AI Knowledge Graph

O que é o AI Knowledge Graph?

O AI Knowledge Graph é uma plataforma alimentada por IA desenvolvida pela Lettria que transforma dados não estruturados em conhecimento estruturado. Esta ferramenta melhora a tomada de decisões, fornecendo insights ricos em contexto derivados de fontes de dados complexas. Utiliza algoritmos avançados para extrair e organizar informações, permitindo que os usuários compreendam melhor seus dados e tomem decisões informadas rapidamente.

Como usar o AI Knowledge Graph?

1. Inscreva-se e Acesse: Visite o site da Lettria e inscreva-se para uma conta para acessar a plataforma AI Knowledge Graph.
2. Carregue Seus Dados: Insira seus dados não estruturados no sistema. Isso pode incluir documentos, arquivos de texto ou qualquer outro formato de dados suportado pela plataforma.
3. Configure a Ontologia: Use o recurso de construção de ontologia para definir a estrutura do seu grafo de conhecimento, permitindo que o sistema compreenda as relações dentro dos seus dados.
4. Processar Dados: Inicie o processamento de dados, onde a IA analisará e converterá seus dados não estruturados em um formato estruturado.
5. Revise os Insights: Uma vez que o processamento esteja completo, revise os resultados do conhecimento estruturado, que fornecerão insights acionáveis e apoiarão a tomada de decisões.

Quais são os principais recursos do AI Knowledge Graph?

• Enriquecimento de Ontologia: Construa e enriqueça automaticamente ontologias a partir dos seus dados para melhorar a representação do conhecimento.
• Pipeline de Texto para Grafo: Converta texto bruto em um grafo de conhecimento rico que captura entidades, relações e restrições.
• Análise de Documentos: Extraia informações estruturadas de documentos complexos, incluindo tabelas e diagramas.
• GraphRAG: Combine recuperação de grafo com raciocínio para resultados precisos e interpretáveis.

Para quem é o AI Knowledge Graph?

O AI Knowledge Graph é projetado para empresas e organizações de diversos setores que lidam com grandes volumes de dados não estruturados. É particularmente benéfico para indústrias como saúde, finanças, jurídica e engenharia, onde a capacidade de extrair conhecimento estruturado de documentos complexos pode melhorar significativamente a eficiência operacional e as capacidades de tomada de decisão. Analistas, cientistas de dados e tomadores de decisão que buscam aproveitar a IA para melhorar os insights de dados acharão esta ferramenta inestimável.

Quais são os casos de uso do AI Knowledge Graph?

1. Saúde: Agilizando a análise de dados de ensaios clínicos e registros de pacientes para apoiar a tomada de decisões baseadas em evidências.
2. Finanças: Permitindo que analistas financeiros extraiam rapidamente insights de documentos financeiros complexos e divulgações.
3. Jurídico: Ajudando equipes jurídicas a revisar contratos e regulamentos de forma eficiente, fornecendo insights estruturados a partir de documentos de origem.