Динамически расширяться, когда рождаются новые роли и процессы, – достаточно добавить новый узел и установить рёбра.
Выполнять семантические запросы, отражающие вопросы «кто с кем работает над …» или «какие навыки нужны для …» на естественном языке.
В корпоративном графе я задаю себя не столько вопросом «какие таблицы мне создать», сколько «какие смыслы я хочу зафиксировать и как они перетекают друг в друга».
Graph-RAG: объединение LLM и знаниевых графов
Graph-RAG – это мост между семантикой и генерацией. В классическом RAG поиск происходит в векторном пространстве, но Graph-RAG добавляет уровень структурированного знания, позволяя LLM ориентироваться в явных отношениях внутри графа.
Граф как источник контекста: вместо отобранного топ-k списка эмбеддингов LLM получает набор узлов и рёбер, релевантных запросу, что снижает риск упустить ключевой факт (What is Graph RAG | Ontotext Fundamentals).
Интеллектуальная навигация: LLM может строить цепочки рассуждений вдоль путей графа, соединяя «почему» и «как» в единую логику советов (GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data).
В моей практике я часто настраиваю Graph-RAG так, чтобы при вопросе «какие ресурсы необходимы для запуска нового продукта?» сначала извлекался подграф, описывающий связи между отделами R&D, маркетинга и закупок, а уже затем LLM формировал стратегический план.
Практические примеры построения корпоративных ГЗ
Когда я веду проекты по созданию корпоративного знаниевого графа, я опираюсь на следующие сценарии:
1. Консолидация разрозненных данных – как в Enterprise Knowledge Graph от Google Cloud, где логины, документы и CRM-записи объединяются в единый граф для целостного поиска (Enterprise Knowledge Graph overview | Google Cloud).
2. Связывание уникальных сущностей – пример JPMorgan Chase, где с помощью нейросетевой модели JEL связывают упоминания компаний в новостях с узлами графа, обеспечивая моментальный доступ к финансовым рискам и рекомендациям (JEL: Applying End-to-End Neural Entity Linking in JPMorgan Chase).