Empresa RAG, GraphRAG y sistemas de conocimiento
Sistemas de conocimiento basados en evidencia que utilizan recuperación, gráficos, taxonomías y contexto de dominio.
Imagen · Empresa RAG, GraphRAG y sistemas de conocimientoLos sistemas de conocimiento empresarial combinan generación mejorada de recuperación con metadatos, taxonomías, ontologías y gráficos de conocimiento para que las respuestas puedan basarse en información autorizada y rastrearse hasta la evidencia.
Matchpoint aborda AI como una capacidad operativa con propietarios responsables, puertas de decisión explícitas, criterios de aceptación mensurables, arquitectura documentada y un camino práctico desde el descubrimiento hasta la producción.
El trabajo del conocimiento empresarial a menudo depende de las relaciones entre documentos, entidades, eventos y conceptos. Diseñamos la recuperación en torno a las preguntas que los usuarios deben responder, la evidencia que deben ver, sus derechos de acceso y la estructura del dominio subyacente.
La arquitectura de la información cubre autoridad de fuente, ingesta, fragmentación, metadatos, taxonomías, ontologías, resolución de entidades y gráficos de conocimiento. El RAG básico, la recuperación estructurada y el GraphRAG se evalúan de acuerdo con la complejidad de la relación y los requisitos de evidencia de cada tarea en lugar de tratarse como patrones intercambiables.
La evaluación separa la recuperación de la generación de respuestas. Probamos la cobertura de fuentes, la relevancia, la clasificación, el cruce de relaciones, la solidez, la precisión de las citas, el manejo de permisos, la latencia y el costo utilizando un conjunto de preguntas extraídas de trabajos reales. Los seguimientos de producción alimentan un trabajo pendiente de mejora para el contenido, la recuperación y el diseño de productos.
Cómo entregamos sistemas de conocimiento y RAG, GraphRAG y empresariales
- Diseño de acceso y fuente de conocimiento
- Fragmentación, metadatos, taxonomía y ontología.
- Arquitectura RAG y GraphRAG
- Evaluación de citas, relevancia y recuperación.
Enterprise RAG, GraphRAG y sistemas de conocimiento: preguntas frecuentes
GraphRAG es útil cuando las respuestas dependen de relaciones entre entidades, documentos, eventos o conceptos que la recuperación básica de similitudes no puede representar de manera confiable.
La evaluación cubre la relevancia y cobertura de la recuperación, la fundamentación de las respuestas, la precisión de las citas, el manejo de permisos, la latencia, el costo y el rendimiento de las preguntas reales que hacen los usuarios.
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