Masalah dan data diagnosis
Pastikan bahwa Graphrag diperlukan.Analisa pencarian yang benar, sumber pengetahuan, hubungan fisik, otoritas dan baseline pencarian saat ini.
Home / Services / Graphrag, Pembuatan Pengetahuan Enterprise dan Pengembangan Sistem Pencarian Cerdas
PROFESSIONAL SERVICE
GramhRG, Pembuatan Pengetahuan Enterprise dan Pengembangan Sistem Pencarian Cerdas
Graphrag mampu menggabungkan entitas, hubungan dan bukti teks, tapi itu harus dikonfirmasi apakah RAG biasa mampu memenuhi mandat.
Masalah hubungan kompleks lebih mudah dicariSumber pengetahuan dan jalur yang terkait dapat dilacakLebih banyak akses pencarian perusahaan seragamData rusak secara bertahap mengembangkan tanggung jawab pemerintahan
Keputusan proyek-membuat kesimpulan
Bagaimana Graphrag dan pencarian intelijen perusahaan dimulai?
Kumpulkan masalah pengguna sebenarnya dulu dan buat dasar menggunakan pencarian yang sudah ada, kata kunci ditambah vektor RAM. Hanya jika hubungan dokumen, masalah global atau fisik yang kompleks terus gagal, maka validasi grafik RG dengan domain data terbatas. Jangan buat peta lengkap sebelum mencari aplikasi.
START WITH EVIDENCE
Dari penilaian awal sampai penerimaan dan penerimaan pengiriman
Tingkat ketidakpastian berkurang oleh tahap sebelum memutuskan skala masukan dan modalitas kerjasama.
PoC Terbatas
Validasi nilai insurmental dari pencarian petaPilih suatu produk, klien atau domain projek untuk membangun hubungan fisik dan membandingkannya dengan RAG biasa.
platform pencarian produksi
Perbarui dan layanan pengguna sebenarnya secara sedang berlangsungAkses hak, sinkronisasi bertahap, referensi, evaluasi, pemantauan dan entri operasional.
Rekomendasi kesiapan sebelum-pendahuluan
Masalah pengguna dan log pencarian sebenarnyaRepresentatif dokumentasi dan sumber dataHubungan entitas kunci dan calibres operasionalVersi dokumen dan tanggung jawab perbaruiHak-hak organisasi pengguna dan dataDitunda secara simultan penyebaran permintaan
Bukti yang akan dilihat dalam penerimaan.
Perbedaan fisik dan hubungan dapat diperiksa secara acak.Isu kompleks adalah measurablely lebih tinggi dari baselineKutipan mendukung jawaban dan hubunganPenanganan benar otoritas dan pengetahuan kadaluwarsaPemutakhiran Incremental dan Gagal MemantauBiaya performance memenuhi adegan penggunaan
Batas kerja sama dan tanggung jawab
Perusahaan bertanggung jawab untuk kaliber pengetahuan dan otorisasi akses data.
Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan
Kata kunci dan vektor hanya dapat menemukan paragraf lokal yang sama
Nama entitas, hubungan organisasi dan rantai peristiwa tersebar di berbagai data
Pemetaan pengetahuan adalah mahal untuk membangun, tetapi tidak ada nilai pencarian bisnis yang nyata validasi
Pencarian cerdas tidak memiliki izin, batas waktu, referensi dan tidak ada jawaban
Layanan utama kami
01
Jenderal RAG, GraphRG dan penilaian rute pencarian
02
Tidak terstruktur data inventaris pemerintahan untuk dokumen, database dan sistem bisnis
03
Ekstraksi hubungan entitas, diskriminasi, pemetaan dan pemutakhiran bertahap
04
Kata kunci, vektor, pengambilan bagan, memesan ulang dan rute pencarian
05
Organisasi, peran, dokumen dan lapangan izin penyaringan dan audit
06
Referensi faktual, jalur hubungan, tidak ada jawaban dan manajemen pengetahuan yang saling bertentangan
07
Pertanyaan yang sebenarnya, jawaban pencarian dan stratifikasi tugas operasional
Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini
Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.
Sentres TemaGraphrag dan Pencarian Intelijen EnterprisePerbandingan terpusat dari RAG biasa, pencarian peta, pemetaan pengetahuan, biaya dan metode penerimaanPemerintahan dataBI dan Peron Data PerusahaanMembangun dasar untuk data primer, indikator, kualitas dan tanggung jawab dataPengembangan aplikasiEnterprise AI Custom DevelopmentMenimbulkan kemampuan pencarian dan pengetahuan dalam aplikasi operasional tertentu
Provitables
Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.
