Graphe de connaissances sectoriel (GraphRAG)
Données factuelles et preuves scientifiques, chaîne causale à quatre niveaux, raisonnement traçable et API indépendante du modèle.
GraphRAG (génération augmentée par recherche dans un graphe) associe recherche dans un graphe et génération de réponses pour expliquer les résultats. Les connaissances sont organisées en deux ensembles : les faits décrivent ce que contient un produit ; les preuves scientifiques expliquent par quels mécanismes un élément influence un résultat.
Deux ensembles de données
Les données factuelles proviennent des déclarations réglementaires et d’autres sources de référence. Les preuves scientifiques sont issues de publications, de brevets et de données cliniques de fournisseurs.
Chaîne causale à quatre niveaux
Élément → cible → mécanisme → résultat mesurable. Chaque chaîne possède un niveau de preuve, l’origine des résultats — in vitro, in vivo ou clinique —, les concentrations pertinentes et les références.
API indépendante du modèle
Les applications accèdent au graphe par une interface commune.
Structure des données dans le domaine des soins de la peau
| Dimension | Base de produits — données factuelles | Graphe de connaissances — preuves scientifiques |
|---|---|---|
| Question traitée | Quels ingrédients contient le produit X ? | Quel effet produit l’ingrédient A, par quelle cible ou quel mécanisme ? |
| Sources | Déclarations réglementaires auprès de la NMPA (autorité chinoise des produits médicaux) | Publications, brevets et données cliniques de fournisseurs |
| Niveau de preuve | — | Fort, modéré ou faible ; in vitro, in vivo ou clinique ; concentrations pertinentes et références |
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