và hiệu quả
GraphRAG cực kỳ thân thiện với người dùng và hiệu quả của nó trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn rất ấn tượng. Tôi khuyên bạn nên sử dụng nó cho bất kỳ ai phân tích dữ liệu.
Được Đánh Giá Bởi Ông Trần Hoàng Nam (Giám đốc kinh doanh thông minh)
Bổ sung giá trị cho kho công nghệ của chúng tôi
GraphRAG đã trở thành một phần quý giá trong kho công nghệ của chúng tôi, cung cấp các công cụ phân tích và trực quan hóa sâu sắc. Đường cong học tập hơi dốc, nhưng đáng giá.
Được Đánh Giá Bởi Ông Nguyễn Thành Phát (Chuyên gia CNTT)
Rất khuyến khích cho các dự án dữ liệu
GraphRAG đã thay đổi cuộc chơi cho các dự án dữ liệu của chúng tôi. Hình ảnh trực quan rõ ràng và impactful, và nền tảng đáng tin cậy.
Được Đánh Giá Bởi Ông Phạm Thành Nam (Kỹ sư dữ liệu)
Khả năng hiển thị tuyệt vời
Khả năng hiển thị của GraphRAG là vượt trội, giúp dữ liệu phức tạp dễ hiểu hơn. Sẽ rất tuyệt nếu họ có thể thêm nhiều tùy chọn tùy chỉnh hơn.
Được Đánh Giá Bởi Ông Bùi Quốc Trung (Nhà phân tích nghiên cứu)
Các tính năng ấn tượng và dễ sử dụng
GraphRAG cung cấp một bộ tính năng toàn diện dễ sử dụng, ngay cả đối với người mới bắt đầu. Nó là một công cụ quan trọng cho sự thành công của nhóm chúng tôi.
Được Đánh Giá Bởi Ông Hoàng Văn Duy (Quản lý dự án)
Công cụ đáng tin cậy và mạnh mẽ
GraphRAG là một công cụ đáng tin cậy cho nhu cầu hiển thị dữ liệu của chúng tôi. Sức mạnh của nền tảng thể hiện rõ ở hiệu suất và đầu ra của nó.
Được Đánh Giá Bởi Ông Phạm Xuân Phúc (Giám đốc điều hành)
Tốt, nhưng cần nhiều tích hợp hơn
GraphRAG tốt cho việc hiển thị dữ liệu cơ bản, nhưng nó thiếu một số tính năng tích hợp với các công cụ khác mà chúng tôi sử dụng, điều này hạn chế tiện ích của nó đối với chúng tôi.
Được Đánh Giá Bởi Ông Lê Tấn Đạt (Nhà phát triển phần mềm)
Hỗ trợ khách hàng hàng đầu
GraphRAG không chỉ là một công cụ tuyệt vời mà dịch vụ hỗ trợ khách hàng của họ cũng hàng đầu. Họ phản hồi nhanh chóng và hiệu quả cho bất kỳ vấn đề nào chúng tôi gặp phải.
Được Đánh Giá Bởi Cô Nguyễn Mai Lan (Giám đốc hỗ trợ khách hàng)

Có Câu Hỏi? Tìm Câu Trả Lời Dưới Đây!

Các Câu Hỏi Thường Gặp Nhất Của Chúng Tôi

GraphRAG, viết tắt của Graph-based Retrieval-Augmented Generation, là một framework tiên tiến kết hợp sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị với các kỹ thuật tạo tăng cường truy xuất. Nó sử dụng biểu đồ tri thức để nâng cao chất lượng của các phản hồi trong các ứng dụng AI bằng cách truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu đồ thị có cấu trúc, từ đó đảm bảo các phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh và toàn diện hơn.
GraphRAG hoạt động bằng cách truy vấn cơ sở dữ liệu đồ thị trước để truy xuất các nút thông tin liên quan dựa trên truy vấn của người dùng. Thông tin này sau đó được đưa vào mô hình AI tổng quát, sử dụng ngữ cảnh từ biểu đồ để tạo phản hồi chính xác và thông tin. Bằng cách tận dụng cả khả năng truy xuất và tạo, GraphRAG cung cấp câu trả lời vừa chính xác vừa sắc thái.
Không giống như các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào tạo dựa trên mạng nơ-ron, GraphRAG kết hợp kiến thức có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu đồ thị, cung cấp khả năng tạo phản hồi đáng tin cậy và nhận biết ngữ cảnh hơn. Cách tiếp cận kết hợp này kết hợp điểm mạnh của cả phương pháp dựa trên truy xuất và dựa trên tạo, đảm bảo thông tin vừa có liên quan vừa được thể hiện chính xác.
Có, GraphRAG được thiết kế để tương thích với nhiều hệ thống và nền tảng hiện có. Nó có thể được tích hợp vào cơ sở hạ tầng CNTT của doanh nghiệp, hệ thống hỗ trợ khách hàng, hệ thống quản lý nội dung, v.v. Kiến trúc mô-đun của nó cho phép dễ dàng tích hợp với API và các thành phần phần mềm khác, làm cho nó có khả năng thích ứng cao với các trường hợp sử dụng khác nhau.