Förankrade svar som följer kopplingarna mellan fakta — färre hallucinationer och varje svar med spårbar väg.
Standard-RAG hämtar textbitar som liknar frågan. Det fungerar tills svaret beror på hur saker kopplas — denna leverantör ägs av det bolaget, som lyder under denna reglering. Platt vektorsökning kan inte följa dessa hopp.
En kunskapsgraf gör relationerna explicita. Entiteter blir noder, relationer blir kanter, och en fråga över flera kopplade fakta kan besvaras genom att traversera dem. GraphRAG kombinerar det med språkmodeller, förankrat i en spårbar väg.
Vinsten: färre hallucinationer och svar du kan citera. När en modell visar faktakedjan blir "lita på mig" till "här är varför".
Vi börjar från frågorna systemet svarar fel på och arbetar bakåt till entiteterna och relationerna. Det definierar ett schema skräddarsytt för din domän istället för en generisk ontologi. Sedan extraherar vi entiteter och relationer från dina källor.
Ovanpå grafen bygger vi GraphRAG-hämtningslagret, som kombinerar graftraversering med vektorsökning. Varje svar bär sin väg, så resonemanget kan verifieras.
Svara på frågor över regler, entiteter och förändringar.
Koppla spridda dokument och system till en sökbar helhet.
Spåra ägande, relationer och exponering.
Länka fynd, metoder och citeringar.
Avslöja dolda kopplingar mellan aktörer.
Resonera över komponenter och leverantörer.
Vi identifierar frågorna systemet svarar fel på.
Vi samlar källorna och definierar relevanta entiteter och relationer.
Vi designar ett domänspecifikt schema.
Vi extraherar, fyller grafen och bygger GraphRAG-lagret.
Vi utvärderar noggrannhet och vägkvalitet.
Vi levererar grafen, hämtningslagret och en underhållsguide.
Vi kombinerar en grafdatabas med modern hämtning och använder LLM:er för att bygga och svara.
Det svarar på frågor beroende av kopplingar och ger en spårbar väg.
Nej. Vi designar ett schema runt frågorna och förfinar under tiden.
Extraherad från dokument och system, med granskning där kritiskt.
Förankring i en faktaväg minskar självsäkra fel mätbart.
Kompakta, effektiva modeller vid kanten — låg latens, full integritet.
Integritetssäker träningsdata i skala — utöka, balansera och lås upp ML.
Benchmarka, stresstesta och adversariellt granska modeller före lansering.
