O Knowledge Graph (KG – grafo de conhecimento) é uma estrutura de dados que organiza informações de maneira interconectada, permitindo que sistemas de Artificial Intelligence (AI) ou Large Language Models (LLMs) acessem e processem dados com alta precisão e contexto.

Ele funciona como uma base de conhecimento estruturada, em que suas entidades — como produtos, clientes, transações e processos — são representadas como nodes, e seus relacionamentos, como conexões entre esses nodes.

Nos agentes do SAP Joule, o KG desempenha um papel efetivo ao garantir zero alucinação nos resultados — não estou brincando, não. É ZERO alucinação, pessoal. Dá uma segurança incrível, não?

A temida “alucinação” em IA ocorre quando, durante o uso regular de uma inteligência artificial, o sistema gera ou responde com informações incorretas ou até inexistentes. E, pasmem: é muito comum que consultas a essas inteligências — quando baseadas apenas em aprendizado não estruturado — retornem informações alucinadas.

Mas vamos ao SAP Joule. O KG evita isso basicamente porque a IA do sistema não opera apenas com previsões estatísticas, mas sim utilizando um grafo de conhecimento estruturado e validado, em um processo contínuo de aprendizado. O KG se reestrutura a cada nova consulta com base na sua própria origem — ele bebe da mesma fonte que o formou.

Eu não sei vocês, mas eu, particularmente, acho isso incrível e revolucionário.

Sendo mais específico: o KG garante precisão porque temos sempre uma fonte confiável e contextualizada, já que o SAP Joule acessa dados estruturados e atualizados diretamente do ERP do cliente. Estamos falando de transações financeiras, pedidos de compra ou até o próprio processo de aprovação. Como tudo vem de sistemas corporativos oficiais, não há margem para invenção de dados. Sacou? 😊 Quer mais?

Como as respostas são baseadas em relacionamentos concretos e na base real do cliente, diferente de um chatbot tradicional que tenta adivinhar respostas, o SAP Joule navega pelo KG, identificando relações reais entre entidades e garantindo respostas alinhadas ao contexto da empresa e da pergunta do usuário.

Esse processo valida, continuamente, as informações e — como mencionei acima — se atualiza em tempo real com os dados quentes do cliente (hot data). Isso impede respostas alucinadas, desatualizadas ou sem embasamento.

E, para fechar: ao invés de depender de padrões probabilísticos para formular respostas, o SAP Joule interpreta a intenção do usuário através de seus agentes e busca informações exatas no KG, garantindo — de fato — 100% de confiabilidade nas respostas.

Vamos de exemplo prático?

Imagine que um gerente financeiro pergunte ao SAP Joule: Gerente Financeiro: “Qual foi o valor total das compras aprovadas no último trimestre?”

Um LLM tradicional poderia gerar uma resposta estatística baseada em padrões de linguagem — possivelmente (e muito provavelmente) incorreta. Já o SAP Joule, através de seus agentes, consultaria o seu próprio KG, extraindo dados diretamente do módulo de compras do ERP SAP e retornando a resposta exata, com base em registros reais.

Para finalizar, declaro: ao utilizar um Knowledge Graph, o SAP Joule não apenas melhora a precisão das respostas — ele elimina completamente as alucinações.

Isso torna o SAP Joule uma ferramenta confiável de suporte à decisão, otimizando processos e aumentando a eficiência operacional.