La révolution de l’intelligence artificielle remodeance fondamentalement la façon dont les organisations abordent la recherche et le développement. Comme les modèles de gros langues (LLM) démontrent des capacités sans précédent dans la compréhension et la génération de texte humain, les entreprises avant-gardistes reconnaissent que l’intégration de l’IA dans la R&D n’est pas seulement une amélioration; Il devient essentiel pour maintenir un avantage concurrentiel. Parmi les différentes stratégies de mise en œuvre basées sur LLM, Génération augmentée de récupération (Rag *) apparaît comme une approche très convaincante pour les organisations de R&D cherchant à débloquer le plein potentiel de leurs connaissances institutionnelles. De plus, augmenter cette solution en fonction de un
Graphique de connaissances promet de maintenir des connaissances lisibles par l’homme au cœur de l’entreprise.
R&D: l’endroit naturel pour montrer la voie
Les départements de R&D sont uniquement placés pour stimuler la transformation de l’IA au sein de leurs organisations, car leur processus principal est généralement basé sur la digestion des connaissances passées et actuelles, en les confrontant aux besoins des clients et en identifiant les orientations les plus prometteuses pour l’avenir. Dans ce contexte, les LLM ne se contentent pas d’accélérer les processus existants, ils réinventent fondamentalement la façon dont les équipes de recherche peuvent accéder et tirer parti de la mémoire institutionnelle et l’appliquer aux défis qu’ils visent à résoudre.
L’approche traditionnelle de tamiser manuellement les rapports techniques, les articles de recherche et les données expérimentales Cela ne prend pas seulement du temps, mais entraîne souvent des idées précieuses négligées ou oubliées. Les systèmes alimentés par l’IA peuvent faire surface instantanément le contexte historique pertinent, identifier les modèles sur plusieurs flux de recherche et suggérer des applications innovantes des connaissances existantes à de nouveaux défis. Ce Une accessibilité accrue aux connaissances passées crée un effet multiplicateur sur la productivité de la recherche et le potentiel d’innovation.
Les dirigeants de l’IA contre les abonnés et la possibilité de R&D
Dans l’évolution du paysage de l’IA, les organisations se transforment rapidement en dirigeants et adeptes. Bien que les départements de R&D des sociétés non IT ne puissent jamais construire des LLM propriétaires à partir de zéro (une tâche nécessitant d’énormes ressources informatiques et une expertise spécialisée), ils peuvent toujours réaliser des avantages concurrentiels importants grâce à des stratégies de mise en œuvre intelligentes.
Deux approches principales dominent le domaine: le réglage des modèles existants (qui nécessite toujours des capacités informatiques avancées) et la mise en œuvre de systèmes de génération auprès de la récupération, c’est-à-dire alimenter un modèle de langue existant avec les connaissances de l’entreprise. CHIFFON est devenu l’approche préférée pour la plupart des applications de R&D car elle offre un cadre intelligent à Combinez la puissance brute des LLM avec une base de connaissances interne propriétaire d’une organisation de manière dynamique et maintenable.
Les dirigeants de cet espace comprennent que l’avantage concurrentiel ne réside pas dans la technologie d’IA sous-jacente elle-même, mais dans la façon dont ils peuvent intégrer efficacement leur expertise de domaine unique et leurs connaissances institutionnelles avec les capacités de l’IA. RAG permet aux organisations de maintenir le contrôle de leurs actifs de connaissances tout en tirant parti des dernières progrès de la compréhension et de la génération des langues. Cette approche permet aux entreprises de bénéficier d’améliorations continues des capacités de base LLM sans perdre les connaissances spécialisées qui les différencient sur leurs marchés.
La valeur ajoutée du ragrav
Alors que les approches de la base de données vectorielle pour offrir une flexibilité et un déploiement rapide, Graph Rag offre des avantages cruciaux qui le rendent particulièrement bien adapté aux environnements de R&D. La différence fondamentale réside dans la transparence et la maintenabilité, deux facteurs critiques pour les applications de recherche où la compréhension du raisonnement derrière les idées générées par l’AI est essentielle.
