Graph Databases + LLMs: Why Connected Data Makes AI Smarter

Більшість корпоративних даних містять відповіді, які ніколи не виявляються — не тому, що дані відсутні, а тому, що зв'язки між ними невидимі для традиційного пошуку та SQL. Contextus — це агент виявлення, що працює на основі штучного інтелекту, побудований на платформі Arango Contextual Data, яка змінює цю ситуацію. Він поєднує в собі графовий перехід — можливість слідкувати за зв'язками між сутностями у ваших даних — з розумінням на базі великих мовних моделей для пошуку цінних зв'язків, які плоскі запити просто не можуть досягти. У цій сесії ми розглянемо, як працює Contextus під капотом: як багатомодельна архітектура Arango зберігає та проходить через пов'язані дані, як Arango AutoGraph автоматично створює граф знань із сирих корпоративних даних, і як LLM міркує на основі цього графа, щоб виявити insights, які аналітику-людині знадобиться багато днів, щоб знайти. Якщо ви коли-небудь задумувались, що насправді дозволяють графові бази даних, яких не мають реляційні бази даних — або як LLM стають значно розумнішими, коли закріплені в структурованих знаннях — це практичний погляд на обидва питання. Доповідач: Даніель Морріс, провідний інженер рішень — прикладний ШІ, EMEA, Arango Дата: Четвер, 9 липня о 8:00 за PT / 11:00 за ET / 17:00 за CET Формат: Віртуальна презентація (zoom) + відкрите обговорення