Solution

GraphRAG

เรากำลังสร้างสรรค์เทคโนโลยีการสร้างข้อมูลแบบเสริมด้วยการดึงข้อมูลรุ่นถัดไป โดยผสานกราฟเข้ากับเวกเตอร์ เพื่อสร้างสิ่งที่ดียิ่งกว่าทั้งสองอย่าง จุดมุ่งหมายของเราคือช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถนำเทคโนโลยี RAG มาใช้ได้โดยไม่มีปัญหาการประดิษฐ์ข้อมูลจากแชทบอทและการขาดความไว้วางใจ

ทำไมต้องรวม Knowledge Graphs กับ Vector DBs?

บอกลาการสร้างข้อมูลที่ผิดพลาด

ข้อจำกัดของ Large Language Models ปัจจุบันอยู่ที่ข้อจำกัดของ vector databases ซึ่งถึงแม้จะมีความสามารถสูง แต่ก็มักจะนำไปสู่การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือ 'hallucinations' ได้บ่อยครั้ง

เพื่อแก้ไขปัญหานี้และเพิ่มความแม่นยำของ LLMs ในกรณีการใช้งานเฉพาะ RAG ได้ช่วยได้มาก แต่ยังคงมีข้อจำกัดจากการใช้ Vector DB

การปลดล็อกศักยภาพอย่างเต็มที่ต้องการบริบท ซึ่ง Knowledge Graphs ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนี้

ดีที่สุดจากทั้งสองโลก

ที่ Standupcode เราเชื่อว่าอนาคตอยู่ที่การผสมผสานสองโลกเข้าด้วยกัน เพื่อให้ได้โซลูชันที่รวดเร็ว แม่นยำ และมีการรับรู้บริบทที่ดีขึ้น

Vector embeddings ให้การกรองล่วงหน้าที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ทำให้ขอบเขตการค้นหาแคบลง จากนั้น Knowledge Graph จะเข้ามาเสริมด้วยบริบทและความสัมพันธ์ที่มีความหมาย

แนะนำ Graph RAG

Standupcode นำเสนอวิธีการที่ปฏิวัติวงการ: GraphRAG โดยการรวมความเข้มข้นของบริบทจาก Knowledge Graphs เข้ากับพลังไดนามิกของ RAG tasks เรามอบบริบทที่ LLMs ต้องการในการตอบคำถามที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ผลลัพธ์? คำตอบที่แม่นยำ มีความเกี่ยวข้อง และให้ข้อมูลเชิงลึกที่จับจุดสำคัญของข้อมูลของคุณได้อย่างแท้จริง

เพิ่มความแม่นยำ ขยายขีดความสามารถ และประสิทธิภาพ

ด้วย GraphRAG แนวคิด 'พูดคุยกับข้อมูลของคุณ' กลายเป็นจริง เปลี่ยนข้อมูลจากการเป็นที่เก็บสถิติเข้าสู่การเป็นคู่สนทนาที่มีชีวิต

ข้อมูลที่ไม่ได้ถูกจัดโครงสร้างของคุณจะกลายเป็นข้อมูลที่ใช้ได้และมีประโยชน์ และทุกคำถามทางธุรกิจของคุณจะได้รับคำตอบ

วิธีการของเราใน Standupcode

นี่คือวิธีที่เราเปลี่ยนข้อความที่ไม่ได้จัดโครงสร้างเป็นกราฟ

1. การนำเข้าและการแยกเอกสาร

เอกสารแต่ละฉบับจะถูกทำความสะอาดและเตรียมการล่วงหน้าอย่างละเอียดเพื่อให้สามารถสกัดข้อความเป็นชิ้นส่วนและเก็บข้อมูลเมตาได้

2. การรู้จำและการเชื่อมโยงเอนทิตี

ชิ้นส่วนข้อความจะถูกประมวลผลผ่าน API การจัดโครงสร้างภาษาธรรมชาติของเรา เพื่อระบุเอนทิตีและความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านั้น และสร้างเป็น Knowledge Graph

3. การฝังและการจัดการเวกเตอร์

จากนั้นชิ้นส่วนข้อความจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ในเวลาเดียวกัน

4. การรวมและการปรับข้อมูลในฐานข้อมูล

ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างจาก API NLS ของเราและเวกเตอร์ที่แปลงแล้วจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลเดียว พร้อมสำหรับการใช้งานในแอปพลิเคชัน RAG ทั้งหมดของคุณ

