企业 RAG、GraphRAG 和知识系统
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。
AI
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
- 知识源和访问设计
- 分块、元数据、分类法和本体论
- RAG和GraphRAG架构
- 引文、相关性和检索评估
证据应定义企业 RAG、GraphRAG 和知识系统决策
证据应定义企业 RAG、GraphRAG 和知识系统决策
范围应将所需的决策与证据、负责任的所有者和可执行的路线联系起来。
工作产品应该明确决策和下一步行动
使用输出作为范围、证据和所需工作流程的控制列表。
在执行开始之前应回答买家的问题
在执行开始之前应回答买家的问题
直接答案可以帮助决策负责人确定准备情况、证据差距以及下一步需要采取的行动。
GraphRAG什么时候增值？
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。
您如何评价企业RAG系统？
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。
企业 RAG、GraphRAG 和知识系统遵循受控决策路径
企业 RAG、GraphRAG 和知识系统遵循受控决策路径
这些阶段连接范围、证据、结构、批准和执行。
定义决策和工作流程
命名用户、决策、输入、允许的操作、预期输出、所有者和可衡量的验收标准。
建立证据边界
单独的批准来源、机密数据、管理估计和模型生成的分析，并具有可追溯的保管。
选择架构和控件
设置模型、数据、检索、工具、权限、确定性逻辑、审查门和停止条件。
在有限的工作流程中证明价值
在扩大范围之前测试质量、可靠性、延迟、成本、采用和故障模式。
通过运营模式进行扩展
分配产品所有权、平台职责、监控、变更控制、能力建设和效益跟踪。
证据、风险分配和执行条款塑造了可行的路线
证据、风险分配和执行条款塑造了可行的路线
在外部参与或结束之前，应记录差距、假设、所有者和补救决定。
证据质量
未经验证、过时或上下文贫乏的数据可能会破坏工作流程和每个下游输出。
权限和权限
工具和代理需要明确的数据访问、外部操作、升级和人工批准的边界。
可靠性与评估
必须根据预期任务、材料故障等级和不断变化的生产条件来测试性能。
采用和问责制
价值取决于指定所有者、用户采用、操作控制和可衡量的效益跟踪。
工作产品应该明确决策和下一步行动
使用输出作为范围、证据和所需工作流程的控制列表。
- 知识源和访问设计
- 分块、元数据、分类法和本体论
- RAG和GraphRAG架构
- 引文、相关性和检索评估
Matchpoint 研究
与此服务相关的研究
根据经过验证的论文内容和规范服务分类法映射到该服务的研究和决策框架。
问题，已解答
企业 RAG、GraphRAG 和知识系统 — 常见问题
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。
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