Lettria

Lettria menawarkan dua titik masuk ke dalam lapisan ini. Knowledge Studio adalah platform kecerdasan dokumen berbasis grafik yang dibangun untuk industri yang diatur, termasuk keuangan, kesehatan, hukum, dan teknik, di mana keterlacakan dan auditabilitas sama pentingnya dengan akurasi. Perseus ditujukan untuk pengembang dan tim teknis, memungkinkan mereka untuk menghasilkan dan memversioning ontologi dan grafik pengetahuan untuk data domain mereka sendiri, dengan para ahli bisnis tetap terlibat, sehingga grafik berkualitas produksi dapat dibangun dalam hitungan hari, bukan bulan.

Platform ini dibangun di sekitar tiga kemampuan inti. Ontology Building secara otomatis menghasilkan ontologi dari data domain organisasi alih-alih memerlukan pemodelan manual, dengan kontrol versi yang terintegrasi. Text-to-Graph mengubah materi tidak terstruktur seperti dokumen, tabel, dan ekspor SAP menjadi grafik pengetahuan yang terstruktur dan dapat ditanyakan; Lettria menyatakan bahwa langkah ini lebih dari 30 persen lebih akurat dan hingga 400 kali lebih cepat daripada LLM umum untuk tugas yang sama, dan mencakup tabel asli, tata letak, dan konten multimodal. Graph Retrieval, atau GraphRAG, kemudian menjawab pertanyaan dengan mengikuti hubungan di seluruh grafik alih-alih mencocokkan kata kunci atau potongan tunggal, dengan setiap jawaban kembali ke dokumen sumbernya, yang perusahaan sebut sebagai "nol halusinasi berdasarkan desain."

Lettria menerbitkan perbandingan tolok ukur yang menunjukkan pendekatan berbasis grafiknya mengungguli agen pengambilan berbasis vektor pada penalaran multi-langkah, penalaran numerik, dan penalaran temporal, dengan akurasi keseluruhan 81,7 persen dibandingkan 57,5 persen untuk agen vektor dalam pengujian internalnya. Perusahaan juga mengutip studi kasus produksi: Alfa Laval menggunakannya untuk menyatukan manual teknis dan spesifikasi menjadi satu grafik pengetahuan teknik, melaporkan peningkatan akurasi ekstraksi sebesar 30 persen; Wisecube menyusun 108GB teks biomedis menjadi grafik pengetahuan yang mencakup lebih dari 500 kelas; Leroy Merlin menyatukan katalog produk ritel menjadi lebih dari 10.000 kelas produk; dan AP-HP menggunakannya untuk menyusun penelitian biomedis yang terfragmentasi, melaporkan waktu penelitian yang 60 persen lebih cepat.

Lettria dibangun untuk organisasi yang diatur atau intensif pengetahuan, seperti tim kesehatan, keuangan, hukum, dan teknik, yang membutuhkan jawaban AI yang didasarkan pada sumber yang dapat dilacak, ditambah tim pengembang dan data yang membangun infrastruktur grafik di balik jawaban tersebut.