L'IA ne devine plus.
Elle comprend parfaitement votre domaine.
Le graphe de connaissances centré sur le schéma de Data Graphs donne à l'IA une compréhension totale de vos structures de données et des relations qui les unissent. Résultat : des requêtes GQL précises, des réponses ancrées et zéro hallucination. Combiné à la recherche vectorielle sur les contenus non structurés, vous obtenez un RAG hybride opérationnel dès le départ, sans prompt engineering ni réglage de la recherche.
Les vecteurs trouvent des ressemblances. Les graphes révèlent les relations qui comptent.
Votre modèle de domaine est le cerveau de l'IA
Dans Data Graphs, le modèle de domaine (schéma) est bien plus qu'une contrainte sur vos données. C'est une description complète et lisible par la machine de ce qu'elles signifient : les entités, leurs propriétés, les relations qui les unissent et les règles qui les régissent.
Lorsque l'IA reçoit une question, qu'elle vienne d'un humain ou d'un agent, elle lit ce schéma et comprend le domaine comme le ferait un expert. Elle sait ce qu'est un « Produit », comment il se rattache à un « Ingrédient », ce que contient une « Formulation enregistrée ». Elle écrit des requêtes GQL précises et correctes pour trouver la réponse, au lieu de correspondances textuelles approximatives.
Voilà pourquoi tout fonctionne dès le départ. Vous modélisez votre domaine, vous importez vos données, et l'IA fait le reste. Pas de prompt engineering. Pas de réglage de la recherche. Aucune hallucination à corriger. C'est le schéma qui porte tout l'effort.
Pas de prompt engineering. Pas de réglage de la recherche. Opérationnel dès le départ.
Deux voies de recherche, une seule réponse fluide
Recherche par graphe (GQL)
Pour les questions structurées : « Quels produits contiennent cet ingrédient ? », « Montrez-moi tous les enregistrements qui expirent ce trimestre », « Quelle est la relation entre X et Y ? ». L'IA lit le schéma, écrit une requête GQL précise et renvoie des résultats exacts, complets et corrects.
Recherche vectorielle (embeddings)
Pour les contenus non structurés : documents, texte enrichi, notes, PDF, transcriptions de médias. Lorsque la réponse se trouve dans de la prose plutôt que dans des données structurées, la recherche vectorielle identifie les contenus contextuellement analogues et les fait remonter aux côtés des résultats du graphe.
L'approche hybride combine les deux en toute fluidité. L'IA choisit la ou les voies de recherche selon la question posée. Chaque réponse cite ses sources, qu'il s'agisse de données structurées du graphe ou de contenus non structurés.
Le graphe et le vecteur sont complémentaires. Le vecteur excelle dans la recherche contextuelle non structurée. Le graphe excelle dans le raisonnement relationnel structuré. Data Graphs vous offre les deux.
MCP-native à tous les niveaux
Data Graphs expose ses capacités via des services Model Context Protocol (MCP) intégrés. Les agents IA n'ont besoin d'aucun code d'intégration sur mesure. Ils se connectent via MCP, lisent votre modèle de domaine et interrogent immédiatement vos données gouvernées.
Chaque requête traverse la même couche de gouvernance : contrôle d'accès basé sur les rôles, pistes d'audit et règles métier. Le socle contextuel qui alimente vos copilotes alimente aussi vos flux de travail automatisés.
Conçu pour combler le vide que les autres laissent ouvert
Voyez l'IA à l'œuvre sur vos données
Modélisez votre domaine. Importez vos données. Posez une question. Voyez le résultat.