Lettria

A Lettria oferece dois pontos de entrada para essa camada. O Knowledge Studio é uma plataforma nativa de inteligência documental construída para indústrias regulamentadas, incluindo finanças, saúde, jurídica e engenharia, onde a rastreabilidade e a auditabilidade são tão importantes quanto a precisão. O Perseus é voltado para desenvolvedores e equipes técnicas, permitindo que eles gerem e versionem ontologias e gráficos de conhecimento para seus próprios dados de domínio, com especialistas de negócios mantidos informados, para que gráficos de qualidade de produção possam ser construídos em dias, em vez de meses.

A plataforma é construída em torno de três capacidades principais. A Construção de Ontologia gera automaticamente ontologias a partir dos dados de domínio de uma organização, em vez de exigir que sejam modeladas manualmente, com controle de versão embutido. A conversão de Texto para Gráfico transforma material não estruturado, como documentos, tabelas e exportações de SAP, em um gráfico de conhecimento estruturado e consultável; a Lettria afirma que essa etapa é mais de 30 por cento mais precisa e até 400 vezes mais rápida do que LLMs de propósito geral na mesma tarefa, e cobre tabelas nativas, layouts e conteúdo multimodal. A Recuperação Gráfica, ou GraphRAG, então responde a perguntas seguindo relacionamentos através do gráfico, em vez de correspondência de palavras-chave ou de pedaços isolados, com cada resposta rastreando de volta aos seus documentos de origem, que a empresa enquadra como "zero alucinações por design."

A Lettria publica comparações de benchmark mostrando que sua abordagem baseada em gráficos supera agentes de recuperação vetorial simples em raciocínio de múltiplos saltos, raciocínio numérico e raciocínio temporal, com uma precisão geral de 81,7 por cento contra 57,5 por cento para agentes vetoriais em seus próprios testes. A empresa também cita estudos de caso de produção: a Alfa Laval usou-a para unificar manuais técnicos e especificações em um único gráfico de conhecimento de engenharia, relatando um ganho de 30 por cento na precisão de extração; a Wisecube estruturou 108GB de texto biomédico em um gráfico de conhecimento abrangendo mais de 500 classes; a Leroy Merlin unificou um catálogo de produtos de varejo em mais de 10.000 classes de produtos; e a AP-HP usou-a para estruturar pesquisas biomédicas fragmentadas, relatando um tempo de resposta de pesquisa 60 por cento mais rápido.

A Lettria é construída para organizações regulamentadas ou intensivas em conhecimento, como equipes de saúde, finanças, jurídicas e de engenharia, que precisam de respostas de IA fundamentadas em fontes rastreáveis, além das equipes de desenvolvedores e dados que constroem a infraestrutura gráfica por trás dessas respostas.