DELIVERABLELaporkan tentang sumber pengetahuan, isu operasional dan kesiapan data
DELIVERABLEModel hubungan entitas dan aturan pembaruan pengetahuan
DELIVERABLEGraphRG dan Enterprise Intelijen Mencari Aplikasi
DELIVERABLEMencampur pencarian, izin, referensi dan manajemen belakang panggung
DELIVERABLEPerakit, kualitas kinerja dan biaya pelaporan
DELIVERABLEAntar muka, penyebaran, penguasadata dan dokumentasi transpor
Bagaimana anggaran proyek dinilai
Lipatan layanan dan loop tertutup bisnis yang harus diselesaikan dalam tahap pertama: umum RAG, GraphRG dan pencarian rute yang berlaku, dokumentasi, basis data, dan tata letak data yang tidak terstruktur
Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa
Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal
Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses
Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: penilaian dan pengukuran, kinerja berkualitas dan biaya pelaporan, antarmuka, penyebaran, data goverance dan dokumentasi transportasi, dan jaminan kualitas, kelanjutan perdamaian dan lingkup iteratif
Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.
Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan
Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia
Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
GraphRG dan Enterprise Intelijen Mencari dari Demand untuk Hasil Menerima
Berikut ini digunakan untuk menjelaskan metodologi implementasi, kaliber data dan batas tanggung jawab, dan tidak digunakan sebagai proksi untuk penilaian projek dengan daftar fungsional.
Pertama, kita merekam negara nyata sebelum modifikasi.
Jika ada data yang tidak lengkap, data yang tersedia, tunggu, kembali ke pekerjaan, nomor yang tidak biasa dan titik kontak manual di sekitar rekening umum RAG, GraphRG dan Search Route Assembly.
Dasarnya juga harus menunjukkan lingkup statistik dan pengecualian. Sebagai contoh, waktu pemrosesan dimulai dengan ketersediaan informasi atau dengan penyerahan pertama oleh klien, pengecualian gagal untuk menyertakan antarmuka pihak ketiga, dan modifikasi manual adalah proofreading atau pemrosesan ulang kecil.
Asumsi kunci validasi dengan lingkup minimum yang tersedia
Tahap pertama tidak berusaha untuk menutupi semua sektor, tapi agak membentuk loop tertutup sekitar "unstructured data invenance gearance of docucument, database dan sistem bisnis" yang dapat beroperasi dalam istilah nyata: masukan, aturan penanganan, aksi sistem, peran yang bertanggung jawab, gerakan abnormal dan keluaran akhir. Peran kunci termasuk setidaknya pemilik bisnis, pengguna sebenarnya, antar-muka teknis dan menerima dan manajer inspeksi, menghindari permintaan yang digambarkan oleh manajemen dan digunakan di Internet oleh kelompok lain.
Penilaian yang dibutuhkan berhubungan dengan setiap kompetensi pada bisnis, peran pengguna dan penerimaan contoh. Hal yang tidak menyediakan data yang sah, antar-muka atau pembuat keputusan harus dimasukkan sebagai kondisi awal atau tahap berikutnya, dan tidak boleh disertakan diam-diam dalam penawaran jangkauan tetap.
Membuat proses hasil panggung dapat dikembalikan dan dapat dikembalikan
Jalan khas adalah mengumpulkan masalah dan sumber pengetahuan yang nyata, membandingkan pencarian RAG dengan Gramps, membangun hubungan kecil, PoC, akses hak dan akses operasional. Setiap tahap harus menghasilkan hasil yang terlihat, seperti grafik aliran, prototipe, kontrak antar muka, catatan tes, catatan penyebaran atau demonstrasi yang berjalan.
Demonstrasi panggung tidak "tampak cocok untuk bekerja". Sebuah sampel perwakilan harus digunakan untuk menutupi proses normal, bidang yang hilang, permintaan berulang, otoritas yang tidak memadai, overran waktu dan kelainan data sejarah dari layanan eksternal, dan untuk mengidentifikasi masalah yang muncul hanya dalam lingkungan produksi pada tahap awal.
Penerimaan dan penerimaan umum dengan pengiriman, bukti dan indikator
Proyek ini setidaknya harus mendamaikan sumber pengetahuan, masalah bisnis dan laporan kesiapan data, model hubungan fisik dan aturan pembaruan pengetahuan, izin kerja GramhRG dan perusahaan intelijen, dan mengkonfirmasi kode atau konfigurasi attrabilitas, manajemen akun, membangun penyebaran, data cadangan, respon kegagalan dan lanjutan pemeliharaan. Selain penerimaan fungsional, hak akses, keamanan, kinerja, recoverability, dan pelatihan pengguna untuk memastikan bahwa tim klien mampu menggunakan dan memahami batas sistem secara bebas.
Dengan asumsi sebuah dasar proses 800 item per bulan, rata-rata 18 menit per unit, dan kembali tingkat 12 persen, ini hanya sebuah contoh, bukan kinerja klien. Baris harus diikuti oleh empat sampai delapan minggu berturut-turut pengamatan pada kalibrasi yang sama, sebelum menilai apakah hubungan yang kompleks dicapai, dengan akses lebih mudah ke sumber pengetahuan dan terkait jalur yang berhubungan, dan lebih seragam perusahaan akses.
Kata kunci dan deskripsi dari isi
Halaman ini berisi konten organisasi di sekitar isu-isu pelayanan nyata seperti pengembangan Gramhrag, pemetaan pengetahuan RAG, pemetaan pengetahuan perusahaan, pencarian intelijen perusahaan. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema, tanpa mewakili komitmen untuk memperbaiki efek; lingkup akhir, siklus, anggaran, dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak, dan penerimaan.
