GraphSignal은 벡터 유사도 검색과 지식 그래프 분석을 결합한 통합 플랫폼을 제공합니다. 개발자와 데이터 팀은 구조화 및 비구조화된 데이터를 그래프로 인제스트하고, AI 임베딩으로 노드를 풍부하게 하며, 검색, 추천 및 인사이트를 위한 고속 유사성 쿼리를 수행할 수 있습니다.
GraphSignal은 벡터 유사도 검색과 지식 그래프 분석을 결합한 통합 플랫폼을 제공합니다. 개발자와 데이터 팀은 구조화 및 비구조화된 데이터를 그래프로 인제스트하고, AI 임베딩으로 노드를 풍부하게 하며, 검색, 추천 및 인사이트를 위한 고속 유사성 쿼리를 수행할 수 있습니다.
GraphSignal은 벡터 기반 임베딩과 지식 그래프 구조를 원활하게 통합하는 AI 기반 그래프 인텔리전스 플랫폼입니다. 사용자는 데이터 소스를 연결하고, 내장 또는 맞춤형 모델을 사용하여 임베딩을 자동으로 생성하며, 노드와 에지를 인덱싱하여 실시간 의미론적 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 RESTful API와 SDK를 제공하여 고급 그래프 분석, 유사 검색, 추천 및 질문-응답 작업을 연결된 데이터에서 수행할 수 있습니다. 동적 시각화 도구는 팀이 관계를 탐색하고 복잡한 네트워크에서 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 도움을 줍니다.
GraphSignal을 사용할 사람은?
데이터 과학자
AI 연구원
지식 엔지니어
백엔드 개발자
제품 관리자
GraphSignal 사용 방법은?
1단계: graphsignal.com에서 GraphSignal 계정을 등록하고 새 프로젝트를 만드세요.
2단계: 데이터 소스(데이터베이스, CSV, JSON)를 연결하고 그래프 스키마를 정의하세요.
3단계: 노드와 에성의 벡터 표현을 생성할 임베딩 모델을 선택하거나 구성하세요.
4단계: 데이터를 그래프로 인제스트하고 임베딩의 실시간 인덱싱을 활성화하세요.
5단계: GraphSignal의 REST API 또는 SDK를 사용하여 의미 검색, 추천, 그래프 분석을 수행하세요.
6단계: 성능을 모니터링하고 내장 대시보드를 통해 관계를 시각화하세요.
플랫폼
web
mac
windows
linux
GraphSignal의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
실시간 벡터 유사성 검색
통합 지식 그래프 관리
내장 임베딩 모델 지원
맞춤형 모델 통합
그래프 분석 및 시각화
RESTful API 및 SDK 액세스
장점
연결된 데이터 간 더 빠른 의미 검색
향상된 추천 정확도
확장 가능한 그래프 인덱싱
AI 임베딩 워크플로우 단순화
실행 가능한 관계 인사이트
GraphSignal의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
전자상거래 카탈로그의 의미 사이트 검색
개인화된 제품 및 콘텐츠 추천
지식 기반 질문 답변
관계 분석을 통한 사기 감지
기업 지식 그래프 탐색
GraphSignal의 장점과 단점
장점
지연 시간, 오류 추적 및 자원 사용을 포함한 포괄적인 모니터링.
OpenAI, Azure, Hugging Face 등 다수의 주요 AI 모델 공급자 지원.