बaidu वर्क्स ने हाल ही में 'AI सभी नेटवर्क खोज' नामक एक नई सुविधा लॉन्च की है, जिसका उद्देश्य शक्तिशाली AI तकनीक के माध्यम से सूचना खोज की दक्षता और सटीकता को बढ़ाना है, ताकि उपयोगकर्ताओं को व्यापक और विविध ज्ञान ग्राफ प्रदान किया जा सके। इस सूचना विस्फोट के युग में, उपयोगकर्ताओं को विशाल डेटा से तेजी से मुख्य बिंदुओं को पकड़ने की आवश्यकता है, जबकि पारंपरिक खोज इंजन अक्सर लोगों को जटिल परिणामों में डूबा देते हैं। 'AI सभी नेटवर्क खोज' ने पूरे नेटवर्क की विभिन्न जानकारियों को एकीकृत करके सूचना खोज को फिर से परिभाषित किया है, जिससे हर खोज एक प्रभावशाली, सटीक और सुखद ज्ञान अन्वेषण यात्रा बन गई है।

MathGPTPro एक उन्नत AI गणित अध्ययन उपकरण है, जो तत्काल समाधान सुविधा पर केंद्रित है, जो चित्र अपलोड और पाठ प्रारंभ का समर्थन करता है, विस्तृत गणितीय समस्या समाधान प्रदान करता है, इसकी सटीकता समान मॉडल की तुलना में काफी अधिक है। इसका ज्ञान ग्राफ़ फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को अध्ययन प्रगति को ट्रैक करने, ताकत और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने में सहायता करता है, जिससे व्यक्तिगत अध्ययन को संभव बनाता है। उत्पाद में रीयल-टाइम चैट फ़ंक्शन और चरण-दर-चरण मार्गदर्शन भी है, जो समस्या समाधान प्रक्रिया को गहराई से समझने में मदद करता है, व्यक्तिगत अध्ययन सलाह प्रदान करता है और अध्ययन अनुभव को बढ़ाता है। यह चित्र, पाठ और LaTeX सहित विभिन्न इनपुट विधियों का समर्थन करता है।

ऑटोएलाइन एक नवोन्मेषी ज्ञान ग्राफ संरेखण विधि है, जो विभिन्न ज्ञान ग्राफ entidades की पहचान की समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन की गई है। यह बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके प्रेडिकेट निकटता ग्राफ का निर्माण करती है, स्वतः समान प्रेडिकेट की पहचान करती है, और ज्ञान ग्राफ के बीच entidad संरेखण को लागू करती है। यह मैनुअल बीज संरेखण की आवश्यकता के बिना, प्रेडिकेट संरेखण, entidad संरेखण और सामूहिक शिक्षण तंत्र के माध्यम से संरेखण की दक्षता और सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ावा देती है। entidad संरेखण कार्य में, ऑटोएलाइन मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती है, और यह ज्ञान ग्राफ पूर्णता जैसे अनुप्रयोगों में भी संभावनाएं दिखाती है। ऑटोएलाइन न केवल

Neo4j LLM ज्ञान ग्राफ़ निर्माणकर्ता का शुभारंभ जटिल डेटा प्रोसेसिंग की चुनौतियों को हल करने के उद्देश्य से किया गया है, जो OpenAI, Gemini जैसे शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करते हुए, तेजी से असंरचित डेटा को संरचित ज्ञान ग्राफ़ में परिवर्तित करता है, इसके माध्यम से कुशल डेटा विश्लेषण संभव बनता है। यह उपकरण लचीले डेटा निष्कर्षण कार्यों की पेशकश करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के अनुसार प्रारूप को अनुकूलित कर सकते हैं, और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए डेटा सफाई विकल्प प्रदान करता है। इसकी स्मार्ट डेटा खोज को मजबूत करने के लिए कई पुनः प्राप्ति तकनीकों का उपयोग किया गया है, ग्राफ़िकल ज्ञान ग्राफ़ और पाठ्य में एम्बेडेड शब्दावली मानचित्र का संयोजन समझने में और भी आसान बनाता है।

सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स ने ब्रिटिश एआई स्टार्टअप ऑक्सफोर्ड सेमांटिक टेक्नोलॉजीज का अधिग्रहण करने की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र में अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता को मजबूत करना है। ऑक्सफोर्ड सेमांटिक टेक्नोलॉजीज ज्ञान ग्राफ प्रौद्योगिकी के लिए जानी जाती है, जो डेटा को तेजी से संगठित और पुनर्प्राप्त करने, व्यक्तिगत अनुशंसा सेवाओं को प्रदान करने में सक्षम है। कंपनी की आरडीफॉक्स प्रणाली वैश्विक स्तर पर अग्रणी है, जो डेटा प्रोसेसिंग को अनुकूलित करती है और उन्नत तर्क का समर्थन करती है, सैमसंग के बिक्सबी वर्चुअल सहायक के उन्नयन योजना के साथ निकटता से जुड़ी हुई है।

चक्रधार की आधिकारिक वेबसाइट इस उत्पाद के कई कार्यों को प्रदर्शित करती है। अकादमिक अनुसंधान के क्षेत्र में, लंबे शोध पत्रों को पढ़ना और उनका विश्लेषण करना एक बुनियादी और महत्वपूर्ण कार्य है। इसलिए, चक्रधार ने एक विशेषज्ञ ज्ञान ग्राफ का निर्माण किया है जिसमें हजारों करोड़ ज्ञान बिंदु हैं, जो विशाल जानकारी से गहन अध्ययन कर सकते हैं और ग्राफ के माध्यम से ज्ञान से संबंधित तर्क कर सकते हैं, ताकि उपयोगकर्ताओं के विभिन्न जटिल सवालों के प्रभावी उत्तर दे सकें।

माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी वेबसाइट पर ग्राफ आधारित RAG (रिक्ति वृद्धि जनरेशन) - GraphRAG को ओपन सोर्स किया है। यह प्रणाली स्थायी ज्ञान ग्राफ का निर्माण करके बड़े मॉडलों की खोज, प्रश्न-उत्तर, सारांश, तर्क आदि क्षमताओं को बढ़ाती है, विशेष रूप से बड़े पैमाने पर डेटासेट को संभालने में कुशल है।

RA-DIT दो चरणों में ट्यूनिंग करके भाषा मॉडल की पुनर्प्राप्ति जानकारी और पुनर्प्राप्त करता द्वारा प्रदान किए गए प्रासंगिक परिणामों की क्षमता को बढ़ाता है। RA-DIT ज्ञान-घनत्व वाले शून्य-शॉट और कम-शॉट परीक्षणों में मौजूदा पुनर्प्राप्ति-सहायता मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। RA-DIT65B ज्ञान की आवश्यकता वाले कार्यों में प्रदर्शन में सुधार दिखाता है, जो ट्यूनिंग के प्रभाव को प्रदर्शित करता है। RA-DIT द्वारा भाषा मॉडल को पुनर्प्राप्ति क्षमता में सुधार दिया गया है, जो ज्ञान घनत्व मूल्यांकन में बेहतर प्रदर्शन करता है, और यह ट्यूनिंग की प्रभावशीलता को प्रमाणित करता है।