Graphdatenbanken + LLMs: Warum verbundene Daten KI intelligenter machen

Die meisten Unternehmensdaten enthalten Antworten, die niemals ans Licht kommen — nicht, weil die Daten nicht vorhanden sind, sondern weil die Verbindungen zwischen ihnen für traditionelle Such- und SQL-Anfragen unsichtbar sind. Contextus ist ein KI-gestützter Entdeckungsagent, der auf der Arango Contextual Data Platform basiert und dies verändert. Er kombiniert Graphen Traversierung — die Fähigkeit, Beziehungen zwischen Entitäten in Ihren Daten zu verfolgen — mit der Argumentation von großen Sprachmodellen, um wertvolle Verbindungen zu finden, die flache Abfragen einfach nicht erreichen können. In dieser Sitzung werden wir erörtern, wie Contextus im Hintergrund funktioniert: wie Arangos Multimodellarchitektur verbundene Daten speichert und durchläuft, wie Arango AutoGraph automatisch das Wissensgraph aus Rohunternehmensdaten erstellt und wie ein LLM über dieses Graph-Netzwerk argumentiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ein menschlicher Analyst Tage brauchen würde, um zu entdecken. Wenn Sie sich jemals gefragt haben, was Graphdatenbanken tatsächlich ermöglichen, was relationale Datenbanken nicht können — oder wie LLMs bedeutungsvoll intelligenter werden, wenn sie in strukturiertem Wissen verankert sind — ist dies ein praktischer Einblick in beides. Referent: Daniel Morris, Leitender Lösungsingenieur — Angewandte KI, EMEA, Arango Datum: Donnerstag, 9. Juli, um 8:00 Uhr PT / 11:00 Uhr ET / 17:00 Uhr CET Format: Virtuelle Präsentation (Zoom) + offene Diskussion