Zusammenfassung
- Liefert vertrauenswürdige, flexible und geschäftsorientierte Daten, die für KI geeignet sind.
- Ermöglicht KI-Datenanalysten die Interpretation von Anfragen in natürlicher Sprache.
- Kombiniert LLMs mit Wissensgraphen für kontextuelle Genauigkeit.
- Verwendet ein Modellkontextprotokoll, um abfragen Graphen in großem Maßstab abfragen .
Kapitel
Actian gestaltet die Zukunft der Wirtschaft mit vertrauenswürdigen, flexiblen und einfach zu verwendenden KI-fähigen Daten. Hier ein Beispiel: Überall auf der Welt abfragen Datenanalysten abfragen , um Wissen zu extrahieren, das ihren Unternehmen hilft, sich in ihrem Tätigkeitsbereich auszuzeichnen und ihr Potenzial zu erweitern. Und künstliche Intelligenz beschleunigt die Arbeit der Datenanalysten durch einen KI-Datenanalysten.
Der KI-Datenanalyst skaliert die Anzahl der Fragen, die ein menschlicher Datenanalyst stellen kann. Der KI-Datenanalyst ist eine Anwendung, die geschäftliche Fragen beantwortet. Sie können ihm Fragen in natürlicher Sprache stellen, und er wird ebenfalls in natürlicher Sprache antworten.
Es übersetzt die geschäftlichen Fragen und sucht die angegebenen Daten in der Regel mithilfe von S-Anweisungen und übersetzt diese zurück an den Datenanalysten.
Das ist clever, aber auch anfällig KI-Datenanalysten sind nicht sehr präzise. Es gibt jedoch einen Ausweg. KI-Datenanalysten basieren auf großen Sprachmodellen.
LLMs LLMs werden die Präzision erhöhen, wenn sie durch den in Wissensgraphen erfassten Kontext unterstützt werden.
Wissensgraphen festigen die Übersetzung von Geschäftsfragen, die in natürlicher Sprache gestellt werden, in leistungsstarke strukturierte Aussagen, die abfragen und dank des darin enthaltenen Kontexts wieder in natürliche Sprache zurückübersetzen. Um diesen Kontext schnell und vorhersehbar zu erhalten, gewinnt ein neuer standardisierter Ansatz an Dynamik: das Model Context Protocol. M-C-P-M-C-P ist ein vereinbarter Standard, der Daten für KI-Anwendungen strukturiert und speichert. Wir ermöglichen LLM-gestützten KI-Anwendungen, abfragen föderierten Wissensgraphen nach Kontext abfragen .
Wir tun dies, indem wir unseren föderierten Wissensgraphen auf dedizierte Modellkontextserver exportieren und dort speichern. KI-Datenanalysten und ähnliche Anwendungen können abfragen MCP-Server nahtlos über das MCP-Protokoll abfragen und so ihre Arbeitsabläufe erheblich verbessern. Die Datenintelligenzplattform ist eine perfekte Kontextquelle für KI-Anwendungen, um deren Präzision zu verbessern. Da unsere Plattform als föderierter Wissensgraph aufgebaut ist, ermöglicht die Föderation des Wissensgraphen in der Accion-Datenintelligenzplattform jedem Bereich, seinen eigenen einzigartigen Graphen zu erstellen.
Das bedeutet, dass Sie nicht nur ein Diagramm für den Kontext erhalten, sondern ein Diagramm, das Sie filtern können, sodass viele domänenspezifische Diagramme für viele Kontexte möglich sind.
Da alle Geschäftsbereiche, die sich der Plattform angeschlossen haben, ihre Domäne in ihrem einzigartigen Diagramm dargestellt haben, liefert die Aktionsdaten-Intelligenzplattform durch die Aktivierung des Modellkontextprotokolls eine auf dem Markt völlig einzigartige Lösung, mit der Sie Ihre KI-Agenda exponentiell skalieren können, da die Aktionsdaten-Intelligenzplattform nicht nur einen Kontext, sondern viele Kontexte liefert, die jeweils genau auf die Fragen abgestimmt sind, die Sie beantworten möchten.
Acton gestaltet die Zukunft der Wirtschaft mit KI-fähigen Daten , die vertrauenswürdig, flexibel und benutzerfreundlich sind. Das Modellkontextprotokoll ist Ihr Schlüssel, um den Kontext für KI-Datenanalysten zu erschließen und diese effektiv in die Praxis umzusetzen. Wir liefern unseren föderierten Wissensgraphen als unvergleichliche Quelle für das Modellkontextprotokoll , denn wir wissen, dass Ihre Daten Ihre Zukunft sind.
