Wie TigerGraph CoPilot grafikgestützte KI implementiert

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51CTO AI Die Hauptfunktionen, Vorteile und zwei Hauptanwendungsfälle von TigerGraph CoPilot werden im Detail vorgestellt.

In den letzten Jahren konnten uns Daten als Produktionsfaktor branchenübergreifend transformative Geschäftseinblicke liefern. Allerdings stellt uns die sinnvolle Nutzung der verfügbaren Big Data oft vor große Herausforderungen. Einerseits gibt es eine Überlastung der Daten, andererseits gibt es eine Vielzahl nicht ausgelasteter Dateninseln. Viele professionelle Datenwissenschaftler und -analysten benötigen dringend Fachwissen, um ihre Organisationen in die Lage zu versetzen, das kontinuierliche Datenwachstum ohne Einbußen bei Leistung und betrieblicher Effizienz zu verarbeiten und aus komplexen Daten das zu extrahieren, was sich unter der Oberfläche verbirgt Einsichten.

Die jüngsten Durchbrüche bei der Verarbeitung natürlicher Sprache mit künstlicher Intelligenz (KI) haben die Art und Weise verändert, wie zentral auf Daten zugegriffen wird. Durch die volle Ausnutzung der Fähigkeit von AI CoPilot, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, können mehr Benutzer komplexe Datensätze problemlos abfragen und analysieren, was wiederum Unternehmen hilft, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig kann CoPilot mit künstlicher Intelligenz auch die hohen Kosten großer Datenmengen verwalten und kontrollieren, indem es komplexe Datenprozesse automatisiert und eine eingehende Datenanalyse mit autorisiertem technischem Personal durchführt und so die Gesamtzuweisung von Ressourcen optimiert.

Die Generierung von KI- und Modellen in natürlicher Sprache (LLMs sind nicht ohne Zweifel. Da die meisten LLMs auf allgemeinem öffentlichem Wissen basieren, können sie die spezifischen Daten einer bestimmten Organisation nicht kennen, geschweige denn diese vertraulichen Daten. Gleichzeitig. Darüber hinaus Die Unfähigkeit von LLM, die sich verändernde Informationswelt zu verstehen, ist ein weiteres schwerwiegenderes Problem. Das heißt, die Schlussfolgerungen, die das generative Modell in seinem statistischen Prozess generiert, sind möglicherweise nur Wunschdenken und können überhaupt nicht wahr sein Wir waren der Ansicht, dass wir dringend eine kontextbezogenere und weniger fehleranfällige KI benötigen, um qualitativ hochwertige Daten bereitzustellen, die die Genauigkeit von Geschäftsentscheidungen im Prozess der prädiktiven Analyse und des maschinellen Lernens direkt verbessern können.

Einführung in TigerGraph CoPilot

TigerGraph CoPilot. TigerGraph CoPilot ist ein KI-gestütztes Tool, das Diagrammdatenbank- und generative KI-Funktionen kombiniert, um die Produktivität bei der Analyse, Entwicklung und Verwaltung verschiedener Geschäftsaufgaben zu verbessern -Zeitliche Abfragen großer Datenmengen, um Dateneinblicke zu erhalten, die aus natürlicher Sprache, Diagrammvisualisierung und anderen Perspektiven präsentiert und analysiert werden.

TigerGraph CoPilot kann die oben genannten KI-Mängel beheben, indem es die Genauigkeit verbessert und Halluzinationen reduziert für Ihr Unternehmen und treiben Sie fundierte Entscheidungen in Bereichen wie Kundenservice, Marketing, Produktverkauf, Datenwissenschaft, Entwicklung und Technik voran und demonstrieren so den Wert generativer KI-Anwendungen.

Hauptfunktionen und Vorteile von TigerGraph CoPilot

... TigerGraph CoPilot ermöglicht technisch nicht versierte Benutzer können Daten mithilfe der Sprache der alltäglichen Kommunikation abfragen und analysieren, sodass sie sich mehr auf die Gewinnung von Erkenntnissen konzentrieren können, ohne eine neue Technologie oder Computersprache erlernen zu müssen. Für jede Benutzerfrage verfolgt CoPilot einen neuartigen Ansatz interaktiver Ansatz (unten), der gleichzeitig mit der TigerGraph-Datenbank und dem vom Benutzer ausgewählten LLM interagiert, um genaue und relevante Antworten zu erhalten.

