설명
Lettria는 조직의 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 AI 시스템이 추론할 수 있는 온톨로지 기반 지식 그래프로 변환하는 방법인 그래프 컨텍스트 레이어를 구축합니다. 회사의 주장은 벡터 검색이 간단한 조회에는 효과적이지만, 다중 홉 추론, 검증 가능한 답변 및 분산된 구조화 및 비구조화 소스를 연결하는 데는 한계가 있으며, 그래프가 이를 더 잘 처리할 수 있다는 것입니다.
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Lettria는 이 레이어에 두 가지 진입점을 제공합니다. 지식 스튜디오는 금융, 의료, 법률 및 엔지니어링과 같은 규제 산업을 위해 구축된 그래프 네이티브 문서 인텔리전스 플랫폼으로, 정확성만큼이나 추적 가능성과 감사 가능성이 중요합니다. Perseus는 개발자와 기술 팀을 대상으로 하여, 그들의 도메인 데이터에 대한 온톨로지와 지식 그래프를 생성하고 버전 관리할 수 있도록 하며, 비즈니스 전문가가 함께 참여하여 생산 품질의 그래프를 몇 달이 아닌 며칠 내에 구축할 수 있도록 합니다.
이 플랫폼은 세 가지 핵심 기능을 중심으로 구축되었습니다. 온톨로지 구축은 조직의 도메인 데이터에서 온톨로지를 자동 생성하며, 수동 모델링을 요구하지 않고 버전 관리가 내장되어 있습니다. 텍스트-투-그래프는 문서, 표 및 SAP 내보내기와 같은 비구조화된 자료를 구조화된 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환합니다. Lettria는 이 단계가 동일한 작업에서 일반 목적의 LLM보다 30% 이상 더 정확하고 최대 400배 더 빠르다고 주장하며, 네이티브 테이블, 레이아웃 및 다중 모드 콘텐츠를 포함합니다. 그래프 검색 또는 GraphRAG는 키워드 또는 단일 청크 매칭 대신 그래프 전반의 관계를 따라 질문에 답변하며, 모든 답변은 출처 문서로 추적됩니다. 회사는 이를 "설계에 의한 제로 환각"으로 표현합니다.
Lettria는 그래프 기반 접근 방식이 다중 홉 추론, 수치 추론 및 시간 추론에서 일반 벡터 검색 에이전트보다 우수하다는 벤치마크 비교를 발표하며, 자체 테스트에서 그래프 기반 에이전트의 전체 정확도가 81.7%인 반면 벡터 에이전트는 57.5%로 나타났습니다. 회사는 또한 생산 사례 연구를 인용합니다: Alfa Laval은 기술 매뉴얼과 사양을 하나의 엔지니어링 지식 그래프로 통합하여 추출 정확도가 30% 향상되었다고 보고했습니다; Wisecube는 108GB의 생물 의학 텍스트를 500개 이상의 클래스를 포함하는 지식 그래프로 구조화했습니다; Leroy Merlin은 소매 제품 카탈로그를 10,000개 이상의 제품 클래스로 통합했습니다; AP-HP는 단편화된 생물 의학 연구를 구조화하여 연구 회전 속도가 60% 빨라졌다고 보고했습니다.
Lettria는 추적 가능한 출처에 기반한 AI 답변이 필요한 규제 또는 지식 집약적인 조직, 예를 들어 의료, 금융, 법률 및 엔지니어링 팀을 위해 구축되었으며, 이러한 답변 뒤에 있는 그래프 인프라를 구축하는 개발자 및 데이터 팀을 포함합니다.
- 카테고리AI 지식 관리
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
Lettria의 핵심 기능
수동 모델링 대신 도메인 온톨로지를 자동 생성하는 온톨로지 구축
문서, 표 및 SAP 내보내기를 구조화된 지식 그래프로 변환하는 텍스트-투-그래프
모든 답변에 대한 완전한 출처 추적 가능성을 갖춘 GraphRAG 기반 검색
규제 산업을 위한 문서 인텔리전스 지식 스튜디오
지식 그래프를 생성하고 버전 관리하는 개발자 도구 Perseus
금융, 의료, 법률 및 엔지니어링 데이터에 걸친 특정 산업 사용
그래프 기반과 벡터 기반 검색 정확도의 벤치마크 비교 발표
하나의 그래프에서 구조화된 및 비구조화된 다중 모드 기업 데이터 지원
Lettria 사용 방법은?
문서 인텔리전스를 위해 지식 스튜디오를 선택하거나 개발자 구축 그래프 에이전트를 위해 Perseus를 선택합니다.
기업 문서, 표 또는 데이터 내보내기(SAP 데이터 등)를 연결합니다.
Lettria가 도메인 데이터에서 온톨로지를 자동 생성하도록 하며, 비즈니스 전문가가 이를 검토합니다.
텍스트-투-그래프를 실행하여 비구조화된 및 구조화된 콘텐츠를 지식 그래프로 변환합니다.
GraphRAG를 통해 그래프를 쿼리하여 완전한 출처 추적 가능성을 갖춘 답변을 얻습니다.
새 문서 및 데이터 소스가 추가됨에 따라 시간이 지남에 따라 그래프를 버전 관리하고 확장합니다.
Lettria의 사용 사례
- 규제 문서 인텔리전스
- 기업 지식 그래프
- 기업 AI를 위한 GraphRAG
