KGNN - Knowledge Graph Neural Network Bewertungen & Produktdetails

Equitus KGNN ist eine automatisierte Datenvereinheitlichungsplattform in der Kategorie Wissensgraph und KI-Dateninfrastruktur. Sie ist für Unternehmensorganisationen konzipiert, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aufnehmen, strukturieren und kontextualisieren möchten, ohne auf traditionelle ETL-Prozesse angewiesen zu sein. KGNN automatisiert die Umwandlung von unterschiedlichen Unternehmensdaten in semantisch angereichertes, KI-bereites Wissen, um Anwendungsfälle wie Analytik, Business Intelligence (BI) und generative KI (GenAI) Bereitstellung zu unterstützen. Equitus KGNN verwendet eine Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), maschinellem Lernen (ML) und semantischen Technologien, um dynamisch einen sich selbst konstruierenden RDF-Wissensgraphen zu erstellen. Dieser semantische Kern ermöglicht es Organisationen, Entitäten, Beziehungen und kontextuelle Bedeutungen aus Rohdaten – einschließlich Dokumenten, Protokollen und Datenbanken – zu extrahieren und in strukturierte, vektorisierte Formate umzuwandeln, die für fortgeschrittene Analysen und den Verbrauch von KI-Modellen optimiert sind. Equitus KGNN eignet sich für: Unternehmen, die in fragmentierten Datensystemen operieren. Organisationen, die kontextualisierte Daten für KI-, BI- oder Compliance-Anwendungsfälle benötigen. Teams, die Altsysteme und moderne Systeme vereinheitlichen möchten, ohne die Infrastruktur neu zu gestalten. Hauptfunktionen: Automatisierte Datenaufnahme: Handhabt strukturierte und unstrukturierte Quellen ohne manuelle Pipelines. Semantische Automatische Zuordnung: Generiert dynamisch einen schemalosen RDF-Wissensgraphen. Föderierte Integration: Ermöglicht bidirektionalen Datenaustausch über alte und moderne Plattformen hinweg. Echtzeit-Vektorisierung: Bereitet Daten für KI-Modelle, RAG/CAG-Pipelines und Vektorsuche vor. Governance und Herkunft: Erhält vollständige Datenherkunft, Sicherheits- und Compliance-Kontrollen. Vorteile: Reduzieren Sie die Abhängigkeit von manueller Datenverarbeitung um 80%. Minimieren Sie die Latenz mit nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung. Verbessern Sie die KI-Genauigkeit und Erklärbarkeit durch kontextuelle Anreicherung. Stellen Sie die Kompatibilität mit sicheren, vor Ort oder luftdicht abgeschotteten Umgebungen sicher. Mindestanforderungen an das System: IBM Power10/11 40 Kerne 512GB RAM 4TB SSD (nutzbar) RedHat OpenShift 4.18 X86/GPU 24 Kerne 256GB RAM Nvidia GPU mit 24GB+ 4TB SSD (nutzbar) RedHat OpenShift 4.18 Equitus KGNN ist für Skalierbarkeit, Edge-Bereitschaft und unternehmensgerechte Bereitstellung gebaut und ermöglicht nahtlose Datenvereinheitlichung über den gesamten Lebenszyklus von KI- und Analyseinitiativen hinweg.