Grafdatabases + LLM's: Waarom Verbonden Gegevens AI Slimmer Maken

De meeste bedrijfsgegevens bevatten antwoorden die nooit aan het licht komen — niet omdat de gegevens er niet zijn, maar omdat de verbindingen daartussen onzichtbaar zijn voor traditionele zoekopdrachten en SQL. Contextus is een op AI gebaseerde ontdekkingagent gebouwd op het Arango Contextual Data Platform dat dit verandert. Het combineert graafdoorzoekingen — de mogelijkheid om relaties tussen entiteiten in uw gegevens te volgen — met redenering van grote taalmodellen om waardevolle verbindingen te vinden die platte queries simpelweg niet kunnen bereiken. In deze sessie zullen we doorlopen hoe Contextus werkt onder de motorkap: hoe de multimodelarchitectuur van Arango verbonden gegevens opslaat en doorzoekt, hoe Arango AutoGraph automatisch de kennisgrafiek bouwt uit ruwe bedrijfsgegevens, en hoe een LLM redeneringen maakt over die grafiek om inzichten naar boven te halen die een menselijke analist dagen zou kosten om te vinden. Als je je ooit hebt afgevraagd wat grafdatabases daadwerkelijk mogelijk maken dat relationele databases niet kunnen — of hoe LLM's betekenisvol slimmer worden wanneer ze zijn verankerd in gestructureerde kennis — dit is een praktische kijk op beide. Spreker: Daniel Morris, Lead Solutions Engineer — Toegepaste AI, EMEA, Arango Datum: Donderdag 9 juli om 8:00am PT / 11:00am ET / 5:00pm CET Formaat: Virtuele presentatie (zoom) + open discussie