Forankrede svar som følger koblingene mellom fakta — færre hallusinasjoner og hvert svar med sporbar sti.
Standard-RAG henter tekstbiter som ligner spørsmålet. Det virker til svaret avhenger av hvordan ting kobles — denne leverandøren eies av det selskapet, som er underlagt denne reguleringen. Flat vektorsøk kan ikke følge disse hoppene.
En kunnskapsgraf gjør relasjonene eksplisitte. Entiteter blir noder, relasjoner blir kanter, og et spørsmål på tvers av flere koblede fakta kan besvares ved å traversere dem. GraphRAG kombinerer det med språkmodeller, forankret i en sporbar sti.
Gevinsten: færre hallusinasjoner og svar du kan sitere. Når en modell viser faktakjeden, blir «stol på meg» til «her er hvorfor».
Vi starter fra spørsmålene systemet svarer feil på, og jobber bakover til entitetene og relasjonene. Det definerer et skjema skreddersydd for domenet ditt fremfor en generisk ontologi. Så trekker vi ut entiteter og relasjoner fra kildene dine.
Oppå grafen bygger vi GraphRAG-innhentingslaget, som kombinerer graftraversering med vektorsøk. Hvert svar bærer sin sti, så resonnementet kan verifiseres.
Svar på spørsmål på tvers av regler, entiteter og endringer.
Koble spredte dokumenter og systemer til én søkbar helhet.
Spor eierskap, relasjoner og eksponering.
Koble funn, metoder og siteringer.
Avdekk skjulte koblinger mellom aktører.
Resonner over komponenter og leverandører.
Vi identifiserer spørsmålene systemet svarer feil på.
Vi samler kildene og definerer relevante entiteter og relasjoner.
Vi designer et domenespesifikt skjema.
Vi trekker ut, fyller grafen og bygger GraphRAG-laget.
Vi evaluerer nøyaktighet og stikvalitet.
Vi leverer grafen, innhentingslaget og en vedlikeholdsguide.
Vi kombinerer en grafdatabase med moderne innhenting og bruker LLM-er til å bygge og svare.
Det svarer på spørsmål avhengig av koblinger og gir en sporbar sti.
Nei. Vi designer et skjema rundt spørsmålene og forbedrer underveis.
Trukket ut fra dokumenter og systemer, med gjennomgang der kritisk.
Forankring i en faktasti reduserer selvsikre feil målbart.
Kompakte, effektive modeller på kanten — lav latens, full personvern.
Personvernsikre treningsdata i skala — utvid, balanser og løsne ML.
Benchmark, stresstest og adversarielt utfordre modeller før lansering.
Bestill en 30-minutters samtale. Vi sier ærlig om vi kan hjelpe.
Bestill samtale