Graffiti: Революція в AI – Динамічні Знання, Адаптивність та Новий Рівень Розуміння

Graffiti: Коли Знання Стають Живими, а AI – Розуміючим Співрозмовником

Я. Щоб було ясно, люблю історії, особливо ті, що народжуються з перетинів технологій та людського досвіду. Сьогоднішня розповідь – про те, як ми можемо наповнити штучний інтелект життям, дозволивши йому не лише відповідати на запитання, але й розуміти еволюцію знань. Йдеться про Graffiti, платформу, яка робить тобто, саме це, перетворюючи статичні бази даних на динамічні, “часові” графи знань, приблизно так. Звичайно,

Кожен з нас знає, як важливо пам’ятати минуле, враховувати досвід та зміни. Так само і для AI! Уявіть собі агента, який пам’ятає не лише поточні переваги клієнта, але й його минулі смаки. Або систему, яка може аналізувати зміни на ринку та адаптовувати свої відповіді відповідно до нових реалій. Це сила Graffiti.

Від Статики до Динаміки: Чому слухайте, RAG Потребує Еволюції

Традиційний Retrieval-Augmented Generation (RAG) – це чудовий інструмент для надання вашим AI доступу до даних. Він дозволяє агентам “знати” інформацію з ваших документів та баз даних. Дивно, але, як уявіть начебто, собі, часто говориться, RAG сам по собі має обмеження. Зрозуміло, головне з них – його статичність.

Уявіть собі, що ви будуєте бізнес або платформу. Ваші дані постійно змінюються: змінюються вподобання користувачів, змінюються внутрішні показники, змінюються умови на ринку. RAG, як він є сьогодні, не може встигати за цим потоком. Вам доводиться постійно вручну оновлювати його знання, синхронізувати базу даних, що неефективно та ненадійно.

Саме тут вступає в гру Graffiti оскільки це платформа, яка створює “часові” графи знань. Щоб було ясно, це як шар поверх RAG, який постійно поглинає дані, фіксуючи зміни та веде історичний запис. Ваш агент не просто от, має доступ до інформації, він розуміє, як вона змінювалася з часом.

Graffiti: Погляд уявіть собі, у Майбутнє Знань

Graffiti – це новий подих у світі AI. Його основна ідея полягає у врахуванні контексту часу, розумінні еволюції даних. Він дозволяє вам створювати систему, яка не лише. Відповідає на запитання, але й враховує історичний контекст.

Що це означає практично?

• Динамічні знання: Graffiti постійно оновлює базу знань відповідно до змін у ваших даних.
• Історичний запис: Платформа зберігає інформацію про те, як змінювалися дані – знання про минуле, які допомагають AI приймати більш обґрунтовані рішення.
• Адаптивність: Агенти, що використовують Graffiti, можуть адаптуватися. До змін, враховуючи нові дані та еволюцію знань.
• Підвищення персоналізації: Агенти розуміють не лише поточні уподобання. Клієнтів, а й їхні попередні симпатії, забезпечуючи більш персоналізований досвід.

розумієте,

Пориньте в Graffiti: Швидкий Старт та Успішні. Приклади

На щастя, почати працювати з Graffiti дуже легко. Це потужний інструмент, який не потребує складного налаштування. Розробники створили чудову документацію, а також приклади.

Що вам знадобиться:

• Python
• Neo4j скажімо, (двигун для графу знань)
• OpenAI для моделей LLM та Embedding.

Процес дуже простий:

1. Встановіть необхідне: Завантажте Neo4j, встановіть Python та залежності, такі як бібліотека Graffiti.
2. Підключіться до Neo4j: Налаштуйте підключення до вашого графу знань. Цікаво,
3. Створіть “епізоди”: Це блоки інформації, типу, які будете додавати до вашої бази. Важливо, що вони не мають чіткого формату. Це може бути текст, об’єкт JSON – все, що вам потрібно.
4. Додайте епізоди до графу: Використовуйте функцію graffiti. Add_episode для додавання даних.
5. Здійснюйте пошук: Використовуйте запити для отримання потрібної інформації.
6. Аналізуйте результати: Оцініть, як Graffiti забезпечує контекст та історію даних.

