Knowledge Graph Studio

Knowledge Graph Studio — это мощная платформа с открытым исходным кодом, разработанная для ускорения создания надёжных, объяснимых и точных систем ИИ, особенно тех, которые используют передовые рабочие процессы Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Она устраняет существенное ограничение, связанное с опорой исключительно на векторный поиск, предлагая модульную, API-ориентированную структуру для построения и запросов графов знаний, бесшовно объединяющих структурированные и неструктурированные данные. Этот выпуск даёт возможность разработчикам, исследователям и отраслевым экспертам настраивать и контролировать каждый аспект своих ИИ-приложений, основанных на графах.

Ключевые особенности

Knowledge Graph Studio разработана как наиболее интуитивный способ для создания нативных для RAG представлений знаний, с акцентом на точность, контроль и интеграцию.

🔌 API-ориентированный дизайн с Python SDK Разработанная с философией API-first, WhyHow обеспечивает максимальную гибкость и возможности интеграции. Наши рабочие процессы приёма данных, нативные для JSON, и всеобъемлющий Python SDK позволяют разработчикам программно взаимодействовать с каждой функцией, бесшовно интегрируя создание и запросы графов в существующие системы и конвейеры RAG.

🧠 Гибридный поиск с векторными фрагментами как первоклассными элементами Преодолейте присущие ограничения чистого векторного поиска, рассматривая текстовые фрагменты (неструктурированные данные) как базовые примитивы, непосредственно связанные с узлами и триплетами графа (структурированные данные). Эта способность сочетать семантическое сходство с реляционным контекстом обеспечивает, что глубина и объяснимость являются неотъемлемой частью извлечения, что приводит к значительно более точным и детерминированным рабочим процессам обработки информации.

🎯 Расширенное семантическое извлечение триплетов В отличие от традиционных методов запросов графов, которые часто полагаются на проблематичные преобразования Text2Cypher, WhyHow встраивает триплеты напрямую и извлекает их с помощью семантического сходства. Этот метод гарантирует, что окно контекста получает более богатую, связанную информацию, что приводит к результатам извлечения, которые до 2 раз точнее в определённых тестах по сравнению с эквивалентными графами, запрашиваемыми с использованием Text2Cypher.

🧩 Модульное создание малых графов Воспользуйтесь силой модульности, создавая сфокусированные, самодостаточные представления знаний для конкретных наборов данных или сценариев использования. Этот подход «малых графов» поддерживает целенаправленные эксперименты, точную настройку и эффективную отладку, что крайне важно для RAG-приложений, где точность и контроль над контекстом имеют первостепенное значение.

🤝 Разрешение сущностей с участием человека (Human-in-the-Loop) Предоставьте экспертам предметной области возможность выполнять персонализированное, специфичное для конкретных сценариев разрешение сущностей с помощью интуитивно понятной системы, основанной на правилах. Пользователи могут легко объединять похожие сущности и сохранять эти решения как многократно используемые правила, постоянно улучшая согласованность и точность создания графов с течением времени.

Сценарии использования

Knowledge Graph Studio обеспечивает необходимую структурную основу для создания сложных ИИ-приложений в требовательных областях.

1. Создание высокоточных помощников по соблюдению нормативных требований: Используйте модульную структуру графа для приёма конкретных нормативных документов (неструктурированных текстовых фрагментов) и непосредственной их связи с определёнными сущностями, организационными отношениями и наборами правил (структурированные данные). Когда пользователь задаёт сложный вопрос о соблюдении требований, система извлекает как семантически релевантный текстовый фрагмент, так и обязательный связанный реляционный контекст, обеспечивая объяснимые, проверяемые и свободные от галлюцинаций ответы в таких чувствительных секторах, как юриспруденция и финансы.

2. Улучшение памяти агентов и сложного рассуждения: Предоставьте ИИ-агентам постоянный, структурированный и запрашиваемый слой памяти. Вместо того чтобы полагаться на простую последовательную историю чата, агенты могут запрашивать граф знаний для детерминированного извлечения соответствующих прошлых действий, ограничений и взаимосвязей. Эта возможность значительно улучшает производительность в многошаговом планировании, сложном принятии решений и задачах долговременной разговорной памяти.

3. Настройка конвейеров преобразования данных: Используйте открытый исходный код и API-ориентированный дизайн для создания конвейеров преобразования данных, специфичных для конкретных сценариев использования. Независимо от того, нужно ли вам адаптировать извлечение сущностей для идиосинкразических структур данных или интегрировать с проприетарными внутренними инструментами мониторинга, платформа позволяет идеально настроить процессы создания, управления и построения схемы графа под ваши потребности в данных.

Уникальные преимущества

Knowledge Graph Studio разработана специально для требований современных LLM-систем и Agentic RAG, предлагая явные преимущества по сравнению с традиционными решениями на основе баз знаний.

• Превосходная точность извлечения: Используя встроенные триплеты для семантического извлечения, вместо того чтобы полагаться на LLM для перевода естественного языка в потенциально подверженные ошибкам языки запросов графов (такие как Text2Cypher), платформа демонстрирует более точные и детерминированные результаты.

• Истинная гибридная интеграция данных: Архитектура, построенная на гибких базах данных, таких как MongoDB (с планами на агностицизм по отношению к базам данных в будущем), сочетает преимущества реляционных данных, векторного хранения и гибких схем. Это позволяет объединять контекст неструктурированного текста с точностью структурированных взаимосвязей в едином механизме извлечения.

• Прозрачность и контроль благодаря открытому исходному коду: Лицензия MIT позволяет командам устанавливать, расширять и интегрировать платформу непосредственно в свои собственные среды. Эта гибкость обеспечивает полный контроль над мерами безопасности, инструментами мониторинга и выбором баз данных, что позволяет быстро и в соответствии с требованиями развертывать графы знаний, адаптированные к конкретным потребностям предприятия.

Заключение

Knowledge Graph Studio обеспечивает критически важную инфраструктуру с открытым исходным кодом, необходимую для выхода за рамки стандартных реализаций RAG и перехода к надёжным, объяснимым и точным ИИ-системам. Способствуя развитию сообщества и предлагая полный контроль над построением и запросами графов, мы даём возможность разработчикам использовать всю мощь гибридного извлечения структурированных данных.

Изучите репозиторий сегодня и развивайте свои ИИ-решения, основанные на графах.