Enterprise RAG, GraphRAG und Wissenssysteme
Evidenzbasierte Wissenssysteme unter Verwendung von Retrieval, Grafiken, Taxonomien und Domänenkontext.
Bild · Enterprise RAG, GraphRAG & WissenssystemeUnternehmenswissenssysteme kombinieren abrufgestützte Generierung mit Metadaten, Taxonomien, Ontologien und Wissensgraphen, sodass Antworten auf autorisierten Informationen basieren und auf Beweise zurückgeführt werden können.
Matchpoint betrachtet AI als Betriebsfähigkeit mit verantwortlichen Eigentümern, expliziten Entscheidungspunkten, messbaren Akzeptanzkriterien, dokumentierter Architektur und einem praktischen Weg von der Entdeckung bis zur Produktion.
Die Wissensarbeit in Unternehmen hängt häufig von Beziehungen zwischen Dokumenten, Entitäten, Ereignissen und Konzepten ab. Wir entwerfen den Abruf anhand der Fragen, die Benutzer beantworten müssen, der Beweise, die sie sehen müssen, ihrer Zugriffsrechte und der Struktur der zugrunde liegenden Domäne.
Die Informationsarchitektur umfasst Quellautorität, Aufnahme, Chunking, Metadaten, Taxonomien, Ontologien, Entitätsauflösung und Wissensgraphen. Basic RAG, Structured Retrieval und GraphRAG werden entsprechend der Beziehungskomplexität und den Beweisanforderungen jeder Aufgabe bewertet und nicht als austauschbare Muster behandelt.
Die Auswertung trennt das Abrufen von der Antwortgenerierung. Wir testen Quellenabdeckung, Relevanz, Rangfolge, Beziehungsdurchquerung, Bodenständigkeit, Zitiergenauigkeit, Umgang mit Berechtigungen, Latenz und Kosten anhand eines Fragensatzes, der aus realen Arbeiten stammt. Produktionsspuren bilden einen Verbesserungsrückstand für Inhalt, Abruf und Produktdesign.
Wie wir Unternehmens-RAG-, GraphRAG- und Wissenssysteme bereitstellen
- Wissensquellen- und Zugangsdesign
- Chunking, Metadaten, Taxonomie und Ontologie
- RAG- und GraphRAG-Architektur
- Zitier-, Relevanz- und Retrieval-Bewertung
Enterprise RAG, GraphRAG und Wissenssysteme – häufig gestellte Fragen
GraphRAG ist nützlich, wenn Antworten von Beziehungen zwischen Entitäten, Dokumenten, Ereignissen oder Konzepten abhängen, die mit der einfachen Ähnlichkeitssuche nicht zuverlässig dargestellt werden können.
Die Bewertung umfasst die Relevanz und Abdeckung des Abrufs, die Begründetheit der Antworten, die Zitiergenauigkeit, den Umgang mit Berechtigungen, die Latenz, die Kosten und die Leistung bei den tatsächlichen Fragen, die Benutzer stellen.
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