Bygg ställningen för din data. Grafa din kunskap.
Förvandla din <data.csv> till Användbar kunskap
Grafen dina dokument inte visste att de hade. Dokument, databaser, PDF:er, API:er, kalkylblad, allt annat — Graffold kopplar ihop dem till en enda kunskapsgraf du kan fråga på vanligt språk. Varje svar spåras tillbaka till sin källa, med stegvis logik längs vägen.
Problemet
Din kunskap är utspridd över tusentals dokument, databaser och filformat. Vanlig sökning ger textutdrag utan kontext. Team slösar månader på att manuellt koppla ihop resultat.
Lösningen
Graffold läser in dina dokument, extraherar entiteter och relationer med LLM:er, konsoliderar dubbletter och bygger en kunskapsgraf du kan fråga på naturligt språk — med varje svar spårat till sin källa.
Hur det fungerar
Ta med valfri databas (Neo4j, Neptune, DuckDB), valfri LLM (Bedrock, Ollama, OpenAI) och valfri datakälla. Graffold är byggnadsställningen — den kopplar ihop dem till ett sökbart kunskapslager.
Dokument inlästa i en enda pipeline-körning
P50 frågelatens med multi-hop grafresonnering
Databas- och LLM-backends — byt utan att skriva om
Se det i aktion
Ställ en fråga. Få ett källhänvisat svar.
"Which proteins are associated with both cardiovascular disease and type 2 diabetes?"
Answer 250ms · hybrid · 4 sources ▸
Several proteins show cross-disease associations. TNF-α is linked to cardiovascular inflammation and insulin resistance [PMID:31245678]. IL-6 mediates inflammatory pathways in atherosclerosis and T2D [PMID:29876543]. CRP serves as a shared biomarker [PMID:30123456].
"Which of these are detectable in blood plasma?"
Answer 170ms · local · session context ▸
All three are plasma-detectable. CRP is the standard clinical marker (hs-CRP assay) [PMID:28654321]. IL-6 and TNF-α require specialized immunoassays.
KNN Expansion +6 entities ▸
Utvecklingen av RAG
Från textbitar till sammankopplad kunskap
Standard-RAG hämtar textbitar. GraphRAG förstår relationer. Semantiska kunskapsgrafer lägger till tidsmedvetenhet och motsägelsedetektering.
Standard RAG
- ✗Platta textbitar — ingen struktur
- ✗Tappar kontext mellan dokument
- ✗Kan inte besvara flerstegs-frågor
- ✗Ingen härkomst- eller källspårning
- ✗Dubbletter behandlas som separata
GraphRAG
- ✓Typade entiteter och relationer
- ✓Resonemang över dokument
- ✓Flerstegs-graftraversering
- ✓Fullständiga härkomstkedjor
- ✓Entitetskonsolidering & dedup
Semantic KG
- ◇Temporala giltighetsfönster på kanter
- ◇Motsägelsedetektering mellan team
- ◇Användarkontext som grafstruktur
- ◇Statistiska kanter från analys
- ◇Kontextmedveten frågefördelning
Användningsfall
En plattform, Vilken domän som helst
Samma plattform fungerar i alla branscher. Ta med din data, definiera dina entiteter och börja fråga.
Livsvetenskap
Ett exempel — biokonnektorer inkluderadeLäs in 50 000+ forskningsabstrakt och fulltext-artiklar. Extrahera protein-sjukdomsrelationer med ontologistödd entitetsupplösning. Fråga multi-hop-vägar som forskare skulle ta månader att hitta manuellt.
Juridik & regelefterlevnad
Kartlägg regeldokument, rättspraxis och interna policyer i en sammankopplad graf. Hitta motsägelser mellan jurisdiktioner, spåra skyldighetskedjor och besvara regelefterlevnadsfrågor med fullständig källhänvisning.
Leveranskedja & logistik
Koppla ihop leverantörsregister, fraktmanifest och riskrapporter i en enhetlig graf. Identifiera enskilda felpunkter, spåra komponenthärkomst och modellera störningskaskader över flernivå-leveransnätverk.
Finansiella tjänster
Bygg entitetsgrafer från rapporter, resultatsamtal och nyheter. Kartlägg företagsägarstrukturer, upptäck dolda riskexponeringar och besvara due diligence-frågor som spänner över hundratals dokument.
Din domän
Graffold är domänoberoende. Alla källor med ett API kopplas in som en konnektor. PDF-pipelinen läser in lokala filer. Ta med dina dokument, definiera dina entiteter och börja fråga — plattformen anpassar sig till ditt schema.