Les intégres vectoriels ont contribué au succès des LLM en codant le texte et la signification dans des vecteurs numériques, qui sont plus faciles à manipuler et peuvent produire d’excellents résultats. Cependant, bien que extrêmement puissants, ils fonctionnent comme des boîtes noires, ce qui rend difficile pour les humains de gérer ou de comprendre. De plus, si quelqu’un souhaite mettre à jour les intérêts des documents de l’entreprise – par exemple, pour les rendre plus précis selon les concepts nouvellement considérés – la base de données entière doit être retraitée. Ce processus deviendra de plus en plus long et coûteux à mesure que la base de données se développera.
Comme alternative, Graph Rag représente les connaissances en tant que réseau explicite de concepts et de relationsoffrant une visibilité claire dans les connexions d’information et les chemins de raisonnement. Les experts en la matière peuvent donc lire directement Les concepts et leurs relations, remettent en question et mettent à jour la structure du graphique, et même le font évoluer au fil du temps, simplement en ajoutant de nouveaux concepts et relations. Cela représente un avantage essentiel pour maintenir la base de connaissances au fil du temps
Progrès: diriger la révolution de la précision
En R&D, la précision n’est pas facultative, elle est primordiale. Des informations incorrectes peuvent faire dérailler les instructions de recherche et les ressources de déchets. Le Plateforme de données de progression s’est imposé comme le leader des systèmes de connaissances de qualité d’entreprise.
Leur plateforme de données de progrès excelle à gérer divers types de données(texte, images, vidéos) pour les analyser et les indexer. Leurs capacités solides à gérer presque tous les types de données brutes rendent extrêmement important de fournir des données de haute qualité pour les prochaines étapes. Ensuite, l’utilisateur est guidé Pour concevoir un graphique de connaissances efficaceaider l’organisation à définir les concepts, les ontologies et les taxonomies appropriés pour leurs domaines spécifiques. Cette combinaison de technologie et d’expertise garantit avec précision les graphiques de connaissances représentent avec précision les connaissances organisationnelles plutôt que les modèles génériques de l’industrie.
De la connaissance à un avantage concurrentiel
Les avantages compétitifs du chiffon graphique s’étendent au-delà de la précision pour englober la vitesse et la création de valeur stratégique. Les organisations mettant en œuvre des approches de graphiques de connaissances de pointe peuvent interroger leurs actifs de données avec une efficacité et une sophistication sans précédent. Des requêtes complexes qui nécessitaient auparavant une recherche manuelle approfondie peuvent être répondues en quelques secondes, accélérant considérablement les cycles de recherche et les processus décisionnels.
Plus stratégiquement, construire des graphiques de connaissances cristallise l’expertise organisationnelle dans les actifs numériques structurés. Ce processus mappe les connaissances institutionnelles, identifie les relations conceptuelles et formalise la compréhension du domaine, créant un avantage concurrentiel qui se renforce avec le temps. Le graphique de connaissances devient le cœur du capital intellectuel, facilitant la formation des chercheurs, la collaboration transversale et la continuité des connaissances en tant que changement de personnel.
Comme indiqué précédemment, la R&D est l’endroit naturel pour commencer à structurer et à s’appuyer sur les connaissances de l’entreprise pour les transformer en un énorme avantage concurrentiel. Et évidemment, il est également possible d’étendre ces capacités à tout autre domaine de l’entreprise, que ce soit la finance informatique, les opérations, les opérations ou le marketing.
Le statut est clair: l’avenir appartient aux organisations suffisamment audacieuses pour faire le saut, et les récompenses compétitives seront transformationnelles pour ceux qui agissent de manière décisive.
