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.

DataLang은 자연어를 통해 데이터베이스를 쿼리할 수 있는 정교하면서도 간단한 도구입니다. 사용자는 데이터 소스를 설정하고, 데이터 뷰를 추가하며, 대화하듯이 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 이는 복잡한 SQL 쿼리의 필요성을 없애고 사용자가 단순한 언어로 신속한 통찰력과 응답을 얻을 수 있게 합니다.

Graph_RAG는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 사용되는 Python 기반 프레임워크입니다. 비구조적 문서의 수집, LLM 또는 NLP 도구를 활용한 엔티티 및 관계의 자동 추출, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것을 지원합니다. Graph_RAG를 이용해 개발자는 연결된 지식 그래프를 구성하고, 의미론적 그래프 쿼리를 실행하여 관련 노드 및 경로를 파악하며, 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 공급할 수 있습니다. 모듈식 파이프라인, 구성 가능한 구성요소, 통합 예제를 제공하여 효과적인 엔드투엔드 RAG 애플리케이션을 지원하며, 구조화된 지식 표현을 통해 답변의 정확성과 해석력을 향상시킵니다.