Разрозненные данные. Цельная картина.
Данные из документов, графа связей и структурированных систем собираются в единые аналитические досье. Вместо поиска реквизитов, истории и ответственных ролей по нескольким базам пользователь получает связный профиль организации или объекта с нужным контекстом.
Посмотреть процесс по шагам ↓
CASE 12 / KNOWLEDGE / SMART PROFILESКОНЦЕПТУАЛЬНАЯ ИЛЛЮСТРАЦИЯКАК ЭТО
РАБОТАЕТ.
От исходных данных до результата.
Выберите любой этап или запустите последовательный показ.
Источники
Процесс получает сведения из векторной базы, графа и подключённых структурированных систем. Разные источники дополняют друг друга: документ даёт описание, граф — отношения, таблица — конкретные атрибуты.
- ↳ На входе
- Разрешённые источники корпоративного контекста.
- ↗ На выходе
- Исходный набор сведений для будущего профиля.
В чём
была задача
Информация об одном объекте часто распределена между документами, кадровыми данными, финансовыми сведениями и графом отношений. Поиск находит отдельные фрагменты, но человеку всё равно приходится вручную понимать, относятся ли они к одной сущности. Без такого сопоставления трудно быстро получить цельную и непротиворечивую картину.
Что
реализовано
Процесс объединяет текстовые фрагменты из векторного хранилища, отношения из Memgraph и данные структурированных источников. Аналитический слой помогает сопоставить сведения, после чего модель собирает тематическое Markdown-досье. Профиль содержит не просто пересказ одного документа, а сводный взгляд на объект из нескольких систем.
Что
изменилось
Сведения становятся доступнее для подготовки к обсуждениям, поиска реквизитов и понимания состава ответственных ролей. Меньше времени уходит на ручной переход между разрозненными источниками. Сводное досье — производный аналитический материал: актуальность фактов и корректность объединения сущностей по-прежнему зависят от качества исходных данных.