Forankrede svar, der følger forbindelserne mellem fakta — færre hallucinationer og hvert svar med sporbar sti.
Standard-RAG henter tekststykker, der ligner spørgsmålet. Det virker, til svaret afhænger af, hvordan ting forbindes — denne leverandør ejes af det selskab, som er underlagt denne regulering. Fladt vektorsøg kan ikke følge disse spring.
En videnskraf gør relationerne eksplicitte. Entiteter bliver knuder, relationer bliver kanter, og et spørgsmål på tværs af flere forbundne fakta kan besvares ved at traversere dem. GraphRAG kombinerer det med sprogmodeller, forankret i en sporbar sti.
Gevinsten: færre hallucinationer og svar, du kan citere. Når en model viser faktakæden, bliver "stol på mig" til "her er hvorfor".
Vi starter fra de spørgsmål, systemet svarer forkert på, og arbejder baglæns til entiteterne og relationerne. Det definerer et skema skræddersyet til dit domæne frem for en generisk ontologi. Så udtrækker vi entiteter og relationer fra dine kilder.
Oven på grafen bygger vi GraphRAG-hentelaget, der kombinerer graftraversering med vektorsøgning. Hvert svar bærer sin sti, så ræsonnementet kan verificeres.
Svar på spørgsmål på tværs af regler, entiteter og ændringer.
Forbind spredte dokumenter og systemer til én søgbar helhed.
Spor ejerskab, relationer og eksponering.
Forbind fund, metoder og citeringer.
Afdæk skjulte forbindelser mellem aktører.
Ræsonner over komponenter og leverandører.
Vi identificerer de spørgsmål, systemet svarer forkert på.
Vi samler kilderne og definerer relevante entiteter og relationer.
Vi designer et domænespecifikt skema.
Vi udtrækker, fylder grafen og bygger GraphRAG-laget.
Vi evaluerer nøjagtighed og stikvalitet.
Vi leverer grafen, hentelaget og en vedligeholdelsesguide.
Vi kombinerer en grafdatabase med moderne hentning og bruger LLM'er til at bygge og svare.
Det svarer på spørgsmål afhængige af forbindelser og giver en sporbar sti.
Nej. Vi designer et skema om spørgsmålene og forfiner undervejs.
Udtrukket fra dokumenter og systemer, med gennemgang hvor kritisk.
Forankring i en faktasti reducerer selvsikre fejl målbart.
