Industry Knowledge Graph (GraphRAG)
Camada de factos mais camada de ciência, uma cadeia causal de quatro camadas, raciocínio rastreável e uma API agnóstica em relação ao modelo.
A geração aumentada por recuperação com grafos (GraphRAG) resolve o problema das respostas que parecem certas mas não conseguem explicar porquê. Dividimos o conhecimento de domínio em dois ativos: uma camada de factos que responde a "o que contém este produto" e uma camada de ciência que responde a "através de que mecanismo é que este elemento afeta aquele resultado".
Dois ativos de dados
A camada de factos é construída a partir de registos regulatórios e de outras fontes autorizadas; a camada de ciência, a partir de literatura, patentes e dados clínicos de fornecedores.
Cadeia causal de quatro camadas
Elemento → alvo → mecanismo → resultado mensurável. Cada cadeia transporta um grau de evidência (forte / moderado / fraco), a proveniência in-vitro / in-vivo / clínica, os intervalos de concentração eficazes e as citações.
Geração condicionada pela cadeia de evidências
A geração tem de raciocinar ao longo da cadeia; a alucinação é suprimida ao nível da arquitetura e cada afirmação remete para uma fonte.
API agnóstica em relação ao modelo
As aplicações chamam o grafo através de uma única interface. Troque o modelo sem perder capacidade; sem dependência de um fornecedor.
Em produção: setor de cuidados da pele
| Dimensão | Base de dados de produtos (camada de factos) | Grafo de conhecimento (camada de ciência) |
|---|---|---|
| Pergunta respondida | Que ingredientes contém o produto X | Através de que alvo / mecanismo é que o ingrediente A produz que efeito |
| Fontes | Registos regulatórios da NMPA | Literatura / patentes / dados clínicos de fornecedores |
| Escala | Mais de 740 mil produtos de cuidados da pele | 811 ingredientes ativos deduplicados × cadeia causal de quatro camadas |
| Cobertura ao nível do produto | — | 72% (com base nos ingredientes ativos) |
| Classificação da evidência | — | forte / moderado / fraco; in-vitro / in-vivo / clínico; intervalos de concentração; citações |
Estes são números de um setor vertical, e não uma escala transversal a vários setores. A mesma metodologia de quatro camadas estende-se a categorias reguladas adjacentes, como a saúde e a alimentação.
- Uma empresa de cosméticos cotada em bolsa: a I&D passou de orientada pela experiência para orientada pelos dados, sobre Dados Prontos para IA
Comece por um cenário concreto, não por uma lista de produtos.
Conte-nos qual é o cenário que ainda não está em produção: onde estão os dados, quem os usa e quem dá a aprovação. Um workshop dá-lhe um caminho verificável para avançar.