Neo4j ergänzt Graphdatenbank um Vektorsuche für semantische Suchanwendungen und GenAI Zum Einsatz kommt die Vektorsuche unter anderem beim Abgleich von Texten oder Dokumenten und beim Generieren von Empfehlungen (Recommendations)
Neo4j, Anbieterin von Graphdatenbanken und Graph Analytics, erweitert die Kernfunktionen der Graphdatenbank Neo4j um native Vektorsuche. Die Integration ermöglicht Anwendern im Rahmen semantischer Suchanwendungen einen kontextbasierten Blick auf ihre Daten. Die Ergebnisse lassen sich für GenAI-Anwendungen nutzen und als eine Art Langzeitgedächtnis für Large Language Models (LLMs) heranziehen.
Die neue Vektorsuchfunktion in der Graphdatenbank Neo4j findet implizite Beziehungen und Muster zwischen Daten, die weniger auf exakten Übereinstimmungen als auf ähnlichen Merkmalen basieren. Damit liefert sie relevante Antworten auch ohne die Vorgabe von definierten Schlüsselwörtern. Daten sowie ihr zugehöriger Kontext werden in einen hochdimensionalen (dichten) Vektor transformiert, der sich in abstrahierter Form für Machine Learning (ML) nutzen lässt. Zum Einsatz kommt die Vektorsuche unter anderem beim Abgleich von Texten oder Dokumenten und beim Generieren von Empfehlungen (Recommendations).
In Knowledge Graphen erlaubt die Vektorsuche genauere, erklärbare und transparente Ergebnisse, die als Grundlage für LLMs dienen und die Fehleranfälligkeit (KI-Halluzinationen) minimieren. Generative KI-Anwendungen (GenAI) können im Kontext der vernetzten Daten Schlussfolgerungen ziehen und relevante Informationen abrufen.
"Die Vektorsuche deckt implizite Beziehungen auf, während im Graphen explizite, faktische Muster sichtbar werden. Diese Kombination ist nicht nur aus KI-Sicht von unglaublichem Wert", erklärt Emil Eifrem, Mitbegründer und CEO von Neo4j. "Unternehmen wollen von der Innovationskraft rund um GenAI profitieren. Sie müssen aber darauf vertrauen können, dass die Systeme korrekte, transparente und erklärbare Ergebnisse liefern. LLMs entwickeln sich momentan schnell weiter. Graphdatenbanken wie Neo4j gewinnen im gleichen Tempo an Bedeutung, weil sie es erlauben, die Möglichkeiten und Grenzen von GenAI im Business-Umfeld auszuloten." (Neo4j: ra)
Artec IT Solutions, Spezialistin für Datenmanagement und Datensicherheit, hat die neue Version 6.92 der Firmware AOS (Artec OS) für das Live-Archiv EMA veröffentlicht. Mit dem Update wird insbesondere die Sicherheitsarchitektur von EMA weiter gestärkt. So vollzieht Artec im Zuge des Release nun den Umstieg auf den neuen Cloud Connector.
DocuWare bringt eine neue KI-basierte Lösung für Intelligent Document Processing (IDP) auf den Markt. "DocuWare IDP" ermöglicht die Extraktion, Interpretation und Klassifizierung von Daten selbst aus komplexesten Dokumenten. Das Produkt ist nicht nur in Verbindung mit DocuWare Cloud bzw. DocuWare On-Premises einsetzbar, sondern auch als eigenständiges Produkt erhältlich.
Nutanix, Spezialistin für hybrides Multicloud-Computing, hat ihre KI-Infrastrukturplattform um ein neues Cloud-natives Angebot erweitert: "Nutanix Enterprise AI" (NAI). Es lässt sich auf unterschiedlichsten Kubernetes-Plattformen bereitstellen, am Edge, im Rechenzentrum und auf Public-Cloud-Services wie AWS EKS, Azure AKS und Google GKE. NAI bietet ein konsistentes Hybrid-Multicloud-Betriebsmodell für beschleunigte KI-Workloads.
IBM kündigte "Autonomous Security for Cloud" (ASC) an, eine KI-gestützte Lösung von IBM Consulting, die das Cloud-Sicherheitsmanagement und die Entscheidungsfindung automatisieren soll, um das Risiko für Unternehmen zu minimieren, die die Nutzung der Cloud auf Amazon Web Services (AWS)-Umgebungen beschleunigen möchten.
Das neue "Sustainability Management"-Modul der IFS Cloud und die ESG-Expertise von PwC UK erleichtern das Nachhaltigkeitsmanagement und helfen Unternehmen dabei, die Anforderungen der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) zu erfüllen.
Omada, Anbieterin von Identity Governance und Administration (IGA), gibt die Erweiterung ihrer "Omada Identity"-Cloud-Plattform um Analysefunktionen für Benutzerrollen auf Basis von Machine Learning (ML) bekannt.
Informatica gab die Einführung von drei hochentwickelten Funktionen für Microsoft Azure bekannt. Mit ihnen können KI- und analysebasierte Innovationen anhand zuverlässiger Daten entwickelt, bereitgestellt und aktiviert werden.
Tricentis, Anbieterin von Continuous Testing und Quality Engineering, stellt erweiterte Cloud-Funktionen für ihre Lösung "Tricentis Tosca" vor. Diese ermöglichen Unternehmen eine End-to-End-Testautomatisierung in der Cloud.
Fortinet hat die Markteinführung von "Lacework FortiCNAPP" bekannt gegeben. Diese einheitliche, KI-gestützte Plattform ermöglicht die Absicherung der gesamten Umgebung - vom Code bis zur Cloud - aus einer Hand.
Bereits 2015 präsentierte SAP mit S/4HANA eine neue Softwaregeneration, die als sofort einsatzbereites Cloud-ERP die neuesten branchenspezifischen Best Practices und kontinuierliche Innovationen versprach.
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