Empresa RAG, GraphRAG e sistemas de conhecimento
Sistemas de conhecimento baseados em evidências usando recuperação, gráficos, taxonomias e contexto de domínio.
Imagem · Empresa RAG, GraphRAG e sistemas de conhecimentoOs sistemas de conhecimento empresarial combinam geração de recuperação aumentada com metadados, taxonomias, ontologias e gráficos de conhecimento para que as respostas possam ser fundamentadas em informações autorizadas e rastreadas até evidências.
Matchpoint aborda AI como uma capacidade operacional com proprietários responsáveis, portas de decisão explícitas, critérios de aceitação mensuráveis, arquitetura documentada e um caminho prático da descoberta à produção.
O trabalho do conhecimento empresarial muitas vezes depende de relacionamentos entre documentos, entidades, eventos e conceitos. Projetamos a recuperação em torno das perguntas que os usuários precisam responder, das evidências que devem ver, dos seus direitos de acesso e da estrutura do domínio subjacente.
A arquitetura da informação abrange autoridade de origem, ingestão, fragmentação, metadados, taxonomias, ontologias, resolução de entidades e gráficos de conhecimento. RAG básico, recuperação estruturada e GraphRAG são avaliados de acordo com a complexidade do relacionamento e os requisitos de evidência de cada tarefa, em vez de serem tratados como padrões intercambiáveis.
A avaliação separa a recuperação da geração de respostas. Testamos a cobertura da fonte, relevância, classificação, travessia de relacionamento, fundamentação, precisão de citação, tratamento de permissão, latência e custo usando um conjunto de perguntas extraído de trabalho real. Os rastreamentos de produção alimentam um backlog de melhorias para conteúdo, recuperação e design de produto.
Como fornecemos sistemas corporativos RAG, GraphRAG e de conhecimento
- Fonte de conhecimento e design de acesso
- Chunking, metadados, taxonomia e ontologia
- Arquitetura RAG e GraphRAG
- Avaliação de citação, relevância e recuperação
Enterprise RAG, GraphRAG e sistemas de conhecimento — perguntas frequentes
GraphRAG é útil quando as respostas dependem de relacionamentos entre entidades, documentos, eventos ou conceitos que a recuperação de similaridade básica não pode representar de forma confiável.
A avaliação cobre a relevância e cobertura da recuperação, fundamentação das respostas, precisão das citações, tratamento de permissões, latência, custo e desempenho nas perguntas reais feitas pelos usuários.
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