Systèmes de connaissances fondés sur des preuves utilisant la récupération, des graphiques, des taxonomies et le contexte du domaine.
Image · Entreprise RAG, GraphRAG et systèmes de connaissancesLes systèmes de connaissances d'entreprise combinent la génération augmentée par récupération avec des métadonnées, des taxonomies, des ontologies et des graphiques de connaissances afin que les réponses puissent être fondées sur des informations autorisées et retracées jusqu'aux preuves.
Matchpoint se rapproche du AI en tant que capacité opérationnelle avec des propriétaires responsables, des portes de décision explicites, des critères d'acceptation mesurables, une architecture documentée et un chemin pratique de la découverte à la production.
Le travail de connaissance d'entreprise dépend souvent des relations entre les documents, les entités, les événements et les concepts. Nous concevons la récupération autour des questions auxquelles les utilisateurs doivent répondre, des preuves qu'ils doivent consulter, de leurs droits d'accès et de la structure du domaine sous-jacent.
L'architecture de l'information couvre l'autorité source, l'ingestion, le découpage, les métadonnées, les taxonomies, les ontologies, la résolution d'entités et les graphiques de connaissances. Le RAG de base, la récupération structurée et le GraphRAG sont évalués en fonction de la complexité des relations et des exigences en matière de preuves de chaque tâche plutôt que traités comme des modèles interchangeables.
L'évaluation sépare la récupération de la génération de réponses. Nous testons la couverture des sources, la pertinence, le classement, la traversée des relations, le fondement, l'exactitude des citations, la gestion des autorisations, la latence et le coût à l'aide d'un ensemble de questions tirées de travaux réels. Les traces de production alimentent un retard d’amélioration du contenu, de la récupération et de la conception des produits.
La portée doit relier la décision requise aux preuves, aux propriétaires responsables et à un itinéraire exécutable.
Les systèmes de connaissances d'entreprise combinent la génération augmentée par récupération avec des métadonnées, des taxonomies, des ontologies et des graphiques de connaissances afin que les réponses puissent être fondées sur des informations autorisées et retracées jusqu'aux preuves.
Utilisez les résultats comme liste de contrôle pour la portée, les preuves et les flux de travail requis.
Les réponses directes aident le responsable de la décision à identifier l'état de préparation, les lacunes en matière de preuves et la prochaine action requise.
GraphRAG est utile lorsque les réponses dépendent de relations entre entités, documents, événements ou concepts que la récupération de similarités de base ne peut pas représenter de manière fiable.
L'évaluation couvre la pertinence et la couverture de la récupération, le bien-fondé des réponses, l'exactitude des citations, la gestion des autorisations, la latence, le coût et les performances sur les vraies questions posées par les utilisateurs.
Les étapes relient la portée, les preuves, la structure, les approbations et l'exécution.
Nommez l'utilisateur, la décision, les entrées, les actions autorisées, le résultat attendu, le propriétaire et les critères d'acceptation mesurables.
Séparez les sources approuvées, les données confidentielles, les estimations de la direction et les analyses générées par un modèle avec une conservation traçable.
Définissez le modèle, les données, la récupération, les outils, les autorisations, la logique déterministe, les portes de révision et les conditions d'arrêt.
Testez la qualité, la fiabilité, la latence, le coût, l’adoption et les modes de défaillance avant d’étendre la portée.
Attribuez la propriété du produit, les responsabilités de la plate-forme, la surveillance, le contrôle des modifications, le renforcement des capacités et le suivi des avantages.
Les lacunes, les hypothèses, les propriétaires et les décisions correctives doivent être documentés avant l'engagement externe ou la clôture.
Des données non vérifiées, obsolètes ou peu contextuelles peuvent nuire au flux de travail et à tous les résultats en aval.
Les outils et les agents nécessitent des limites explicites pour l'accès aux données, les actions externes, l'escalade et l'approbation humaine.
Les performances doivent être testées par rapport à la tâche prévue, aux classes de défaillance des matériaux et aux conditions de production changeantes.
La valeur dépend des propriétaires nommés, de l'adoption par les utilisateurs, des contrôles opérationnels et du suivi des avantages mesurables.
Utilisez les résultats comme liste de contrôle pour la portée, les preuves et les flux de travail requis.
Cadres de recherche et de décision mappés à ce service à partir du contenu papier vérifié et de la taxonomie canonique du service.
GraphRAG est utile lorsque les réponses dépendent de relations entre entités, documents, événements ou concepts que la récupération de similarités de base ne peut pas représenter de manière fiable.
L'évaluation couvre la pertinence et la couverture de la récupération, le bien-fondé des réponses, l'exactitude des citations, la gestion des autorisations, la latence, le coût et les performances sur les vraies questions posées par les utilisateurs.
Faites-nous part de votre besoin et un partenaire vous répondra personnellement.
