Bazy danych grafowych + LLM: Dlaczego połączone dane czynią AI mądrzejszym

Większość danych przedsiębiorstwa zawiera odpowiedzi, które nigdy nie zostaną ujawnione — nie dlatego, że dane nie istnieją, ale dlatego, że związki między nimi są niewidoczne dla tradycyjnego wyszukiwania i SQL. Contextus to agent odkrywania zasilany AI, zbudowany na Arango Contextual Data Platform, który to zmienia. Łączy on przeszukiwanie grafowe — zdolność do śledzenia relacji między podmiotami w twoich danych — z rozumowaniem w dużych modelach językowych, aby znaleźć wartościowe połączenia, do których proste zapytania po prostu nie mają dostępu. W tej sesji przeanalizujemy, jak działa Contextus od wewnątrz: jak wielomodelowa architektura Arango przechowuje i przeszukuje połączone dane, jak Arango AutoGraph automatycznie buduje graf wiedzy z surowych danych przedsiębiorstwa oraz jak LLM rozumuje w oparciu o ten graf, aby ujawniać spostrzeżenia, które analityk ludzki potrzebowałby dni, aby znaleźć. Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, co bazy danych grafowych faktycznie umożliwiają, a relacyjne bazy danych nie — lub jak LLM stają się znacząco mądrzejsze, gdy są zakotwiczone w zorganizowanej wiedzy — to jest praktyczne spojrzenie na obie kwestie. Prelegent: Daniel Morris, Główny Inżynier Rozwiązań — AI Stosowane, EMEA, Arango Data: Czwartek, 9 lipca o 8:00 PT / 11:00 ET / 17:00 CET Format: Prezentacja wirtualna (zoom) + otwarta dyskusja