企业背景。
企业级规模。
Graph Studio 连接企业运行的每个数据源，映射统一本体中的关系，并提供 AI 代理进行准确推理所需的语义上下文，无论数据量大小。
为你的数据添加上下文信息
人工智能代理真正缺乏的并非数据，而是上下文：即跨领域推理、追踪关联关系以及返回可追溯至事实的答案的能力。
如果没有这一层，每次代理查询都会变成代价高昂的猜测游戏：推理迭代次数不断增加，令牌成本不断攀升，最终得到的答案却无人能够完全信任或据此采取行动。Graph Studio 在您现有的数据基础设施之上构建了这一层，而无需对其进行替换。
从任何企业数据源提取结构化和非结构化数据，无需模式限制或数据迁移
绘制整个企业本体中的关系图，而不仅仅是单个系统内部的关系图。
在企业级规模下查询数十亿个数据点，性能无下降
为每个下游 AI 模型和代理提供语义丰富的实时上下文信息。
在数据到达任何应用程序之前，在图层强制执行安全性和治理。
专为解决那些打破常规的问题而打造
传统数据架构
任何数据，任何规模，随时可用
结构化数据和非结构化数据很少存储在同一位置，也很少使用相同的数据语言。Graph Studio 可以同时摄取这两种数据，而无需强制使用某种模式，然后将它们关联到一个统一的本体中。
- 在单一管道中从数据仓库、数据湖、文档、OT/IoT数据源和企业应用程序中提取数据。
- 在内存、磁盘或虚拟化环境中处理数十亿个 RDF 三元组
- 消除阻碍传统集成方式的模式瓶颈
企业级速度
跨域数据集的即席查询是传统数据库的弱项。Graph Lakehouse MPP 引擎正是为应对此类负载而构建的。
- 在整个企业图谱上运行完全分布式、大规模并行查询
- 利用自动化数据分片和查询并行化实现水平扩展
- 可在云端或本地的 Kubernetes 上部署，大规模部署无需任何架构上的妥协。
人工智能决策的合理性背景
基于孤立数据训练的模型会产生无人能够完全信任或追溯的答案。Graph Studio 提供本体层，为每个 AI 输出赋予可验证的上下文。
- 在数据点到达模型或代理之前，先用语义关系丰富每个数据点。
- 近乎实时地刷新上下文，使模型能够基于当前状态而非过时的快照进行推理。
- 追溯每一条推论的源数据及其背后的关系。
图中内置了治理机制
应用层实施的访问控制和安全措施可能被绕过，而图层实施的则无法绕过。
- 直接在知识图谱中应用元数据管理、数据分析和访问控制。
- 管理本体版本，并完整记录每次转换和推理过程的审计跟踪。
- 无需重建数据管道即可连接到现有治理框架
常見問題解答
Graph Studio 能否连接到我们现有的系统？
是的，而且在数据摄取开始之前无需进行数据迁移或整合。Graph Studio 通过直接连接连接到数据仓库、关系数据库、数据湖、文档、OT/IoT 数据源和企业应用程序。您的数据保留在原处。图将数据连接起来，使其可跨域查询。
Graph Studio 在我们企业目前的规模下性能如何？
Lakehouse MPP 引擎可在完全分布式架构上处理数千亿个 RDF 三元组。随着数据量的增长，自动分片和查询并行化可确保性能不受影响。它可部署在 Kubernetes、云端或本地，并通过添加节点进行水平扩展。
这与人工智能开发有何关联？ Mendix 平台？
Graph Studio 是上下文基础架构， AI工作室 基于此，通过 AI Studio 部署的模型和代理直接从企业知识图谱中获取信息，从企业的完整运营视图而非局部视图进行推理。具体到 AI 代理：如果没有知识图谱，代理需要从头开始解决每个实体关系和命名不一致的问题，从而增加推理迭代次数和令牌成本。有了知识图谱，代理可以遵循本体，只需极少的步骤即可得出答案。
Graph Studio 如何处理安全性和数据治理？
采用专为企业监管环境设计的分层模型。基于角色的访问控制在数据仓库和层级上运行。基于属性和策略的控制根据数据分类、区域或敏感度应用细粒度规则。所有查询、数据访问和转换都会被记录以确保合规性。企业身份集成支持单点登录和联合身份验证。安全性内置于架构中，而非部署后添加。