* La génération augmentée (RAG) de récupération est un moyen intelligent d’augmenter l’invite de l’utilisateur en récupérant les documents (d’entreprise) les plus pertinents qui abordent la question ou l’invite, et en ajoutant ces documents en tant que ressources texte pour le LLM pour créer la réponse. De cette façon, les connaissances internes de l’entreprise peuvent être utilisées pour répondre aux questions de l’utilisateur final.
juillet 10, 2025
Comment le graphique Rag et l’IA donnent aux équipes de R&D un avantage concurrentiel
La révolution de l’intelligence artificielle remodeance fondamentalement la façon dont les organisations abordent la recherche et le développement. Comme les modèles de gros langues (LLM) démontrent des capacités sans précédent dans la compréhension et la génération de texte humain, les entreprises avant-gardistes reconnaissent que l’intégration de l’IA dans la R&D n’est pas seulement une amélioration; Il devient essentiel pour maintenir un avantage concurrentiel. Parmi les différentes stratégies de mise en œuvre basées sur LLM, Génération augmentée de récupération (Rag *) apparaît comme une approche très convaincante pour les organisations de R&D cherchant à débloquer le plein potentiel de leurs connaissances institutionnelles. De plus, augmenter cette solution en fonction de un
Graphique de connaissances promet de maintenir des connaissances lisibles par l’homme au cœur de l’entreprise.
R&D: l’endroit naturel pour montrer la voie
Les départements de R&D sont uniquement placés pour stimuler la transformation de l’IA au sein de leurs organisations, car leur processus principal est généralement basé sur la digestion des connaissances passées et actuelles, en les confrontant aux besoins des clients et en identifiant les orientations les plus prometteuses pour l’avenir. Dans ce contexte, les LLM ne se contentent pas d’accélérer les processus existants, ils réinventent fondamentalement la façon dont les équipes de recherche peuvent accéder et tirer parti de la mémoire institutionnelle et l’appliquer aux défis qu’ils visent à résoudre.
L’approche traditionnelle de tamiser manuellement les rapports techniques, les articles de recherche et les données expérimentales Cela ne prend pas seulement du temps, mais entraîne souvent des idées précieuses négligées ou oubliées. Les systèmes alimentés par l’IA peuvent faire surface instantanément le contexte historique pertinent, identifier les modèles sur plusieurs flux de recherche et suggérer des applications innovantes des connaissances existantes à de nouveaux défis. Ce Une accessibilité accrue aux connaissances passées crée un effet multiplicateur sur la productivité de la recherche et le potentiel d’innovation.
Les dirigeants de l’IA contre les abonnés et la possibilité de R&D
Dans l’évolution du paysage de l’IA, les organisations se transforment rapidement en dirigeants et adeptes. Bien que les départements de R&D des sociétés non IT ne puissent jamais construire des LLM propriétaires à partir de zéro (une tâche nécessitant d’énormes ressources informatiques et une expertise spécialisée), ils peuvent toujours réaliser des avantages concurrentiels importants grâce à des stratégies de mise en œuvre intelligentes.
Deux approches principales dominent le domaine: le réglage des modèles existants (qui nécessite toujours des capacités informatiques avancées) et la mise en œuvre de systèmes de génération auprès de la récupération, c’est-à-dire alimenter un modèle de langue existant avec les connaissances de l’entreprise. CHIFFON est devenu l’approche préférée pour la plupart des applications de R&D car elle offre un cadre intelligent à Combinez la puissance brute des LLM avec une base de connaissances interne propriétaire d’une organisation de manière dynamique et maintenable.
Les dirigeants de cet espace comprennent que l’avantage concurrentiel ne réside pas dans la technologie d’IA sous-jacente elle-même, mais dans la façon dont ils peuvent intégrer efficacement leur expertise de domaine unique et leurs connaissances institutionnelles avec les capacités de l’IA. RAG permet aux organisations de maintenir le contrôle de leurs actifs de connaissances tout en tirant parti des dernières progrès de la compréhension et de la génération des langues. Cette approche permet aux entreprises de bénéficier d’améliorations continues des capacités de base LLM sans perdre les connaissances spécialisées qui les différencient sur leurs marchés.
La valeur ajoutée du ragrav
Alors que les approches de la base de données vectorielle pour offrir une flexibilité et un déploiement rapide, Graph Rag offre des avantages cruciaux qui le rendent particulièrement bien adapté aux environnements de R&D. La différence fondamentale réside dans la transparence et la maintenabilité, deux facteurs critiques pour les applications de recherche où la compréhension du raisonnement derrière les idées générées par l’AI est essentielle.
