A Tecnologia por Trás da Pumpkin labs
Descubra como utilizamos Knowledge Graphs e Graph RAG para criar soluções de IA mais precisas e confiáveis.
O que são Knowledge Graphs?
Knowledge Graphs (Grafos de Conhecimento) são estruturas de dados que representam informações do mundo real como uma rede de entidades interconectadas e suas relações.
Entidades (Nós)
Representam conceitos, pessoas, lugares, objetos ou qualquer coisa que possa ser descrita. Exemplo: "Pumpkin Labs", "Graph RAG", "São Paulo".
Relações (Arestas)
Conectam entidades e descrevem como elas se relacionam. Exemplo: "Pumpkin Labs" → [DESENVOLVE] → "Graph RAG".
Contexto Semântico
Ao contrário de textos isolados, grafos preservam o significado e contexto através de suas conexões, permitindo raciocínio mais sofisticado.
Por que Knowledge Graphs são importantes para IA?
Redução de Alucinações
LLMs podem "inventar" fatos. Com Knowledge Graphs, as respostas são ancoradas em dados estruturados e verificáveis.
Raciocínio Complexo
Permite que a IA entenda relações multi-hop: "Quem trabalha na empresa que desenvolveu a tecnologia X?"
Explicabilidade
É possível rastrear de onde cada informação veio, aumentando a confiança nas respostas.
Atualização Dinâmica
Novos dados podem ser adicionados sem retrainamento de modelos, mantendo o sistema sempre atualizado.
Graph Retrieval na Prática
Veja como funciona o processo de recuperação de informações usando grafos de conhecimento.
Vídeo: Construção de Knowledge Graph
(Adicionar vídeo aqui)
O que você verá:
- Extração automática de entidades e relações de documentos
- Criação de nós e arestas no banco de dados de grafos (Neo4j)
- Visualização do grafo crescendo em tempo real
Vídeo: Graph Retrieval em Ação
(Adicionar vídeo aqui)
O que você verá:
- Consultas Cypher sendo geradas automaticamente a partir de perguntas em linguagem natural
- Recuperação de subgrafos relevantes com contexto completo
- Integração com LLMs para gerar respostas baseadas em fatos
Nossa Stack Tecnológica
As ferramentas e frameworks que utilizamos para construir soluções de IA de ponta.
Banco de dados de grafos nativo que armazena e consulta eficientemente knowledge graphs complexos usando a linguagem Cypher.
Frameworks para construir aplicações com LLMs, integrando recuperação de dados, prompts e agentes de forma modular.
Modelos de linguagem de última geração para processamento de texto, geração de queries e síntese de respostas.
Transformamos texto em vetores de alta dimensão para busca semântica e matching fuzzy de entidades.
Python para pipelines de dados e ML, TypeScript para interfaces e aplicações web de alta performance.
FastAPI para APIs robustas e rápidas, Next.js para interfaces modernas e otimizadas com Server Components.