KGNN - Knowledge Graph Neural Network Reseñas y Detalles del Producto

Equitus KGNN es una plataforma automatizada de unificación de datos en la categoría de infraestructura de datos de grafos de conocimiento e inteligencia artificial. Está diseñada para organizaciones empresariales que buscan ingerir, estructurar y contextualizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados sin depender de procesos ETL tradicionales. KGNN automatiza la transformación de datos empresariales dispares en conocimiento semánticamente enriquecido y listo para IA para apoyar casos de uso como análisis, inteligencia empresarial (BI) y despliegue de IA generativa (GenAI). Equitus KGNN utiliza una combinación de procesamiento de lenguaje natural (NLP), aprendizaje automático (ML) y tecnologías semánticas para construir dinámicamente un grafo de conocimiento RDF autoconstruido. Este núcleo semántico permite a las organizaciones extraer entidades, relaciones y significado contextual de datos en bruto, incluidos documentos, registros y bases de datos, y transformarlos en formatos estructurados y vectorizados optimizados para análisis avanzados y consumo de modelos de IA. Equitus KGNN es adecuado para: Empresas que operan en sistemas de datos fragmentados. Organizaciones que necesitan datos contextualizados para casos de uso de IA, BI o cumplimiento. Equipos que buscan unificar sistemas heredados y modernos sin rediseñar la infraestructura. Capacidades clave: Ingesta de Datos Automatizada: Maneja fuentes estructuradas y no estructuradas sin canalizaciones manuales. Mapeo Automático Semántico: Genera dinámicamente un grafo de conocimiento RDF sin esquema. Integración Federada: Permite el intercambio bidireccional de datos entre plataformas heredadas y modernas. Vectorización en Tiempo Real: Prepara datos para modelos de IA, canalizaciones RAG/CAG y búsqueda vectorial. Gobernanza y Procedencia: Mantiene el linaje completo de datos, seguridad y controles de cumplimiento. Beneficios: Reducir la dependencia de la ingeniería de datos manual en un 80%. Minimizar la latencia con procesamiento de datos casi en tiempo real. Mejorar la precisión y explicabilidad de la IA a través del enriquecimiento contextual. Asegurar la compatibilidad con entornos seguros, locales o aislados. Requisitos Mínimos del Sistema: IBM Power10/11 40 Núcleos 512GB RAM 4TB SSD (utilizable) RedHat OpenShift 4.18 X86/GPU 24 Núcleos 256GB RAM GPU Nvidia con 24GB+ 4TB SSD (utilizable) RedHat OpenShift 4.18 Equitus KGNN está construido para escalabilidad, preparación para el borde y despliegue a nivel empresarial, permitiendo una unificación de datos sin fisuras a lo largo del ciclo de vida completo de iniciativas de IA y análisis.