Les intégres vectoriels ont contribué au succès des LLM en codant le texte et la signification dans des vecteurs numériques, qui sont plus faciles à manipuler et peuvent produire d’excellents résultats. Cependant, bien que extrêmement puissants, ils fonctionnent comme des boîtes noires, ce qui rend difficile pour les humains de gérer ou de comprendre. De plus, si quelqu’un souhaite mettre à jour les intérêts des documents de l’entreprise – par exemple, pour les rendre plus précis selon les concepts nouvellement considérés – la base de données entière doit être retraitée. Ce processus deviendra de plus en plus long et coûteux à mesure que la base de données se développera.
Comme alternative, Graph Rag représente les connaissances en tant que réseau explicite de concepts et de relationsoffrant une visibilité claire dans les connexions d’information et les chemins de raisonnement. Les experts en la matière peuvent donc lire directement Les concepts et leurs relations, remettent en question et mettent à jour la structure du graphique, et même le font évoluer au fil du temps, simplement en ajoutant de nouveaux concepts et relations. Cela représente un avantage essentiel pour maintenir la base de connaissances au fil du temps
Progrès: diriger la révolution de la précision
En R&D, la précision n’est pas facultative, elle est primordiale. Des informations incorrectes peuvent faire dérailler les instructions de recherche et les ressources de déchets. Le Plateforme de données de progression s’est imposé comme le leader des systèmes de connaissances de qualité d’entreprise.
Leur plateforme de données de progrès excelle à gérer divers types de données(texte, images, vidéos) pour les analyser et les indexer. Leurs capacités solides à gérer presque tous les types de données brutes rendent extrêmement important de fournir des données de haute qualité pour les prochaines étapes. Ensuite, l’utilisateur est guidé Pour concevoir un graphique de connaissances efficaceaider l’organisation à définir les concepts, les ontologies et les taxonomies appropriés pour leurs domaines spécifiques. Cette combinaison de technologie et d’expertise garantit avec précision les graphiques de connaissances représentent avec précision les connaissances organisationnelles plutôt que les modèles génériques de l’industrie.
De la connaissance à un avantage concurrentiel
Les avantages compétitifs du chiffon graphique s’étendent au-delà de la précision pour englober la vitesse et la création de valeur stratégique. Les organisations mettant en œuvre des approches de graphiques de connaissances de pointe peuvent interroger leurs actifs de données avec une efficacité et une sophistication sans précédent. Des requêtes complexes qui nécessitaient auparavant une recherche manuelle approfondie peuvent être répondues en quelques secondes, accélérant considérablement les cycles de recherche et les processus décisionnels.
Plus stratégiquement, construire des graphiques de connaissances cristallise l’expertise organisationnelle dans les actifs numériques structurés. Ce processus mappe les connaissances institutionnelles, identifie les relations conceptuelles et formalise la compréhension du domaine, créant un avantage concurrentiel qui se renforce avec le temps. Le graphique de connaissances devient le cœur du capital intellectuel, facilitant la formation des chercheurs, la collaboration transversale et la continuité des connaissances en tant que changement de personnel.
Comme indiqué précédemment, la R&D est l’endroit naturel pour commencer à structurer et à s’appuyer sur les connaissances de l’entreprise pour les transformer en un énorme avantage concurrentiel. Et évidemment, il est également possible d’étendre ces capacités à tout autre domaine de l’entreprise, que ce soit la finance informatique, les opérations, les opérations ou le marketing.
Le statut est clair: l’avenir appartient aux organisations suffisamment audacieuses pour faire le saut, et les récompenses compétitives seront transformationnelles pour ceux qui agissent de manière décisive.
* La génération augmentée (RAG) de récupération est un moyen intelligent d’augmenter l’invite de l’utilisateur en récupérant les documents (d’entreprise) les plus pertinents qui abordent la question ou l’invite, et en ajoutant ces documents en tant que ressources texte pour le LLM pour créer la réponse. De cette façon, les connaissances internes de l’entreprise peuvent être utilisées pour répondre aux questions de l’utilisateur final.
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