GraphRAG снижает ошибки ИИ в 2 раза благодаря графам знаний

Прорыв в точности корпоративного ИИ

Компания Graphwise, ведущий поставщик Graph AI-решений, запустила GraphRAG - низкокодовый движок для ИИ-рабочих процессов, который мгновенно превращает прототипы на Python в промышленные системы. Новинка построена на доверенном семантическом слое, который минимизирует галлюцинации и обеспечивает точные, проверяемые ответы.

Основное отличие GraphRAG от стандартных RAG-систем заключается в подходе к обработке информации. Традиционные решения разбивают данные на фрагменты, теряя связи и провоцируя ошибки. GraphRAG же использует граф знаний как семантический каркас, гарантируя, что ответы ИИ основаны на проверенных корпоративных фактах и сложных взаимосвязях.

Двукратное снижение ошибок на бенчмарке

Компания продемонстрировала, что дополнение HippoRAG (одной из лучших GraphRAG-систем) графом знаний на основе онтологий сокращает количество неточных ответов более чем в два раза на известном бенчмарке MuSiQue. Этот тест считается самым продвинутым в своем роде - MuSiQue (Multihop Questions via Single-hop Question Composition) представляет собой сложный набор данных для оценки RAG-систем в задачах многоступенчатого рассуждения, а не простого извлечения фактов.

"Датасет MuSiQue - явный шаг вперед к улучшенному тестированию GraphRAG", - отметил Алан Моррисон, независимый аналитик графовых технологий и автор The GraphRAG Curator. "Тест доказал, что семантический подход Graphwise стабильно превосходит одну из лучших GraphRAG-систем, использующих ассоциативный граф без схемы. Хотя большинство GraphRAG-решений на рынке применяют тот же подход без схемы, клиенты должны требовать уровня точности, который обеспечивают онтологии и полноценное использование графовых баз данных".

Хотите узнать, как внедрить надежные ИИ-агенты в вашу компанию? Посетите AI Projects для получения практических рекомендаций по автоматизации знаний.

Мост между данными и функциональными агентами

Graphwise устраняет разрыв между сложными корпоративными данными и работающими ИИ-агентами. В то время как стандартные прототипы часто застревают в разработке, GraphRAG предоставляет готовый к промышленному использованию низкокодовый движок, который основывает ИИ-агентов на графах знаний корпоративного уровня.

Ключевые возможности платформы

Визуальный низкокодовый движок демократизирует ИИ, позволяя экспертам в предметной области визуально настраивать логику без участия Python-разработчиков.

Готовые шаблоны обеспечивают защитные механизмы и поддержку расширения запросов для максимально быстрого получения результата. Пользователи могут пропустить годы исследований и развернуть агента для ответов на вопросы по политикам компании или технической поддержки за дни вместо месяцев.

Управляющая панель семантических метаданных устраняет галлюцинации и повышает точность ИИ с 60% до 90%+. Ответы основаны на "корпоративной истине" организации, снижая юридические и операционные риски.

Панели объяснимости и происхождения поддерживают соответствие нормативным требованиям. Встроенная трассируемость обеспечивает прозрачность того, как был получен ответ ИИ, что критично важно в регулируемых отраслях вроде фармацевтики или финансов.

Визуальная отладка и мониторинг снижают расходы на обслуживание, устраняя непрозрачный код. Если агент дает сбой, технические руководители могут визуально отследить путь ошибки, сокращая время устранения неполадок на 80%.

Обогащение концепций в стиле SKOS использует специфичный для домена интеллект. Это означает, что ИИ понимает корпоративный жаргон, аббревиатуры и синонимы из коробки, поэтому пользователи получают правильную информацию независимо от формулировки вопроса.

Решение корпоративных проблем

"Компании все больше устают от хрупких RAG-конвейеров, которые приводят к поверхностному поиску, смещению ответов, исчезновению бизнес-логики и знаниям, запертым в разрозненных системах", - сказал Андреас Блумауэр, старший вице-президент по развитию Graphwise. "Поскольку GraphRAG основан на прочном фундаменте графа знаний, он устраняет традиционные препятствия, превращая данные в доверенный семантический каркас. Новые возможности без кода облегчают развертывание интеллектуальных агентных систем и мощных ИИ-приложений для быстрой и простой автоматизации знаний, чтобы организации могли сделать генеративный ИИ надежным и масштабируемым для бизнеса".

Как начать работу

Для получения дополнительной информации можно зарегистрироваться на бесплатный вебинар, который состоится 18 февраля с 10:00 до 11:00 по восточному времени США, или скачать подробный технический документ.

GraphRAG представляет собой значительный шаг вперед в создании надежных корпоративных ИИ-систем. Сочетание графов знаний, языковых моделей и визуальных инструментов делает технологию доступной для широкого круга специалистов, а не только разработчиков. Двукратное сокращение ошибок на сложных бенчмарках подтверждает эффективность семантического подхода.

Для компаний, работающих в регулируемых отраслях, особенно ценны функции трассируемости и объяснимости. Они позволяют не просто получать ответы от ИИ, но и понимать, как эти ответы были сформированы, что критично для аудита и соответствия нормативным требованиям.

Узнайте больше о внедрении передовых ИИ-решений на AI Projects - здесь вы найдете экспертные консультации по автоматизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта.

Выводы

GraphRAG от Graphwise решает ключевые проблемы корпоративного ИИ - галлюцинации, низкую точность и сложность внедрения. Использование графов знаний как семантического фундамента обеспечивает проверяемость ответов и сохранение сложных взаимосвязей между данными. Результаты тестирования на MuSiQue демонстрируют конкретные преимущества: ошибки сокращаются вдвое, точность возрастает до 90%+, а время разработки уменьшается с месяцев до дней. Визуальные инструменты и готовые шаблоны делают технологию доступной для бизнес-экспертов без глубоких технических знаний. Это превращает GraphRAG в практичное решение для компаний, стремящихся внедрить надежный и масштабируемый искусственный интеллект.