GraphRAG объединяет искусственный интеллект и графы знаний, чтобы помочь предприятиям принимать более обоснованные и быстрые решения, пишет на портале The New Stack Билл Уилсон, директор по устойчивому развитию и руководитель отдела данных и интеллектуальных решений NTT DATA UK.

Предприятия ежедневно генерируют огромные объемы информации, но большая ее часть остается разрозненной — разбросанной по электронной почте, облачным хранилищам и внутренним платформам. Вместо того чтобы служить стратегическим активом, знания часто превращаются в фрагментированную головоломку, что затрудняет сотрудникам поиск, получение и применение информации, необходимой им для успешной работы.

Несмотря на огромные объемы хранимых данных, организациям часто не удается синтезировать разрозненные знания в целостную систему, пригодную для практического применения. Но что, если бы сотрудники могли легко находить нужные им данные и видеть, как они связаны между собой? Более четкая картина значительно упростила бы принятие стратегических решений.

Именно здесь на помощь приходит GraphRAG. Эффективно сочетая генеративный ИИ и технологии графов знаний, GraphRAG пересматривает привычное нам управление корпоративными знаниями и помогает сотрудникам быстрее принимать более обоснованные решения.

Дилемма управления знаниями

Проблема не только в объеме данных, но и в том, что чаще всего сотрудники не знают, где найти нужную им информацию. При наличии огромного количества структурированных и неструктурированных данных отслеживание нужной информации может стать головной болью, особенно когда системы глубоко взаимосвязаны и требуют контекста для понимания смысла. Разрозненные хранилища данных замедляют извлечение информации и нахождение в ней связей.

Даже самые передовые инструменты корпоративного поиска не могут устранить эти пробелы. Сотрудники тратят часы на поиск, сомневаются в своих силах и дублируют работу, что снижает производительность и доверие к корпоративным данным. Организациям необходимо интеллектуальное решение, которое структурирует и предоставляет знания для улучшения процесса принятия решений и экономии времени.

GraphRAG: выявление взаимосвязей для более рационального управления корпоративными знаниями

Традиционное управление знаниями опирается на функции тегирования, индексирования и поиска, чтобы сделать данные доступными. Появление технологии Retrieval-Augmented Generation (генерация с расширенной выборкой, RAG) значительно улучшило эту функцию за счет внедрения передовых моделей ИИ, которые динамически запрашивают корпоративные хранилища знаний, делая поиск информации более быстрым и точным.

Представьте себе ИИ в роли исключительно начитанного помощника. RAG служит для ИИ обширным справочником знаний о специфике предприятия, что помогает ему точно и глубоко отвечать на вопросы. Однако RAG сама по себе имеет ограничения. Хотя она отлично справляется с извлечением нужной информации, ей не хватает понимания сложных зависимостей в ИТ-инфраструктуре, цепочках поставок или нормативно-правовой базе.

GraphRAG устраняет этот пробел. Интеграция генеративного ИИ с технологией графов знаний выходит за рамки простого поиска. Она контекстуализирует и структурирует информацию, отображая взаимосвязи между точками данных. GraphRAG превращает неструктурированные данные в интерактивный и навигационный ресурс, позволяющий сотрудникам принимать более обоснованные решения, будь то понимание зависимостей в ИТ-инфраструктуре, отслеживание обоснованности принятия решений или выявление специфических знаний в конкретной области.

Вместо того чтобы полагаться на ручную работу с документацией или сложные инструменты управления портфелем приложений, команды получают структурированную видимость экосистемы знаний в режиме реального времени. Это выходит за рамки ИТ — GraphRAG может быть полезна в любой отрасли, которая опирается на взаимосвязанные данные. От логистики до здравоохранения и финансовых учреждений — если у сотрудников есть правильные инструменты для доступа к необходимой информации и возможность видеть общую картину, они гарантированно принесут своей работой больше пользы.

Обнаружение скрытых связей

Многие организации опираются на ключевых сотрудников, обладающих важнейшими институциональными знаниями. Однако зачастую эти люди остаются неизвестными, а их опыт и знания остаются в тени. В результате жизненно важные знания теряются, когда эти сотрудники уходят или меняют свою должность.

GraphRAG облегчает организациям доступ к задокументированным знаниям и опыту своих сотрудников. Составление карты предметных экспертов в компании способствует сотрудничеству, ускоряет процесс адаптации новых сотрудников и улучшает планирование преемственности. Новые сотрудники, часто тонущие в бесконечных данных, могут быстро получить доступ к истории и знаниям компании, что поможет им быстрее войти в курс дела.

По мере роста и развития компаний меняются их стратегии и динамика рабочей силы. Сотрудникам нужна система управления знаниями, которая не отстает от ситуации с кадрами. GraphRAG обеспечивает актуальность корпоративных знаний, постоянно интегрируя новые инсайты и постепенно удаляя устаревшую информацию.

Вместо того чтобы утонуть в информационной перегрузке или со временем потерять ценные знания, компании получают систему, которая растет вместе с ними. Эта система раскрывает весь потенциал данных и помогает сотрудникам принимать более интеллектуальные и быстрые решения.

Будущее управления корпоративными знаниями

Информационная насыщенность может стать либо препятствием, либо конкурентным преимуществом, и GraphRAG гарантирует последнее. Сочетая поиск информации на основе ИИ с глубоким реляционным интеллектом, эта новая технология преобразует необработанные данные в значимые инсайты, выявляя закономерности, контекст и стратегические возможности. ИИ продолжает трансформировать отрасли, и GraphRAG является свидетельством того, что становится возможно, когда технология преодолевает разрыв между данными и принятием решений.