Data Graphs non tira a indovinare:
capisce il tuo business.
Il Knowledge Graph incentrato sullo schema di Data Graphs offre all’AI una comprensione totale delle strutture e delle relazioni dei tuoi dati. Il risultato: query GQL precise, risposte fondate sui dati e zero allucinazioni. Unito al retrieval vettoriale per i contenuti non strutturati, è Hybrid RAG operativo da subito, senza prompt engineering e senza tuning aggiuntivo.
I vettori trovano la somiglianza. Il grafo trova la verità.
La tua ontologia è il cervello dell’AI
In Data Graphs, l’ontologia (lo schema) non è soltanto un vincolo sui dati. È una descrizione completa, interpretabile dai sistemi, di ciò che i dati significano: le entità, le loro proprietà, le loro relazioni e le logiche operative che le governano.
Quando riceve una domanda, sia da una persona sia da un agente, l’AI legge questa ontologia e comprende la materia come farebbe un esperto. Sa che cos’è un "Prodotto", come si collega a un "Componente", che cosa contiene una "Certificazione". Scrive query GQL precise e corrette per trovare la risposta, invece di affidarsi a corrispondenze testuali approssimative.
Ecco perché funziona da subito. Modella la tua ontologia, importa i tuoi dati, e l’AI funziona senza altro. Niente prompt engineering. Nessun tuning aggiuntivo. Nessuna correzione delle allucinazioni. È lo schema a fare il lavoro pesante.
Niente prompt engineering. Nessun tuning aggiuntivo. Operativo da subito.
Due percorsi di retrieval, un’unica risposta integrata
Retrieval su grafo (GQL)
Per le domande strutturate: "Quali prodotti contengono questo componente?", "Mostrami tutte le certificazioni in scadenza in questo trimestre", "Qual è la relazione tra X e Y?" L’AI legge lo schema, scrive una query GQL precisa e restituisce risultati esatti, completi e corretti.
Retrieval vettoriale (embedding)
Per i contenuti non strutturati: documenti, testo formattato, note, PDF, trascrizioni multimediali. Quando la risposta si trova nella prosa e non nei dati strutturati, la ricerca vettoriale individua contenuti affini per significato e li integra ai risultati del grafo.
L’approccio ibrido combina entrambi in modo fluido. L’AI sceglie quali percorsi di retrieval utilizzare in base alla domanda. Le risposte citano le proprie fonti, siano esse dati strutturati del grafo o contenuti non strutturati.
Due forme di retrieval complementari tra loro: quello vettoriale eccelle nella ricerca semantica sui contenuti non strutturati, quello su grafo nel ragionamento strutturato sulle relazioni. Data Graphs le offre entrambe.
Costruito per MCP, dalle fondamenta
Data Graphs espone le proprie funzionalità tramite servizi Model Context Protocol (MCP) integrati. Gli agenti AI non hanno bisogno di codice di integrazione su misura. Si connettono tramite MCP, leggono la tua ontologia e iniziano subito a interrogare i tuoi dati.
Ogni query rispetta lo stesso livello di governance: controllo degli accessi basato sui ruoli, audit trail e logiche operative. La stessa base contestuale alimenta sia i copiloti sia i flussi di lavoro automatizzati.
Progettato proprio per lo spazio che gli altri lasciano scoperto
Guarda l’AI all’opera sui tuoi dati
Modella il tuo dominio. Importa i tuoi dati. Fai una domanda. Ottieni la risposta.