NatusAI
Netværk af forbundne fakta, der fører til et sporbart AI-svar
  1. Forside
  2. Use cases
  3. Vidensgrafer til AI-svar
Alle videnstunge teamsKapabilitetsmønster

AI-svar forankret i dine fakta og i, hvordan de hænger sammen

Giv dine AI-assistenter fakta og relationerne mellem dem, så hvert svar kan spores til sin kilde og er korrekt for den dato, du spørger om.

Drøft forbundet viden
Status
Kapabilitetsmønster
Til
Alle teams, der skal kunne forsvare et AI-svar
Hvert svar
Kan spores til sine kilder
Forretningsproblemet

Lignende tekst er ikke det samme som det rigtige svar

De fleste AI-assistenter finder passager, der ligner spørgsmålet. De overser, hvordan kunder, kontrakter, aktiver og hændelser hænger sammen, og de viser sjældent, hvor et svar kommer fra.

Sådan fungerer det

Ét lager, ét spørgsmål, ét svar med kilder

Relationer, betydning og præcise begreber holdes samlet, og godkendte assistenter forespørger dem via en kontrolleret forbindelse.

  1. Saml

    Ét lager

    Relationer, betydning og nøgleord ligger samlet, så der er ingen separate databaser at synkronisere.

  2. Kombinér

    Hent i ét spørgsmål

    Én forespørgsel bruger enheder, forbindelserne mellem dem og deres betydning på samme tid.

  3. Forbind

    Kontrolleret AI-adgang

    Godkendte AI-assistenter forespørger viden direkte via en kontrolleret forbindelse uden ekstra integrationskode.

Illustration af en forbundet vidensgraf
Teknologichef overvejer, hvordan AI-svar kan spores tilbage til deres kilder
Det får ledelsen

Svar, dine medarbejdere kan kontrollere og forsvare

For en IT-direktør, datadirektør eller compliancechef ligger værdien i AI, der viser sit ræsonnement, på en arkitektur, der er enklere at drive.

  • Svar, du kan kontrollere. Hvert svar følger forbindelserne mellem fakta og henviser til sine kilder.

  • Korrekt for datoen. Søgningen er korrekt på et givet tidspunkt, så et svar afspejler, hvad der var sandt på den dato, du spørger om.

  • En enklere arkitektur. Ét samlet videnslager i stedet for tre systemer, der skal afstemmes og sikres.

Involverede produkter

Det er bygget med

Rollerne viser, hvordan use casen passer ind i NatusAI-arkitekturen. De betyder ikke, at en referenceinstallation har brugt alle nuværende produkter.

  • NatusAI CygnusPlanlagt v1Det planlagte datafundament for graf-, tids-, placerings- og søgedata
  • NatusAI AurigaPå roadmappenKoordinering af AI til understøttet analyse og samspil med agenter

Det kan du købe i dag: et leveranceforløb ledet af vores team, bygget på den motor, der er afprøvet i vores kundeprojekter, med brugerflader fra NatusAI Lyra. Produkter markeret På roadmappen viser, hvor platformen er på vej hen; datoer deler vi under NDA.

Status: et kapabilitetsmønster – en byggesten, der bruges på tværs af projekter. Det er ikke et selvstændigt kunderesultat.

Suverænitet, governance og sikkerhed hos NatusAI

Til dit tekniske team
  • GraphRAG: graf-, vektor- og fuldtekstsøgning i ét lager, så der er ingen separat grafdatabase, vektordatabase og nøgleordsindeks at synkronisere.
  • Hybrid søgning kombinerer enheder, relationer og embeddings i én forespørgsel.
  • Søgning, der er korrekt på et givet tidspunkt, forankrer sprogmodellens svar i fakta – og forbindelserne mellem dem – som de var på den ønskede dato.
  • En indbygget MCP-server lader godkendte AI-agenter forespørge grafen direkte uden ekstra integrationskode.
  • Dette er et kapabilitetsmønster fra kildematerialet, koblet til planlagte NatusAI-produktroller. Det er ikke bevis for en leveret integration i NatusAI Cygnus.
Relaterede use cases
Alle 22 use cases

Kapabilitetsmønster

Alle dokumenttunge teams

Dokumentsøgning og semantisk søgning

Find det rigtige dokument på præcis term eller på betydning i én og samme søgning – inden for din egen infrastruktur.

Se use casen

Kapabilitetsmønster

Revision, risiko og drift

Tidsanalyse

Genskab præcis, hvad der var sandt, og hvad man vidste, på et hvilket som helst tidspunkt tilbage i tiden.

Se use casen
Spørgsmål

Vidensgrafer til AI-svar: spørgsmål, ledere stiller

Flere svar om drift, governance og priser finder du under spørgsmål og svar.

Hvordan adskiller GraphRAG sig fra ren vektorsøgning?

Den bruger også relationerne mellem fakta. Graf-, vektor- og fuldtekstsøgning kører i ét lager, så et svar kan følge forbindelserne mellem fakta og henvise til sine kilder.

Kan et AI-svar afspejle, hvad der var sandt på en tidligere dato?

Ja. Søgningen er korrekt på et givet tidspunkt, så et svar afspejler fakta og deres forbindelser, som de var på den dato, du spørger om.

Hvordan får AI-assistenter adgang til vidensgrafen?

Via en kontrolleret forbindelse: en indbygget MCP-server lader godkendte AI-agenter forespørge grafen direkte uden ekstra integrationskode. Dette er et kapabilitetsmønster, ikke bevis for en leveret integration i NatusAI Cygnus.

Tal med vores team

Hvilke svar skal din organisation kunne forsvare?

Tag ét vidensspørgsmål med, som dine teams stiller hver uge. Vi viser, hvordan et forbundet svar med kilder kunne fungere på dine egne data.

  • Start med en afgrænset afklaringsfase, der ender med en klar go/no-go-beslutning.
  • Tag ét reelt spørgsmål med; vi viser, hvor AI hjælper, og hvordan vi vil måle det.
Drøft forbundet videnAlle use cases

Eller skriv til contact@natusai.com

En konsulent og en kunde til et første møde (illustrativt billede)