בעידן שבו המידע מתעדכן ללא הפסקה, פתרונות RAG (Retrieval Augmented Generation) מתגלים כהיבטים מרכזיים בבניית סוכני בינה מלאכותית חכמים. עם זאת, השיטות המסורתיות לעיתים אינן מצליחות להסתגל לשינויים המתמידים בדאטה. כאן נכנסת Graffiti לתמונה – פלטפורמה חדשנית שמספקת גישה משודרגת בעזרת גרף ידע דינמי, המאפשר לעקוב אחרי ההיסטוריה של המידע ועדכונים בזמן אמת.
מבוא וחשיבות הגרף הדינמי
Graffiti מתמקדת ביצירת "גרף ידע תודעתי" (temporal aware knowledge graph) המאפשר לתעד שינויים במידע לאורך זמן. כך, משתמשים יכולים להבין כיצד העדפות ונתונים השתנו, מה שמוביל לשיפור החוויה האישית של הלקוח וליותר התאמה של פתרונות AI.
בניגוד לשיטות סטטיות כמו light RAG, Graffiti מציעה יכולת לעבד מקרים דינמיים במהירות וביעילות, תוך שילוב נתונים עם הקשר היסטורי. זה מבטיח שסוכני ה-AI יפעלו בהתאם למידע המעודכן והרלוונטי.
איך Graffiti פועל?
הפלטפורמה משתמשת במנוע גרפים כמו Neo4j לניהול הקשרים בין חלקי המידע השונים. התהליך מתחיל ביצירת "Episodes" – פריטי מידע שיכולים לכלול טקסט או אובייקטים עם מבנה JSON, המאפשר להוסיף מטא-דאטה כמו תאריכי הוספה וביטול. כך מתקבל גרף ידע שמתעדכן באופן רציף.
Graffiti מאפשרת חיפושים מתקדמים: ניתן לבצע חיפוש בסיסי או חיפוש מתקדם הממוקד על "center node", המפשטת את החיפוש סביב נקודה מסוימת. היכולת הזו מאפשרת לסוכני AI לספק תשובות מדויקות יותר, במיוחד בסביבות דינמיות עם נתונים מתחדשים.
יישום בפועל – מדריך מהיר
במדריך המהיר, המשתמש מתחבר ל-Neo4j על ידי הגדרה של משתני סביבה (URL, שם משתמש וסיסמה) ובונה את הגרף הראשוני. בשלב הבא, המערכת מוסיפה מספר גרסאות של מודלים (כגון Claude, GPT4.1, Gemini 2.5 Pro) ומעדכנת את המידע כאשר מופיעים מודלים חדשים כמו Claude 4 ומונחים חדשים כמו "MLMs" (Massive Language Models).
המדריך מסביר כיצד לשלב בין מנועי חיפוש בגרף הידע לבין מסדי נתונים וקטוריים, כך שניתן ליצור פתרון היברידי המשלב את שני הגישות להשגת תוצאות אופטימליות.
יתרונות והמלצות
- תגובה מהירה עם Subsecond Latency לחיפושים.
- יכולות להתמודד עם נתונים דינמיים שמשתנים בזמן אמת.
- אפשרות לשלב בין יכולות חיפוש בגרף לבין מסדי נתונים וקטוריים לקבלת תשובות מעמיקות יותר.
- מתאים לסביבות עסקיות עם נתונים משתנים (העדפות משתמשים, נתונים פנימיים וכדומה).
למי שמעוניין להעמיק בתחום, מומלץ לעקוב אחרי עדכוני הבינה המלאכותית ולקרוא מאמרים נוספים כמו מה חדש בעולם הבינה המלאכותית? סיכום שבועי ובינה מלאכותית זה לא רק צ'אט: הכירו את עולם האוטומציות והאינטגרציות.
כמו כן, ניתן להעמיק בהבנת הגישות החדשות לחיפוש מידע עם גרף הידע דרך מאמרים כגון Agentic RAG: הדור הבא של שליפת מידע חכמה וללמוד כיצד לבנות סוכני AI מתקדמים עם המדריך המלא לבניית שרתי MCP משלכם להעצמת סוכני AI.
לבסוף, לעדכונים שוטפים והצצה לחידושים החמים ביותר בעולם הבינה המלאכותית, מומלץ לעקוב אחרי עדכוני AI: הצצה לחידושים הכי חמים של השבוע!
קישורים חיצוניים ומשאבים נוספים
אם אתם מעוניינים להתחיל לעבוד עם Graffiti, תוכלו למצוא את הקוד והדוקומנטציה בGitHub. כמו כן, מומלץ לבדוק את האתר הרשמי של Neo4j למידע נוסף על מנועי גרפים לשימוש מקצועי.
לסיכום, Graffiti מציעה פתרון מתקדם לעבודה עם נתונים דינמיים בסביבות משתנות, תוך שילוב של יכולות גרף ידע מרשימות עם טכנולוגיות AI מתקדמות. הפתרון הזה מהווה אבן דרך חדשה לשיפור ביצועי סוכני בינה מלאכותית ומבטיח חווית משתמש משלבת שמביאה את העדכונים העדכניים ביותר יחד עם הקשרים ההיסטוריים הנדרשים.
תגובות
יש להתחבר כדי להגיב
טוען תגובות...