Приклад (спрощений):

Уявімо, що “Ксенія любить кросівки Adidas”. Ви додаєте цей факт як епізод. Потім Ксенія повідомляє: “Мої кросівки зламалися, тепер я вважаю, що Puma – найкращі”. Без Graffiti ви б просто замінили факт. Graffiti ж додає новий факт і вказує, що попередній факт втратив актуальність.

в підсумку: Ваш агент знає, що “Ксенія. Очевидно, раніше любила Adidas, але зараз їй подобаються Puma”. Це простий приклад, але він демонструє силу Graffiti.

Графи Знань: Потужна Зброя AI

Graffiti використовує графи знань, які дозволяють представляти інформацію у вигляді взаємопов’язаних вузлів та зв’язків. Це робить пошук бачите, та дивіться, аналіз інформації набагато потужнішим, ніж у традиційних системах RAG.

Чому графі знань кращі? Щоб було ясно,

• Розуміння взаємозв’язків: Графи дозволяють AI зрозуміти, як дані взаємопов’язані між собою.
• Більш точні пошуки: Пошук у графах може бути більш точним та цілеспрямованим.
• Контекст: Зберігається тобто, інформація про час, що дозволяє AI враховувати еволюцію знань.

Графи знань використовують переваги обох світів. Справа в тому, що один інструмент використовується для припустимо, пошуку в. Графі знань, а інший – для традиційного пошуку у векторній базі даних. Поєднання слухайте, цих двох підходів – надзвичайно потужний інструмент.

Графі знань проти “традиційного” RAG та інших рішень

Graffiti може бути ефективна в більшості випадків. Але існують скажімо, випадки коли традиційні моделі теж мають сенс. Також є графі знань Lite RAG, Graph RAG та інші подібні. Рішення, які зорієнтовані на статичну інформацію, тобто інформацію, яка не сильно змінюється. Справа в тому, що якщо у вас така інформація – можете використовувати інші рішення, приблизно так. Але якщо вам потрібно розумієте, враховувати динаміку – Graffiti однозначно перемагає.

Основні переваги Graffiti:

• Легкість та масштабованість:. Graffiti швидкий і може припустимо, бути використаний у виробничих середовищах, десь так.
• Динамічні дані: Ідеально підходить для роботи з постійно оновлюваними даними.
• Історичний контекст: Зберігає історію змін у даних.

Розвиток Штучного Інтелекту з розумієте, Graffiti: Приклад з LLM

Давайте розглянемо приклад з LLM-моделями, які постійно змінюються та покращуються:

1. Фаза 1: Ви вносите інформацію про кращі LLM на момент.
2. Фаза 2: Ви додаєте інформацію про появу нової, кращої моделі. Відверто кажучи,
3. Фаза 3: Додавання нової, більш “революційної” моделі.

Ви бачите:

• як змінюються відповіді вашого агента;
• як він враховує історичний контекст.

скажімо,

Ваш агент відповість, враховуючи зміни в часі.

Graffiti та Гармонізація з RAG

Graffiti не є альтернативою традиційному RAG, а є його доповненням. Безумовно, краще використовувати обидва інструменти. Важливо надати десь так, вашому агенту різні можливості:

• Шукати в графі знань, якось так.
• Шукати у векторній базі даних.

Агент зможе сам вирішити, який інструмент використовувати у кожному конкретному випадку. Чесно кажучи,

Graffiti: Почніть Перетворення вже Сьогодні! Відверто кажучи,

Graffiti – це чудовий інструмент для створення “розуміючих” AI-агентів. Він динамічний, масштабований та надзвичайно простий у використанні.

Я вважаю, що наприклад, поєднання графіків знань з традиційним RAG – це найкращий варіант побудови AI. Graffiti реалізує це чудово.

Я вже роздумую над створенням більшої кількості контенту на цю тему, тому, якщо вам цікаво, пишіть про це в коментарях. Не забудьте поставити лайк та підписатися, якщо вам сподобався цей контент, десь так.