Искусственный интеллект

BI-аналитика стремительно развивается с появлением генеративного AI и LLM. AI-агенты автоматизируют обработку и анализ данных, генерацию SQL-запросов, создание отчетов и визуализаций. Однако без продуманной интеграции они могут давать некорректные результаты.
В статье разбёрем, как Epsilon Workspace использует LLM, RAG и AI-агентов для автоматизации BI. Покажем, как встроить AI в конвейеры аналитики данных, развернуть LLM, настроить SQL-агента, AI-агента для визуализации данных и построения диаграмм и другие. Обсудим принципы Agentic Reasoning, влияние бизнес-контекста и преимущества AI-агентов перед традиционными BI-инструментами.

Графы знаний отлично отражают взаимосвязи и контекст данных, что делает их идеальным дополнением к технологиям Retrieval-Augmented Generation (RAG). В этой статье мы разберём, как технология Graph RAG объединяет сильные стороны графов знаний и RAG, улучшает точность ответов и ускоряет разработку AI-приложений. Рассмотрим, где Graph RAG приносит наибольшую пользу и как внедрить эту технологию для улучшения контекста, который вы передаёте большим языковым моделям (LLM).