Des outils IA aux systèmes propulsés par l'IA
Découvrez comment les équipes déploient des agents et conçoivent des workflows nativement IA pour exécuter du travail réel.
Glean comprend le comment de votre travail, pas seulement le quoi, en construisant un graphe riche du contexte complet de votre entreprise.
Avec les actions Enterprise Graph, chacun peut créer des agents qui exploitent les connaissances et le contexte organisationnels — rendant les workflows sophistiqués simples à concevoir et à exécuter.
Donnez à chaque employé un partenaire IA qui fait remonter des tâches et des insights personnalisés.
L'IA a besoin de contexte pour gérer des tâches complexes comme le font les humains. Quand nous examinons des informations, nous les relions naturellement à des travaux, des personnes et des projets associés. Pour établir ce lien, l'IA s'appuie sur l'Enterprise Graph pour organiser les relations dans les données — permettant ainsi la reconnaissance de motifs et des actions intelligentes.
L'Enterprise Graph s'appuie sur un graphe de connaissances riche qui identifie les entités à forte valeur — comme les projets, les personnes, les clients et les produits. Chaque entité est soutenue par un réseau de signaux associés — par exemple, toute la documentation, les tickets de support et les spécifications produit liés à un produit donné.
Ce réseau va au-delà d'une compréhension sémantique superficielle et fournit un contexte nuancé qui aide à distinguer des éléments précis, comme des noms de produits similaires tels que Gemini 2.0 Flash et Gemini 2.0 Pro.
La construction d'un Enterprise Graph nécessite d'indexer non seulement le contenu, mais aussi les métadonnées riches qui alimentent des signaux pertinents dans le graphe. Cela dépend fortement de la qualité des connecteurs sous-jacents.
Glean construit ces graphes entièrement à l'aide du machine learning, en comprenant les structures de données des applications d'entreprise et en inférant automatiquement les entités. Tout cela se déroule dans l'environnement single-tenant de chaque client afin de garantir la confidentialité des données.
Tandis que l'Enterprise Graph capture la vision organisationnelle, il intègre également des graphes personnels qui montrent comment les individus au sein de l'entreprise travaillent réellement.
En observant les actions dans les applications, ces graphes personnels peuvent déduire les tâches et projets plus larges qui s'y rattachent. Cela donne aux modèles une vue plus globale du travail. En comprenant à la fois sur quoi quelqu'un travaille et comment il s'y prend, Glean peut mieux personnaliser les agents afin d'offrir un accompagnement plus pertinent.
L'Enterprise Graph réunit les connaissances à l'échelle de l'organisation et les graphes personnels pour capturer les actifs les plus précieux d'une entreprise : les données, les personnes et les processus. Comme les personnes pilotent les processus clés, cartographier leurs interactions nous aide à révéler les connaissances de processus qui peuvent guider les agents IA.
L'un des atouts de ces graphes est leur nature dynamique — ils évoluent avec les relations, les rôles et les workflows qui changent, reflétant la réalité du travail, fluide et nuancée.
Plus de 275 connecteurs d'applications pour une recherche d'entreprise personnalisée et respectueuse des permissions.
The Glean Enterprise Graph represents how a company works by capturing relationships across people, projects, teams, products, and processes.
It gives AI a deeper understanding of the organization, so it can reason across connected signals instead of relying only on surface-level document retrieval.
By linking related entities and signals, Enterprise Graph enables multi-hop reasoning across projects, people, documentation, support issues, and other connected work.
Glean builds the graph with machine learning in each customer’s single-tenant environment, preserving privacy while understanding enterprise data structures.
It combines organization-wide knowledge with individual work patterns, so AI can understand both company-wide and employee-specific context.
It gives agents richer organizational context, making sophisticated workflows easier to build and more relevant to how the business operates.
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