企业 RAG、GraphRAG 和知识系统

使用检索、图表、分类法和领域上下文的循证知识系统。

图片·企业RAG、GraphRAG和知识系统

概述

企业知识系统将检索增强生成与元数据、分类法、本体论和知识图相结合，因此响应可以基于授权信息并追溯到证据。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力，具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

企业知识工作通常取决于文档、实体、事件和概念之间的关系。我们围绕用户需要回答的问题、他们必须看到的证据、他们的访问权限和底层域的结构来设计检索。

信息架构涵盖源权威、摄取、分块、元数据、分类法、本体、实体解析和知识图。基本RAG、结构化检索和GraphRAG根据每个任务的关系复杂性和证据要求进行评估，而不是视为可互换的模式。

评估将检索与答案生成分开。我们使用从实际工作中提取的问题集来测试源覆盖率、相关性、排名、关系遍历、基础性、引用准确性、权限处理、延迟和成本。生产跟踪为内容、检索和产品设计提供了改进待办事项。

战略与执行

我们如何交付企业 RAG、GraphRAG 和知识系统

问题，已解答

当答案依赖于基本相似性检索无法可靠表示的实体、文档、事件或概念之间的关系时，GraphRAG 非常有用。

评估涵盖检索相关性和覆盖范围、答案基础性、引用准确性、权限处理、延迟、成本和用户提出的实际问题的性能。

有关的

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