ความคิดเห็นของลูกค้า

รีวิวต่อไปนี้จะถูกรวบรวมบนเว็บไซต์ของเรา

4 ดาว ขึ้นอยู่กับ 100 รีวิว
บริการและการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยม
GraphRAG ได้ยกระดับความสามารถในการแสดงผลข้อมูลของเราอย่างมาก ทีมสนับสนุนของพวกเขาตอบกลับรวดเร็วและช่วยเหลือดีเสมอ
รีวิวโดย Mr. Phichit Nithiwasin (Data Scientist)
เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูล
การใช้ GraphRAG ทำให้การจัดการข้อมูลของเราง่ายขึ้นและดึงข้อมูลเชิงลึกได้สะดวก แม้ว่าจะมีบางฟีเจอร์ย่อยที่ควรปรับปรุง แต่โดยรวมแล้วมีประสิทธิภาพมาก
รีวิวโดย Mr. Thawatch Thawornthawat (Data Analyst)
ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ
GraphRAG ใช้งานง่ายมาก และมีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลชุดใหญ่ที่น่าประทับใจ แนะนำอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ทำงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
รีวิวโดย Mr. Pracha Hetrakul (Business Intelligence Manager)
ส่วนสำคัญของเทคโนโลยีของเรา
GraphRAG กลายเป็นส่วนสำคัญในเทคโนโลยีของเรา ให้ข้อมูลวิเคราะห์และเครื่องมือการแสดงผลที่มีคุณค่า แม้ว่าการเรียนรู้จะค่อนข้างยาก แต่ก็คุ้มค่า
รีวิวโดย Mr. Kamphon Tangthatsawat (IT Specialist)
แนะนำอย่างยิ่งสำหรับโครงการข้อมูล
GraphRAG เปลี่ยนแปลงเกมสำหรับโครงการข้อมูลของเรา การแสดงผลชัดเจนและมีผลกระทบ แพลตฟอร์มมีความน่าเชื่อถือ
รีวิวโดย Mr. Wanlop Kingchansin (Data Engineer)
ความสามารถในการแสดงผลที่ยอดเยี่ยม
ความสามารถในการแสดงผลของ GraphRAG ยอดเยี่ยม ทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนเข้าใจง่ายขึ้น หากมีตัวเลือกในการปรับแต่งเพิ่มเติมก็จะดีมาก
รีวิวโดย Mr. Suraphon Saengsophon (Research Analyst)
ฟีเจอร์น่าประทับใจและใช้งานง่าย
GraphRAG มีฟีเจอร์ครบถ้วนและใช้งานง่าย แม้แต่สำหรับผู้เริ่มต้น มันเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ทีมของเราประสบความสำเร็จ
รีวิวโดย Mr. Nattawut Tripetch (Project Manager)
เครื่องมือที่เชื่อถือได้และทรงพลัง
GraphRAG เป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับความต้องการในการแสดงผลข้อมูลของเรา พลังของแพลตฟอร์มนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและผลลัพธ์
รีวิวโดย Mr. Arun Kulrayani (Operations Manager)
ดีแต่ต้องการการผสานรวมเพิ่มเติม
GraphRAG ดีสำหรับการแสดงผลข้อมูลพื้นฐาน แต่ขาดการผสานรวมกับเครื่องมืออื่น ๆ ที่เราใช้ ซึ่งจำกัดประโยชน์ใช้งานของเรา
รีวิวโดย Mr. Paul Nathan Baxter (Software Developer)
การสนับสนุนลูกค้าที่ยอดเยี่ยม
GraphRAG ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม แต่การสนับสนุนลูกค้าของพวกเขาก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน ตอบสนองรวดเร็วและแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
รีวิวโดย Miss Monrat Srichat (Customer Support Manager)

หากคุณมีข้อสงสัย สามารถหาคำตอบจากด้านล่างนี้!

นี่คือคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้รวบรวมมา

GraphRAG หรือ Graph-based Retrieval-Augmented Generation เป็นกรอบงานขั้นสูงที่ผสานรวมพลังของฐานข้อมูลกราฟเข้ากับเทคนิคการสร้างข้อความแบบ retrieval-augmented โดยใช้กราฟความรู้เพื่อเพิ่มคุณภาพของการตอบสนองในแอปพลิเคชัน AI ผ่านการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลกราฟที่มีโครงสร้าง ทำให้สามารถตอบสนองได้แม่นยำ สอดคล้องกับบริบท และครอบคลุมมากขึ้น
GraphRAG ทำงานโดยเริ่มต้นจากการสอบถามฐานข้อมูลกราฟเพื่อดึงโหนดข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามคำถามของผู้ใช้ จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดล AI ที่สร้างข้อความ ซึ่งใช้บริบทจากกราฟเพื่อสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและมีข้อมูลที่ครบถ้วน ด้วยการใช้ประโยชน์จากทั้งความสามารถในการดึงข้อมูลและการสร้างข้อความ GraphRAG จึงให้คำตอบที่ทั้งถูกต้องและมีความหมายลึกซึ้ง
แตกต่างจากโมเดล AI แบบดั้งเดิมที่พึ่งพาการสร้างข้อความโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมเพียงอย่างเดียว GraphRAG ใช้ความรู้ที่มีโครงสร้างจากฐานข้อมูลกราฟซึ่งทำให้สามารถสร้างการตอบสนองที่น่าเชื่อถือและมีความสอดคล้องกับบริบทมากขึ้น วิธีการผสมผสานนี้รวมจุดแข็งของทั้งวิธีการดึงข้อมูลและการสร้างข้อความ ทำให้ข้อมูลที่ได้มีความเกี่ยวข้องและแม่นยำ
ใช่ GraphRAG ถูกออกแบบมาให้สามารถเข้ากันได้กับระบบและแพลตฟอร์มที่มีอยู่แล้วหลายประเภท สามารถนำไปผสานรวมในโครงสร้างพื้นฐาน IT ขององค์กร ระบบสนับสนุนลูกค้า ระบบจัดการเนื้อหา และอื่น ๆ โครงสร้างแบบโมดูลของ GraphRAG ทำให้สามารถผสานรวมกับ API และส่วนประกอบซอฟต์แวร์อื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย ทำให้มีความยืดหยุ่นสูงต่อกรณีการใช้งานต่าง ๆ