Enterprise RAG وGraphRAG وأنظمة المعرفة

تجمع أنظمة المعرفة المؤسسية بين توليد الاسترجاع المعزز والبيانات الوصفية والتصنيفات والأنطولوجيات والرسوم البيانية المعرفية بحيث يمكن أن ترتكز الاستجابات على المعلومات المصرح بها وتتبعها إلى الأدلة.

يتعامل ماتش بوينت مع الذكاء الاصطناعي كقدرة تشغيلية مع مالكين مسؤولين، وبوابات قرار واضحة، ومعايير قبول قابلة للقياس، وبنية موثقة ومسار عملي من الاكتشاف إلى الإنتاج.

غالبًا ما يعتمد العمل المعرفي المؤسسي على العلاقات عبر المستندات والكيانات والأحداث والمفاهيم. نقوم بتصميم عملية الاسترجاع حول الأسئلة التي يحتاج المستخدمون إلى الإجابة عليها، والأدلة التي يجب عليهم رؤيتها، وحقوق الوصول الخاصة بهم، وبنية المجال الأساسي.

تغطي بنية المعلومات سلطة المصدر، والتناول، والتقطيع، والبيانات الوصفية، والتصنيفات، والأنطولوجيات، وحل الكيانات، والرسوم البيانية المعرفية. يتم تقييم RAG الأساسي والاسترجاع المنظم وGraphRAG وفقًا لتعقيد العلاقة ومتطلبات الأدلة لكل مهمة بدلاً من التعامل معها كأنماط قابلة للتبديل.

يفصل التقييم بين الاسترجاع وتوليد الإجابات. نحن نختبر تغطية المصدر، ومدى ملاءمته، وتصنيفه، واجتياز العلاقة، والأساس، ودقة الاقتباس، ومعالجة الأذونات، وزمن الوصول، والتكلفة باستخدام مجموعة أسئلة مستمدة من عمل حقيقي. تغذي آثار الإنتاج تراكم التحسينات للمحتوى والاسترجاع وتصميم المنتج.