Предприятия ежедневно генерируют огромные объемы информации, но многое остается разрозненным — разбросано по электронной почте, облачным хранилищам и внутренним платформам. Вместо того, чтобы служить стратегическим активом, знания часто становятся фрагментированной головоломкой, что затрудняет поиск сотрудников, общаться и применять идеи, которые им необходимы для хорошо выполнять свою работу.
Несмотря на обширные резервуары данных, организации часто пытаются синтезировать разбросанные знания в последовательную, действенную структуру. Но что, если сотрудники могут легко найти необходимые данные, и посмотреть, как они подключаются? Более четкая картина сделает стратегические решения намного проще.
Именно здесь GraphRAG. Мощное слияние генеративного ИИ и технологии графа знаний, GraphRAG переосмысливает управление знаниями предприятия, поскольку мы знаем, чтобы помочь сотрудникам принимать более интеллектуальные решения быстрее.
Дилемма управления знаниями
Проблема не только в объеме данных; Это также тот факт, что большую часть времени сотрудники не знают, где получить доступ к необходимой информации. С таким большим количеством структурированных и неструктурированных данных, затопление данных, отслеживание правильной информации может быть головной болью, особенно когда системы глубоко взаимосвязаны и требуют контекста, чтобы иметь смысл. Разбросанные данные о том, что будь то замедляют поиск и затрудняют подключение точек.
Даже самые продвинутые инструменты поиска предприятия не могут преодолеть эти пробелы. Сотрудники тратят часы поиска, во втором договоренности и дублирования работы, которые разрушают производительность и доверие к данным предприятия. Организации нуждается в интеллектуальном решении, которое структурирует и использует знания, чтобы улучшить принятие решений и сэкономить время.
GraphRAG: присоединение к точкам для управления знаниями более умных предприятий
Традиционное управление знаниями зависит от тегации, индексации и функциональности поиска, чтобы сделать данные доступными. Появление из поиска-аугированного поколения (RAG) значительно улучшило это, внедрив передовые модели ИИ, которые динамически запросили хранилища знаний предприятия, делая поиск информации быстрее и точнее.
Представьте, что ИИ как исключительно хорошо прочитанный помощник. Rag оснащает его обширным учебником знаний, специфичных для предприятия, помогая ему точно и глубоко отвечать на вопросы. Однако только тряпка имеет ограничения. В то время как он превосходен при получении соответствующей информации, она не справляется с пониманием сложных зависимостей в ИТ -инфраструктуре, цепочках поставок или нормативных рамках.
Графраг мостеет этот пробел. Интеграция генеративного ИИ с технологией графа знаний выходит за рамки простого поиска. Это контекстуализирует и структурирует информацию, отображая отношения между точками данных. Независимо от того, понимают ли понимание зависимости в ИТ-инфраструктуре, отслеживание обоснования принятия решений или экспертизы, специфичной для домена, Graphrag превращает неструктурированные данные в интерактивный и судоходный ресурс, который позволяет сотрудникам принимать более обоснованные решения.
Вместо того, чтобы полагаться на ручную документацию или сложные инструменты управления портфелем приложений, команды получают структурированную видимость в режиме реального времени в экосистемах своих знаний. Это выходит за рамки этого — любая отрасль, которая полагается на взаимосвязанные данные, выходит из GraphRAG. От логистики до здравоохранения до финансовых учреждений, если у сотрудников есть правильные инструменты для доступа к необходимой им информации, и они могут увидеть общую картину, они гарантированно обеспечат большую ценность в своей работе.
Раскрытие скрытых соединений
Многие организации полагаются на ключевых людей, которые обладают важными институциональными знаниями. Тем не менее, эти люди часто остаются неизвестными, и их опыт остается похороненным. В результате жизненно важные знания теряются, когда эти сотрудники оставляют или изменяют роли.
GraphRAG облегчает организациям доступ к документированным знаниям и опыту их сотрудников. Сопоставление экспертов по предметной помощи по всей компании повышает сотрудничество, ускоряет настройки и усиливает планирование преемственности. Новые сотрудники — часто тонущие в бесконечных данных — могут быстро получить доступ к истории и пониманию компании, помогая им быстрее ускоряться.
По мере роста и развития предприятий их стратегии и динамика рабочей силы. Сотрудникам нужна система управления знаниями, которая продолжает в курсе. GraphRAG гарантирует, что знания предприятия остаются актуальными, постоянно интегрируя новые идеи, направляя устаревшую информацию.
Вместо того, чтобы утонуть в информационной перегрузке или терять ценные знания с течением времени, компании получают систему, которая растет с ними. Эта система раскрывает весь потенциал своих данных и помогает сотрудникам принимать более умные, более быстрые решения.
Будущее управления знаниями предприятия
Информационная перегрузка может быть либо препятствием, либо конкурентным преимуществом, а график обеспечивает последнее. Смешивание ИИ-управляемого поиска с глубоким реляционным интеллектом, эта новая технология превращает необработанные данные в значимые идеи, выявляя закономерности, контекст и стратегические возможности. Поскольку ИИ продолжает трансформировать отрасли, GraphRAG является свидетельством того, что возможно, когда технология переживает разрыв между данными и принятием решений.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Билл Уилсон борется с проблемами данных в области торговли, правительства и третьего сектора более 20 лет — от геномики до гидравлики. Основное внимание Биллу сосредоточено на использовании возможностей доставки и инноваций NTT по всему миру, чтобы … Подробнее от Билла Уилсона