DELIVERY PATH
Jalur pengiriman dan implementation
Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.
01Koleksi masalah dan sumber pengetahuan yang sesungguhnya
02Bandingkan pencarian RG dengan graphrag
03Bangun hubungan entity skala kecil
04Hak akses dan portal bisnis
05Nilai kinerja dan biaya
06Incremental memperbaharui dan pemerintahan terus menerus
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Apakah Graphrag lebih baik dari RPG biasa?+
Belum tentu.
Apakah perusahaan perlu membangun peta pengetahuan yang lengkap pertama?+
Tidak diperlukan. Peta yang valid harus dibangun di sekitar masalah nyata dan domain data yang terbatas, dan entitas dan hubungan harus diperluas berdasarkan nilai penggunaannya.
Bagaimana Graphrag check in?+
Kualitas dari hubungan fisik, pengambilan, kutipan, tanggapan, otoritas, memperbarui, penundaan dan biaya harus diperiksa secara terpisah dan dibandingkan dengan RAG normal atau baseline pencarian yang ada.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
AI Digital Karyawan, Multi- Intelligence, Keamanan dan Enterprise Intelligence Search
Apa bedanya antara Graphrag dan RAG biasa, dan bisnis apa yang harus dibuat?
RAG normal lebih cocok untuk mengambil fakta dan paragraf dari berkas lokal; GrampRG membantu melingkarkan linkages dokumen, hubungan yang kompleks dan tema global melalui struktur fisik, hubungan dan grafik. Gramphrag tidak alami dan lebih akurat, tetapi juga meningkatkan biaya ekstraksi, diskemigrasi, pemetaan, kinerja dan evaluasi. Perusahaan harus pertama kali membangun dasar dari RAG normal dengan pertanyaan nyata, dan hanya mempererat masalah-masalah Grapid untuk melanjutkan hubungan.
Lihat jawaban lengkapAI Digital Karyawan, Multi- Intelligence, Keamanan dan Enterprise Intelligence SearchBagaimana seharusnya pencarian intelijen perusahaan dan proyek Graphrag diterima?
Penerimaan dan pemeriksaan tidak terbatas pada beberapa pertanyaan demonstrasi, serangkaian tes tetap harus dibentuk dari log pencarian dan pertanyaan operasional, memeriksa pencarian, hubungan fisik, referensi sumber, jawaban, tidak ada jawaban, pengetahuan konflik, hak istimewa peran, pembaruan pengetahuan, kinerja dan biaya.
Lihat jawaban lengkapPembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AIApa yang biasanya terkandung di dalamnya?
Scope projek mesti didefinisikan di sekitar loop operasi tertutup. Pada akhirnya, ini juga mesti dikirimkan dengan kode sumber, konfigurasi, penilaian, antar muka, penyebaran, dan pemeliharaan.
Lihat jawaban lengkapPembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AIApa yang harus menjadi pilihan Enterprise AI Pembangunan Suai dan pembelian alat AI yang sama?
Standardisasi, misi risiko rendah yang tidak perlu terhubung ke sistem internal harus memprioritaskan alat-alat dewasa; ketika datang ke institusional-spesifik pengetahuan, aturan rumit, hak istimewa spekulasi, multi- tindakan sistem, pengalaman pelanggan atau jangka panjang aset data, lebih tepat untuk menyesuaikan pengembangan. Sebuah rute hybrid dari "model dewasa atau produk integrasi + sistem juga dapat digunakan. Fokus penilaian adalah biaya, kontrol, dan nilai yang lebih lanjut daripada nilai-nilai yang lebih lanjut.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Dapatkan saran Anda.Layanan, bimbingan dan kasus
Panduan biaya
Graphrag dan biaya pencarian intelijen perusahaan
Perkiraan masukan oleh sumber pengetahuan, hubungan fisik, pengambilan, otoritas, penilaian dan pemutakhiran
Untuk informasi lebih lanjut.Yayasan RAGDasar Enterprise pengetahuan dan RG
Membangun pengetahuan pemerintahan, kompetensi, kutipan dan kemampuan pengambilan umum pertama
Untuk informasi lebih lanjut.Sentres TemaGraphrag dan Pencarian Intelijen Enterprise
Perbandingan kata kunci, vektor, pemetaan pengetahuan dan rute pencarian campuran
Untuk informasi lebih lanjut.Adegan kasusGramhrag Knowledge Mapping dan Enterprise Intelijen Mencari Platform
Menampilkan bagaimana usaha cerdas GramhZXRAG menghubungkan berbagai jenis entitas, seperti sistem, produk, peralatan, proyek, dan orang, untuk menjawab pertanyaan silang dan banyak-melompat melalui ekstraksi hubungan, pemetaan pemerintahan, pengambilan bahan, sumber kutipan dan izin penyaringan.
Untuk informasi lebih lanjut.