Consulting
Solution
ข้อจำกัดของ Large Language Models ปัจจุบันอยู่ที่ข้อจำกัดของ vector databases ซึ่งถึงแม้จะมีความสามารถสูง แต่ก็มักจะนำไปสู่การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือ 'hallucinations' ได้บ่อยครั้ง
เพื่อแก้ไขปัญหานี้และเพิ่มความแม่นยำของ LLMs ในกรณีการใช้งานเฉพาะ RAG ได้ช่วยได้มาก แต่ยังคงมีข้อจำกัดจากการใช้ Vector DB
การปลดล็อกศักยภาพอย่างเต็มที่ต้องการบริบท ซึ่ง Knowledge Graphs ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนี้
ที่ Standupcode เราเชื่อว่าอนาคตอยู่ที่การผสมผสานสองโลกเข้าด้วยกัน เพื่อให้ได้โซลูชันที่รวดเร็ว แม่นยำ และมีการรับรู้บริบทที่ดีขึ้น
Vector embeddings ให้การกรองล่วงหน้าที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ทำให้ขอบเขตการค้นหาแคบลง จากนั้น Knowledge Graph จะเข้ามาเสริมด้วยบริบทและความสัมพันธ์ที่มีความหมาย
Standupcode นำเสนอวิธีการที่ปฏิวัติวงการ: GraphRAG โดยการรวมความเข้มข้นของบริบทจาก Knowledge Graphs เข้ากับพลังไดนามิกของ RAG tasks เรามอบบริบทที่ LLMs ต้องการในการตอบคำถามที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
ผลลัพธ์? คำตอบที่แม่นยำ มีความเกี่ยวข้อง และให้ข้อมูลเชิงลึกที่จับจุดสำคัญของข้อมูลของคุณได้อย่างแท้จริง
ด้วย GraphRAG แนวคิด 'พูดคุยกับข้อมูลของคุณ' กลายเป็นจริง เปลี่ยนข้อมูลจากการเป็นที่เก็บสถิติเข้าสู่การเป็นคู่สนทนาที่มีชีวิต
ข้อมูลที่ไม่ได้ถูกจัดโครงสร้างของคุณจะกลายเป็นข้อมูลที่ใช้ได้และมีประโยชน์ และทุกคำถามทางธุรกิจของคุณจะได้รับคำตอบ
เอกสารแต่ละฉบับจะถูกทำความสะอาดและเตรียมการล่วงหน้าอย่างละเอียดเพื่อให้สามารถสกัดข้อความเป็นชิ้นส่วนและเก็บข้อมูลเมตาได้
ชิ้นส่วนข้อความจะถูกประมวลผลผ่าน API การจัดโครงสร้างภาษาธรรมชาติของเรา เพื่อระบุเอนทิตีและความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านั้น และสร้างเป็น Knowledge Graph
จากนั้นชิ้นส่วนข้อความจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ในเวลาเดียวกัน
ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างจาก API NLS ของเราและเวกเตอร์ที่แปลงแล้วจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลเดียว พร้อมสำหรับการใช้งานในแอปพลิเคชัน RAG ทั้งหมดของคุณ
รีวิวต่อไปนี้จะถูกรวบรวมบนเว็บไซต์ของเรา
นี่คือคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้รวบรวมมา