Six modèles Agentic GraphRAG décrivent comment des agents transforment un graphe statique en mémoire contextuelle. Décisions, préférences, incidents, temps réel, prédiction et coordination multi-agents composent cet ensemble destiné à adapter les systèmes au contexte utilisateur.
Prédire, coordonner et mettre à jour en temps réel
L'analyse prédictive s'appuie sur les données stockées dans les graphes pour anticiper les comportements futurs des utilisateurs et ajuster les décisions. Un autre modèle encourage la coopération entre agents, ce qui simplifie les échanges et la prise de décisions en groupe. Grâce à l'intégration de données en temps réel, les agents actualisent les graphes de contexte dès que de nouvelles informations apparaissent. L'ensemble de ces modèles améliore la réactivité des systèmes.
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Personnaliser grâce aux préférences et aux décisions
Les graphes de préférences utilisateur permettent de stocker et d'analyser les choix individuels afin de proposer des recommandations personnalisées. Les graphes de contexte basés sur les décisions enregistrent les décisions prises par les utilisateurs et les relient à des événements spécifiques. Cette approche vise à adapter les systèmes aux besoins des utilisateurs.
Tracer les incidents et passer du statique au contextuel
Le modèle dédié à l'historique des incidents consigne les événements antérieurs ainsi que leur impact sur les décisions futures. De manière plus générale, les agents autonomes convertissent des graphes de connaissances statiques en graphes de contexte dynamiques, qui peuvent enregistrer décisions, préférences et historiques d'incidents, à l'aide de Cypher. En tout, six modèles servent à exploiter les possibilités offertes par les graphes de contexte.
