Корпоративные RAG, GraphRAG и системы знаний
Системы знаний, основанные на фактических данных, использующие поиск, графики, таксономии и контекст предметной области.
Изображение · Корпоративные RAG, GraphRAG и системы знанийКорпоративные системы знаний сочетают генерацию с расширенным поиском с метаданными, таксономиями, онтологиями и графами знаний, поэтому ответы могут быть основаны на авторитетной информации и прослежены до доказательств.
Matchpoint приближается к AI как операционная возможность с подотчетными владельцами, явными шлюзами принятия решений, измеримыми критериями приемки, документированной архитектурой и практическим путем от открытия до производства.
Работа по сбору знаний на предприятии часто зависит от взаимоотношений между документами, объектами, событиями и концепциями. Мы проектируем поиск с учетом вопросов, на которые пользователи должны ответить, доказательств, которые они должны видеть, их прав доступа и структуры базового домена.
Информационная архитектура охватывает авторитетность источника, прием, фрагментацию, метаданные, таксономию, онтологии, разрешение сущностей и графы знаний. Базовый RAG, структурированный поиск и GraphRAG оцениваются в соответствии со сложностью отношений и требованиями к доказательствам для каждой задачи, а не рассматриваются как взаимозаменяемые шаблоны.
Оценка отделяет извлечение информации от генерации ответа. Мы проверяем охват источника, релевантность, рейтинг, обход связей, обоснованность, точность цитирования, обработку разрешений, задержку и стоимость, используя набор вопросов, взятый из реальной работы. Следы производства пополняют список невыполненных работ по улучшению контента, поиска и дизайна продукта.
Как мы поставляем корпоративные RAG, GraphRAG и системы знаний
- Источник знаний и дизайн доступа
- Дробление, метаданные, таксономия и онтология
- Архитектура RAG и GraphRAG
- Оценка цитирования, релевантности и поиска
Корпоративные RAG, GraphRAG и системы знаний — часто задаваемые вопросы
GraphRAG полезен, когда ответы зависят от отношений между объектами, документами, событиями или концепциями, которые базовый поиск сходства не может надежно представить.
Оценка охватывает релевантность и охват поиска, обоснованность ответов, точность цитирования, обработку разрешений, задержку, стоимость и производительность по реальным вопросам, которые задают пользователи.
Подробнее в AI Стратегия и реализация
Заинтересованы в корпоративных RAG, GraphRAG и системах знаний?
Сообщите нам свое требование, и партнер ответит лично.
