Equitus KGNN è una piattaforma automatizzata di unificazione dei dati nella categoria delle infrastrutture di dati per grafi di conoscenza e intelligenza artificiale. È progettata per organizzazioni aziendali che cercano di ingerire, strutturare e contestualizzare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati senza fare affidamento sui tradizionali processi ETL. KGNN automatizza la trasformazione di dati aziendali disparati in conoscenza semanticamente arricchita e pronta per l'IA per supportare casi d'uso come analisi, business intelligence (BI) e distribuzione di intelligenza artificiale generativa (GenAI). Equitus KGNN utilizza una combinazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), apprendimento automatico (ML) e tecnologie semantiche per costruire dinamicamente un grafo di conoscenza RDF auto-costruente. Questo nucleo semantico consente alle organizzazioni di estrarre entità, relazioni e significato contestuale dai dati grezzi, inclusi documenti, registri e database, e trasformarli in formati strutturati e vettorializzati ottimizzati per analisi avanzate e consumo di modelli di IA. Equitus KGNN è adatto per: Imprese che operano su sistemi di dati frammentati. Organizzazioni che necessitano di dati contestualizzati per casi d'uso di IA, BI o conformità. Team che cercano di unificare sistemi legacy e moderni senza ridisegnare l'infrastruttura. Capacità chiave: Ingestione automatizzata dei dati: Gestisce fonti strutturate e non strutturate senza pipeline manuali. Mappatura automatica semantica: Genera dinamicamente un grafo di conoscenza RDF senza schema. Integrazione federata: Consente lo scambio bidirezionale di dati tra piattaforme legacy e moderne. Vettorizzazione in tempo reale: Prepara i dati per modelli di IA, pipeline RAG/CAG e ricerca vettoriale. Governance e provenienza: Mantiene il tracciamento completo dei dati, la sicurezza e i controlli di conformità. Benefici: Ridurre la dipendenza dall'ingegneria dei dati manuale dell'80%. Minimizzare la latenza con l'elaborazione dei dati quasi in tempo reale. Migliorare l'accuratezza e la spiegabilità dell'IA attraverso l'arricchimento contestuale. Garantire la compatibilità con ambienti sicuri, on-premise o isolati. Requisiti minimi di sistema: IBM Power10/11 40 Core 512GB RAM 4TB SSD (utilizzabile) RedHat OpenShift 4.18 X86/GPU 24 Core 256GB RAM GPU Nvidia con 24GB+ 4TB SSD (utilizzabile) RedHat OpenShift 4.18 Equitus KGNN è costruito per la scalabilità, la prontezza per l'edge e la distribuzione a livello aziendale, consentendo un'unificazione dei dati senza soluzione di continuità lungo l'intero ciclo di vita delle iniziative di IA e analisi.