NatusAI
Rețea de fapte conectate care alimentează un răspuns AI trasabil
  1. Acasă
  2. Cazuri de utilizare
  3. Grafuri de cunoștințe pentru răspunsuri AI
Orice echipă care lucrează cu cunoștințeModel de capabilitate

Graf de cunoștințe: răspunsuri AI bazate pe fapte și pe legăturile dintre ele

Oferiți asistenților AI faptele și relațiile dintre ele, astfel încât fiecare răspuns să poată fi urmărit până la sursă și să fie corect pentru data despre care întrebați.

Discutați despre cunoașterea conectată
Status
Model de capabilitate
Pentru
Orice echipă care trebuie să poată susține un răspuns AI
Fiecare răspuns
Trasabil până la sursele sale
Problema de business

Un text asemănător nu este același lucru cu răspunsul corect

Majoritatea asistenților AI găsesc pasaje care seamănă cu întrebarea. Le scapă felul în care clienții, contractele, activele și evenimentele se leagă între ele și arată rareori de unde vine un răspuns.

Cum funcționează

Un singur depozit, o singură întrebare, un răspuns cu surse

Relațiile, sensul și termenii exacți sunt păstrate împreună, iar asistenții aprobați le interoghează printr-o conexiune controlată.

  1. Păstrare

    Un singur depozit

    Relațiile, sensul și cuvintele-cheie stau împreună, deci nu există baze de date separate de sincronizat.

  2. Combinare

    Răspuns dintr-o singură întrebare

    O singură interogare folosește simultan entitățile, legăturile dintre ele și sensul lor.

  3. Conectare

    Acces AI controlat

    Asistenții AI aprobați interoghează direct cunoștințele printr-o conexiune controlată, fără cod de legătură.

Randare ilustrativă a unui graf de cunoștințe conectat
Un lider tehnologic analizează cum pot fi urmărite răspunsurile AI până la sursele lor
Ce obțin liderii

Răspunsuri pe care oamenii dumneavoastră le pot verifica și susține

Pentru un CIO, un CDO sau un director de conformitate, valoarea este o AI care își arată raționamentul, pe o arhitectură mai simplu de operat.

  • Răspunsuri verificabile. Fiecare răspuns urmează legăturile dintre fapte și își citează sursele.

  • Corect pentru data aleasă. Regăsirea informației este corectă la un moment dat, astfel încât un răspuns reflectă ce era adevărat la data despre care întrebați.

  • O arhitectură mai simplă. Un singur depozit de cunoștințe în loc de trei sisteme de reconciliat și securizat.

Produse implicate

Cu ce este construit

Aceste roluri arată cum se integrează cazul de utilizare în arhitectura NatusAI. Ele nu presupun că o implementare de referință a folosit toate produsele actuale.

  • NatusAI CygnusV1 planificatăFundația de date planificată pentru graf, timp, localizare și căutare
  • NatusAI AurigaRoadmapCoordonarea AI pentru analiza asistată și interacțiunile cu agenții

Ce puteți cumpăra astăzi: un proiect de livrare condus de echipa noastră, construit pe motorul dovedit în proiectele pentru clienți, cu interfețe NatusAI Lyra. Produsele marcate Roadmap arată direcția platformei; comunicăm datele sub NDA.

Stadiu: model de capabilitate, o componentă folosită în mai multe proiecte. Nu este un rezultat separat la client.

Suveranitate, guvernanță și securitate la NatusAI

Pentru echipa dumneavoastră tehnică
  • GraphRAG: regăsire din graf, vectori și full-text într-un singur depozit, fără bază de date de graf, bază de date vectorială și index de cuvinte-cheie separate de sincronizat.
  • Regăsirea hibridă combină entitățile, relațiile și embeddings-urile într-o singură interogare.
  • Regăsirea corectă la un moment dat ancorează răspunsurile LLM în fapte și în legăturile dintre ele, așa cum erau la data cerută.
  • Un server MCP integrat le permite agenților AI aprobați să interogheze direct graful, fără cod de legătură.
  • Acesta este un model de capabilitate preluat din sursă și pus în corespondență cu rolurile planificate ale produselor NatusAI. Nu dovedește o integrare NatusAI Cygnus livrată.
Cazuri de utilizare conexe
Toate cele 22 de cazuri de utilizare

Model de capabilitate

Orice echipă care lucrează intens cu documente

Căutare semantică în documente

Găsiți documentul potrivit după termenul exact sau după sens, într-o singură căutare, în infrastructura dumneavoastră.

Vedeți cazul de utilizare

Model de capabilitate

Audit, risc și operațiuni

Analiză temporală

Reconstituiți exact ce era adevărat și ce se știa în orice moment din trecut.

Vedeți cazul de utilizare
Întrebări

Grafuri de cunoștințe pentru răspunsuri AI: întrebări frecvente ale managerilor

Mai multe răspunsuri despre implementare, guvernanță și prețuri găsiți în secțiunea Întrebări frecvente.

Prin ce diferă GraphRAG de simpla căutare vectorială?

Folosește și relațiile dintre fapte. Regăsirea din graf, vectori și full-text rulează într-un singur depozit, astfel încât un răspuns poate urma legăturile dintre fapte și își poate cita sursele.

Poate un răspuns AI să reflecte ce era adevărat la o dată trecută?

Da. Regăsirea este corectă la un moment dat, astfel încât un răspuns reflectă faptele și legăturile dintre ele așa cum erau la data despre care întrebați.

Cum accesează asistenții AI graful de cunoștințe?

Printr-o conexiune controlată: un server MCP integrat le permite agenților AI aprobați să interogheze direct graful, fără cod de legătură. Este un model de capabilitate, nu dovada unei integrări NatusAI Cygnus livrate.

Discutați cu echipa noastră

Ce răspunsuri trebuie să poată susține organizația dumneavoastră?

Aduceți o întrebare pe care echipele o pun în fiecare săptămână. Vă arătăm cum ar putea funcționa un răspuns conectat, cu surse, pe propriile dumneavoastră date.

  • Începeți cu o etapă de evaluare cu perimetru definit, care se încheie cu o decizie clară: continuăm sau nu.
  • Veniți cu o întrebare reală; vă arătăm unde ajută AI și cum am măsura rezultatul.
Discutați despre cunoașterea conectatăToate cazurile de utilizare

Sau scrieți-ne la contact@natusai.com

Un consultant și un client la o primă întâlnire (imagine ilustrativă)