Resumen
- Proporciona datos preparados para la inteligencia artificial que son fiables, flexibles y centrados en el negocio.
- Permite a los analistas de datos de IA interpretar consultas en lenguaje natural.
- Combina modelos de lenguaje grande (LLM) con grafos de conocimiento para lograr precisión contextual.
- Utiliza un protocolo de contexto de modelo para consultar gráficos federados a gran escala.
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Actian está dando forma al futuro de los negocios con datos preparados para la IA que son fiables, flexibles y fáciles de usar. He aquí un ejemplo: en todo el mundo, los analistas de datos consultan los datos para extraer conocimientos que pueden hacer que sus organizaciones destaquen en lo que hacen y amplíen su potencial. Y la inteligencia artificial está acelerando el trabajo del analista de datos a través de un analista de datos de IA.
El analista de datos de IA amplía el número de preguntas que puede hacer un analista de datos humano. El analista de datos de IA es una aplicación que responde a preguntas empresariales. Se le pueden hacer preguntas en lenguaje natural y responderá también en lenguaje natural.
Traducirá las preguntas comerciales y buscará los datos indicados, normalmente a través de instrucciones S , y lo traducirá de nuevo al analista de datos.
Esto es inteligente, pero también frágil Los analistas de datos de IA no son muy precisos. Sin embargo, hay una solución. Los analistas de datos de IA funcionan con grandes modelos de lenguaje.
Los LLM aumentarán la precisión cuando estén respaldados por el contexto capturado en los grafos de conocimiento.
Los grafos de conocimiento consolidan la traducción de preguntas empresariales formuladas en lenguaje natural en potentes enunciados estructurados que consultan datos y vuelven de nuevo al lenguaje natural gracias al contexto que contienen y para obtener ese contexto de una manera rápida y predecible, y el nuevo enfoque estandarizado está ganando impulso: el modelo de contexto de protocolo. M-C-P-M-C-P es un estándar acordado que estructura y almacena datos para aplicaciones de IA en acción. Hacemos posible que las aplicaciones de IA basadas en LLM consulten nuestro gráfico de conocimiento federado gráfico de conocimiento contexto.
Lo hacemos exportando y almacenando nuestro gráfico de conocimiento federado gráfico de conocimiento servidores dedicados al protocolo de contexto de modelos (MCP), de modo que los analistas de datos de IA y aplicaciones similares pueden consultar el servidor MCP sin problemas utilizando el protocolo MCP y aumentar significativamente su forma de trabajar. La plataforma de inteligencia de datos es una fuente de contexto perfecta para que las aplicaciones de IA mejoren su precisión. Dado que nuestra plataforma está construida como un gráfico de conocimiento federado, la federación del gráfico de conocimiento la plataforma de inteligencia de datos de Accion permite que cada dominio cree su propio gráfico único.
Y eso significa que no solo se obtiene un gráfico para el contexto, sino un gráfico que se puede filtrar, lo que permite obtener muchos gráficos específicos del dominio para muchos contextos.
Dado que todos los ámbitos empresariales que se han unido a la plataforma han expresado su ámbito en su gráfico único. De esta manera, gracias a la habilitación del protocolo de contexto del modelo, la plataforma de inteligencia de datos de acción ofrece una solución completamente única en el mercado capaz de escalar su agenda de IA de forma exponencial, ya que la plataforma de inteligencia de datos de acción no ofrece un solo contexto, sino muchos contextos, cada uno de los cuales se ajustará con precisión a las preguntas que usted desee que respondan todos sus analistas de datos de IA.
Acton está dando forma al futuro de los negocios con datos preparados para la IA que son fiables, flexibles y fáciles de usar. El protocolo de contexto del modelo es la clave para desbloquear el contexto para los analistas de datos de IA y escalarlos de manera eficaz en la acción. Ofrecemos nuestro gráfico de conocimiento federado gráfico de conocimiento una fuente inigualable para el protocolo de contexto del modelo porque sabemos que sus datos son su futuro.