In der ersten Phase gleicht TigerGraph CoPilot die Frage mit den spezifischen Daten ab, die in der Datenbank verfügbar sind. Es verwendet LLM, um das Schema des Problems mit dem Diagramm zu vergleichen und die Entitäten im Problem durch Diagrammelemente zu ersetzen. Wenn beispielsweise ein Scheitelpunkt vom Typ BareMetalNode vorhanden ist und der Benutzer fragt: „Wie viele Server gibt es?“ Anschließend wird die Frage in „Wie viele BareMetalNode-Scheitelpunkte gibt es?“ konvertiert.

In der zweiten Phase vergleicht TigerGraph CoPilot die konvertierte Frage mit einem sorgfältig geplanten Satz von Datenbankabfragen und -funktionen, um die beste Übereinstimmung auszuwählen. Die Verwendung vorab genehmigter Abfragen hat im Allgemeinen zwei Vorteile:

• Erstens wird die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen effektiv verringert, da jede Abfrage auf ihre Bedeutung und ihr Verhalten überprüft wird.
• Zweitens hat das System das Potenzial, die Ausführungsressourcen vorherzusagen, die zur Beantwortung der Frage aufgerufen werden müssen.
• In der dritten Stufe führt TigerGraph CoPilot die identifizierten Abfragen aus und gibt relevante Ergebnisse in natürlicher Sprache zurück, zusammen mit der Begründung dahinter. Gleichzeitig stellt die graphenverstärkte Abfrage in natürlicher Sprache von CoPilot eine gute Barriere dar, die nicht nur das Risiko einer Modellillusion verringern, sondern auch die Bedeutung jeder Abfrage verdeutlichen und ein Verständnis für die Ergebnisse ermöglichen kann.

Generative KI zur Diagrammverbesserung

TigerGraph CoPilot kann Chatbots mit diagrammverstärkter KI basierend auf den eigenen Dokumenten und Daten der Benutzer erstellen, ohne dass eine vorhandene Diagrammdatenbank erforderlich ist. In diesem Betriebsmodus erstellt TigerGraph CoPilot einen Wissensgraphen aus Ressourcenmaterialien und wendet eine Variante seiner einzigartigen Retrieval Augmented Generation (RAG) an, um die kontextbezogene Relevanz und Genauigkeit von Antworten auf Fragen in natürlicher Sprache zu verbessern.

Zuerst extrahiert TigerGraph CoPilot beim Laden eines Benutzerdokuments Entitäten und Beziehungen aus Dokumentblöcken und erstellt aus dem Dokument einen Wissensgraphen. Wissensgraphen verbinden Datenpunkte oft durch Beziehungen, um Informationen in einem strukturierten Format zu organisieren. Gleichzeitig identifiziert CoPilot auch Konzepte, baut eine Ontologie auf und fügt dem Wissensgraphen Semantik und Argumentation hinzu. Natürlich können Benutzer auch ihre eigene Konzeptontologie bereitstellen.

Anhand dieses umfassenden Wissensgraphen führt CoPilot dann einen hybriden Abruf durch, d.

Durch die Organisation von Daten in Wissensgraphen können Chatbots schnell und effizient auf genaue, faktenbasierte Informationen zugreifen und so die Abhängigkeit von Lernmustern, die auf dem Trainingsprozess basieren, um Antworten zu generieren, reduzieren. Schließlich können solche Modelle manchmal falsch oder sogar veraltet sein.

Zuverlässige und verantwortungsvolle KI

Wie bereits erwähnt lindert TigerGraph CoPilot Halluzinationen, indem es LLM ermöglicht, Abfragen für den Zugriff auf die Diagrammdatenbank zu verwalten. Gleichzeitig gewährleistet es eine verantwortungsvolle KI, indem es dieselben rollenbasierten Zugriffskontroll- und Sicherheitsmaßnahmen anwendet, die bereits Teil der TigerGraph-Datenbank sind. Darüber hinaus wahrt TigerGraph CoPilot Offenheit und Transparenz, indem es seine Hauptkomponenten öffnet und Benutzern die Auswahl seiner LLM-Dienste ermöglicht.

Hohe Leistung und Skalierbarkeit

Durch die Nutzung der TigerGraph-Datenbank bietet TigerGraph CoPilot eine hohe Leistung für die Diagrammanalyse. Als graphbasierte RAG-Lösung bietet es außerdem eine umfangreiche, skalierbare Wissensdatenbank für die wissensgraphbasierte Beantwortung von Fragen.

