エンタープライズ RAG、GraphRAG およびナレッジ システム

エンタープライズナレッジシステムは、検索拡張生成とメタデータ、タクソノミー、オントロジー、およびナレッジグラフを組み合わせて、承認された情報に基づいて応答を根拠にし、証拠を追跡することができます。

Matchpoint は、説明責任のある所有者、明示的な意思決定ゲート、測定可能な受け入れ基準、文書化されたアーキテクチャ、および検出から本番までの実際的なパスを備えた運用機能として AI に近づきます。

企業のナレッジワークは多くの場合、ドキュメント、エンティティ、イベント、概念間の関係に依存します。ユーザーが答える必要がある質問、ユーザーが見なければならない証拠、ユーザーのアクセス権、および基礎となるドメインの構造を中心に検索を設計します。

情報アーキテクチャには、ソース権限、取り込み、チャンキング、メタデータ、分類法、オントロジー、エンティティ解決、ナレッジ グラフが含まれます。基本的な RAG、構造化検索、および GraphRAG は、交換可能なパターンとして扱われるのではなく、関係の複雑さと各タスクの証拠要件に従って評価されます。

評価は、検索と回答の生成を分離します。実際の作業から抽出された質問セットを使用して、ソースの網羅性、関連性、ランキング、関係性の横断、根拠性、引用の正確性、許可の処理、待ち時間、コストをテストします。生産トレースは、コンテンツ、検索、製品設計の改善バックログにフィードされます。