Papr GraphПовысьте точность поиска за счёт графовой структуры данных

Papr Graph — Граф-Ориентированные Эмбеддинги

Papr Graph преобразует то, как системы ИИ понимают документы, добавляя реляционный интеллект к векторным эмбеддингам. В отличие от традиционного косинусного сходства, которое находит только текстуально похожий контент, Papr Graph переранжирует результаты на основе реального контекста—истории версий, статуса утверждения, отношений между сущностями и временной релевантности—гарантируя, что пользователи получают правильный ответ, а не просто наиболее похожий звучащий.

Ключевые особенности продукта

• Граф-ориентированное переранжирование: Прикрепляет более 14 реляционных измерений к каждому вектору документа, включая сущности, отношения, время и владение
• Сопоставление на основе намерения: Поворачивает пространство эмбеддингов во время запроса, чтобы вывести документы, которые действительно отвечают на вопрос
• Безопасность нулевого хранения: Безсостоятельная архитектура обрабатывает данные в памяти без хранения, регистрации или сохранения ваших эмбеддингов или запросов
• Интеграция plug-and-play: Работает с любой моделью эмбеддингов (OpenAI, Cohere, Voyage) и существующими векторными базами данных через два простых вызова API
• Поддержка пользовательских схем: Определяйте собственные графовые сигналы для логики ранжирования, специфичной для предметной области

Сценарии использования

• Корпоративный поиск знаний: Предотвращение ранжирования устаревших версий политик и неутверждённых черновиков выше актуальных авторитетных документов
• Юридический и комплаенс-поиск: Обеспечение вывода регулируемого контента на основе юрисдикции, статуса утверждения и дат вступления в силу
• Многосущностные организации: Маршрутизация запросов к правильным дочерним компаниям, отделам или продуктовым линиям на основе отношений владения
• Версионированная документация: Автоматическое снижение приоритета архивированных или заменённых документов независимо от текстового сходства

Целевая аудитория

Papr Graph обслуживает инженерные команды и менеджеров продуктов, строящих системы генерации с дополненным поиском (RAG) для предприятий со сложными иерархиями документов, рабочими процессами утверждения или многосущностными структурами—особенно в регулируемых отраслях, таких как юриспруденция, финансовые услуги, здравоохранение и государственный сектор.