Wichtige Anwendungsfälle von TigerGraph CoPilot

• Von natürlicher Sprache bis zu Dateneinblicken
• Informative Fragen und Antworten

Von natürlicher Sprache bis zu Dateneinblicken

Ob Sie ein Geschäftsanalyst, ein Datenexperte oder ein Ermittler sind, TigerGraph CoPilot bietet alles Sie erhalten schnell Informationen und Erkenntnisse aus Ihren Daten. CoPilot kann beispielsweise relevante Berichte für Betrugsermittler erstellen, indem es Fragen wie „Zeigen Sie mir eine Liste der jüngsten falsch positiven Betrugsfälle“ beantwortet. Gleichzeitig kann CoPilot auch genauere Untersuchungen ermöglichen, wie zum Beispiel: „Wer hat im letzten Monat Transaktionen von mehr als 1.000 US-Dollar mit 123 Konten durchgeführt?“

TigerGraph CoPilot kann sogar die Grafik entlang der Abhängigkeiten durchlaufen, um Fragen wie z als „Was wäre wenn?“ Sie können zum Beispiel ganz einfach anhand des Lieferkettendiagramms „Welche Lieferanten können den Mangel an Teil 123 decken?“ oder anhand des digitalen Infrastrukturdiagramms „Welche Dienste sind von der Server-321-Aktualisierung betroffen?“ herausfinden TigerGraph CoPilot kann beim Erstellen eines Q&A-Chatbots für Benutzerdaten und -dokumente auf der Grundlage der RAG-Methode von Wissensgraphen einen genauen Abruf kontextbezogener Informationen erreichen, um bessere Antworten und fundiertere Entscheidungen zu geben. Man kann sagen, dass die umfangreichen Fragen und Antworten von CoPilot die Produktivität typischer Frage-und-Antwort-Anwendungen (wie Callcenter, Kundenservice, Wissenssuche und andere Szenarien) direkt verbessern und die Baukosten senken.

Darüber hinaus kann TigerGraph CoPilot durch die Zusammenführung des Dokumentenwissensdiagramms und vorhandener Geschäftsdiagramme (z. B. Produktdiagramme) zu einem intelligenten Diagramm Probleme lösen, die andere RAG-Lösungen nicht bewältigen können. Durch die Kombination der Kaufhistorie eines Kunden mit Produktdiagrammen kann CoPilot beispielsweise genauere, personalisierte Empfehlungen abgeben, während Kunden eine Suchanfrage eingeben oder Empfehlungen anfordern. Zu den typischen Szenarien gehören: Durch die Kombination der Krankengeschichte eines Patienten mit einem Gesundheitsdiagramm kann ein Arzt oder eine medizinische Fachkraft praktischere Informationen über den Patienten erhalten, um eine bessere Diagnose oder Behandlung zu ermöglichen.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass TigerGraph CoPilot im Vergleich zu anderen kommerziellen LLM-Anwendungen die Herausforderungen des komplexen Datenmanagements und der damit verbundenen Analyse löst. Durch seine leistungsstarken Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache und fortschrittlichen Algorithmen können Unternehmen enorme geschäftliche Erkenntnisse gewinnen, um die Datenüberflutung zu überwinden und auf suboptimalen Datenzugriff zu reagieren. Gleichzeitig kann durch die Verwendung von graphbasiertem RAG auch die Genauigkeit und Relevanz der LLM-Ausgabe sichergestellt werden.

Angesichts der Tatsache, dass CoPilot es einem breiteren Benutzerkreis ermöglicht, Daten effektiv zu nutzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Ressourcenverteilung unternehmensübergreifend zu optimieren. Wir glauben, dass dies ein bedeutender Schritt vorwärts ist, um den Zugang zu Daten zu demokratisieren und Organisationen in die Lage zu versetzen, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen.

Vorstellung des Übersetzers

Julian Chen, 51CTO-Community-Redakteur, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Umsetzung von IT-Projekten. Er ist gut im Management und der Kontrolle interner und externer Ressourcen und Risiken und konzentriert sich auf die Verbreitung von Wissen und Erfahrungen im Bereich Netzwerk- und Informationssicherheit .

Originaltitel: Wie TigerGraph CoPilot graph-augmented AI ermöglicht, Autor: Hamid Azzawe

Link: https://www.infoworld.com/article/3715344/how-tigergraph-copilot-enables-graph-augmented-ai.html .

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