Gesicherte Fakten durch intelligente Wissensmodellierung.

Knowledge Graphen & Retrieval Augmented Generation

Die perfekte

Kombination

DIE TECHNOLOGIE

Mit unserer Knowledge Graph Technologie vernetzen wir Ihr gesamtes Unternehmens-Wissen und bereiten es zur Dialogführung in natürlicher Sprache auf. Gewinnen Sie so die vollständige Kontrolle über die Antworten Ihrer virtuellen Assistenten. Die Kombination der RAG-Technologie mit Wissensgraphen ermöglicht es Ihnen, Antworten auf der Grundlage der bereitgestellten Inhalte zu generieren und das Risiko von Halluzinationen oder falschen Antworten zu vermeiden bzw. zu minimieren.

Wir zeigen Ihnen gerne die Vorteile unserer Knowledge Graphen in einer kurzen Online Demo. Dafür einfach ein kostenloses Beratungsgespräch vereinbaren.

Features und Funktionen

Knowledge Graphen

Ein Knowledge Graph steht als Synonym für eine spezielle Art der Wissensrepräsentation.

Dabei werden Daten/Inhalte modelliert, um so Beziehungen zwischen einzelnen “Entitäten” zu beschreiben und maschinenlesbar zu machen und komplexe Abfragen zu ermöglichen.

Retrieval Augmented Generation

Im Onlim RAG-Ansatz wird ein Knowledge Graph verwendet, um Fakten in Form von strukturierten Informationen über Entitäten und ihre Beziehungen für die Beantwortung bereitzustellen.

Wenn eine Anfrage gestellt wird, greift das System auf den relevanten Kontext aus dem Knowledge Graph zurück und nutzt ihn, um genauere und faktenbasierte Antworten zu generieren.

Datenmodellierung

Beim Knowledge Graphen werden Fakten in Form von Kanten zwischen Knoten in einem Graphen/Netzwerk gespeichert.

Zusätzlich wird auch das Schema der Daten im Graphen gespeichert (z.B. Klassenhierarchien) und semantische Modelle entwickelt. Damit wird Maschinenlesbarkeit um semantisches Verständnis erweitert.

Implizites Wissen

Aus vorhandenem Wissen können durch die Verknüpfung der einzelnen Entitäten neue Fakten abgeleitet werden.

Beispiel: Falco war ein Musiker. Er lebte in Wien, Wien ist eine Stadt in Österreich. Die Frage nach österreichischen Musikern muss also auch Falco ergeben, ohne dass im Hintergrund “Falco lebte in Österreich” direkt modelliert wurde.

DIE TECHNOLOGIE

Konversationsoptimierung

Der Knowledge Graph in Kombination mit RAG bietet mehrere Vorteile für die
Konversationsoptimierung:

Erweiterung des Sprachverständnisses

Das gespeicherte Wissen im Knowledge Graph, z.B. Namen und Synonyme von Entitäten, wird verwendet um das Sprachverständnis des Bots zu verbessern.

Faktenbasierte Antworten

Die Kombination der RAG-Technologie mit Wissensgraphen ermöglicht es Antworten auf der Grundlage der bereitgestellten Inhalte zu generieren und das Risiko von Halluzinationen oder falschen Antworten zu vermeiden bzw. zu minimieren.

Verbesserte Antworten und Dialoge

Die Verwendung eines Knowledge Graphen und die darunterliegende Datenmodellierung ermöglichen das Beantworten von sehr konkreten und komplexen Fragen.

Rechenoperationen im Chatbot

Durch die Modellierung der entsprechenden Daten im Hintergrund ist es möglich, direkt im Chatbot Rechenoperationen durchzuführen, z.B. können Preise kalkuliert werden.

Reasoning / Generierung von Wissen

Vorhandenes Wissen wird durch die Verknüpfung mit anderen Knoten erweitert, neue Beziehungen werden so hergestellt, bzw. generiert.

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