Solution

GraphRAG

Estamos creando la próxima generación de generación aumentada de recuperación, fusionando grafos con vectores para crear algo mejor que ambos. El objetivo es ayudar a las empresas a adoptar la tecnología RAG sin el problema de la alucinación de los chatbots y la falta de confianza.

¿Por qué fusionar gráficos de conocimiento con bases de datos vectoriales?

Adiós a las alucinaciones

La limitación de los modelos de lenguaje grandes actuales radica en las bases de datos vectoriales, que, a pesar de sus capacidades, a menudo conducen a 'alucinaciones' de datos.

Para abordar esta brecha y mejorar la precisión básica de los LLM en casos de uso específicos, RAG ha sido muy útil, pero actualmente está limitado por el uso de Vector DB.

Desbloquear todo su potencial exige contexto, los gráficos de conocimiento están hechos para esto.

Lo mejor de ambos mundos

En Standupcode, creemos que el futuro está en la hibridación de dos mundos para obtener una solución más rápida, precisa y consciente del contexto.

Las incrustaciones vectoriales proporcionan un prefiltrado rápido y eficiente, reduciendo el espacio de búsqueda. Luego, el gráfico de conocimiento interviene, ofreciendo un rico contexto y relaciones.

Ingrese a Graph RAG

Standupcode presenta una solución revolucionaria: GraphRAG. Al fusionar la riqueza contextual de los gráficos de conocimiento con el poder dinámico de las tareas RAG, proporcionamos el contexto que los LLM necesitan para responder con mayor precisión preguntas complejas.

¿El resultado? Respuestas precisas, relevantes y perspicaces que capturan la verdadera esencia de sus datos.

Precisión, escalabilidad y rendimiento mejorados

Con GraphRAG, el concepto de 'chatear con sus datos' se convierte en realidad, transformando los datos de un repositorio estático a un socio conversacional activo.

Sus datos no estructurados se vuelven utilizables y útiles, y todas las preguntas de su negocio ahora tienen respuesta.

Cómo lo hacemos en Standupcode

Así es como el texto no estructurado se convierte en un gráfico

1. Importación y análisis de documentos

Cada documento se limpiará y preprocesará cuidadosamente para que podamos extraer fragmentos de texto y almacenar metadatos.

2. Reconocimiento y vinculación de entidades

Los fragmentos se procesarán a través de nuestra API de estructuración del lenguaje natural para identificar entidades y relaciones entre ellas, y producir un gráfico de conocimiento.

3. Incrustaciones y gestión de vectores

Los fragmentos serán luego vectorizados en paralelo.

4. Fusión y reconciliación de bases de datos

Tanto la salida estructurada de nuestra API NLS como las incrustaciones se almacenarán en una sola base de datos, lista para impulsar todas sus aplicaciones RAG.

Comentarios de los Clientes

Las siguientes reseñas fueron recopiladas en nuestro sitio web.

4 estrellas basado en 100 reseñas
Excelente servicio y soporte
GraphRAG ha mejorado significativamente nuestras capacidades de visualización de datos. Su equipo de soporte siempre responde y es útil.
Reseña por Mr. Phichit Nithiwasin (Científico de datos)
Gran herramienta para la gestión de datos
El uso de GraphRAG ha agilizado nuestros procesos de gestión de datos, lo que facilita la extracción de información. Algunas características menores podrían mejorarse, pero en general, es muy eficaz.
Reseña por Mr. Thawatch Thawornthawat (Analista de datos)
Fácil de usar y eficiente
GraphRAG es increíblemente fácil de usar y su eficiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos es impresionante. Lo recomiendo encarecidamente a cualquiera que se dedique al análisis de datos.
Reseña por Mr. Pracha Hetrakul (Gerente de inteligencia empresarial)
Valiosa adición a nuestra pila tecnológica
GraphRAG se ha convertido en una parte valiosa de nuestra pila tecnológica, ofreciendo análisis perspicaces y herramientas de visualización. La curva de aprendizaje fue un poco pronunciada, pero valió la pena.
Reseña por Mr. Kamphon Tangthatsawat (Especialista en TI)
Muy recomendable para proyectos de datos
GraphRAG ha sido un cambio de juego para nuestros proyectos de datos. Las visualizaciones son limpias e impactantes, y la plataforma es confiable.
Reseña por Mr. Wanlop Kingchansin (Ingeniero de datos)
Grandes capacidades de visualización
Las capacidades de visualización de GraphRAG son excepcionales, lo que facilita la comprensión de datos complejos. Sería genial si pudieran agregar más opciones de personalización.
Reseña por Mr. Suraphon Saengsophon (Analista de investigación)
Funciones impresionantes y fáciles de usar
GraphRAG ofrece un conjunto completo de funciones que son fáciles de usar, incluso para principiantes. Ha sido una herramienta crucial para el éxito de nuestro equipo.
Reseña por Mr. Nattawut Tripetch (Gerente de proyecto)
Herramienta confiable y poderosa
GraphRAG ha sido una herramienta confiable para nuestras necesidades de visualización de datos. El poder de la plataforma es evidente en su rendimiento y resultados.
Reseña por Mr. Arun Kulrayani (Gerente de operaciones)
Bueno, pero necesita más integraciones
GraphRAG es bueno para la visualización básica de datos, pero carece de algunas funciones de integración con otras herramientas que usamos, lo que limita su utilidad para nosotros.
Reseña por Mr. Paul Nathan Baxter (Desarrollador de software)
Atención al cliente de primera clase
GraphRAG no solo es una herramienta excelente, sino que su atención al cliente también es de primera categoría. Responden de forma rápida y eficaz a cualquier problema que encontremos.
Reseña por Miss Monrat Srichat (Gerente de atención al cliente)

¿Tienes Preguntas? ¡Encuentra Respuestas Aquí!

Nuestras Preguntas Más Frecuentes

GraphRAG, abreviatura de Generación Aumentada de Recuperación basada en Grafos, es un marco avanzado que combina el poder de las bases de datos de grafos con técnicas de generación aumentada de recuperación. Utiliza gráficos de conocimiento para mejorar la calidad de las respuestas en aplicaciones de IA al recuperar información relevante de una base de datos de grafos estructurada, lo que garantiza respuestas más precisas, contextualmente relevantes y completas.
GraphRAG opera primero consultando una base de datos de grafos para recuperar nodos de información relevantes según la consulta del usuario. Esta información luego se ingresa en un modelo de IA generativa, que utiliza el contexto del gráfico para generar una respuesta precisa e informada. Al aprovechar las capacidades de recuperación y generación, GraphRAG proporciona respuestas que son precisas y matizadas.
A diferencia de los modelos de IA tradicionales que se basan puramente en la generación basada en redes neuronales, GraphRAG incorpora conocimiento estructurado de bases de datos de grafos, lo que proporciona una generación de respuestas más confiable y consciente del contexto. Este enfoque híbrido combina las fortalezas de los métodos basados en recuperación y basados en generación, lo que garantiza que la información sea relevante y esté representada con precisión.
Sí, GraphRAG está diseñado para ser compatible con varios sistemas y plataformas existentes. Se puede integrar en la infraestructura de TI empresarial, los sistemas de atención al cliente, los sistemas de gestión de contenido y más. Su arquitectura modular permite una fácil integración con API y otros componentes de software, lo que lo hace altamente adaptable a diferentes casos de uso.