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PROJECT DECISION GUIDERAG、グラフ、企業検索はどのような選択肢がありますか?
グラフラグは、RAGの自動アップグレードではありません。 同様のコンテンツ、正確なフィールド、またはクロスドキュメントを探していると、受諾を安定させることができる最も簡単なルートを選択することで、ビジネスは問題で最初に見るべきです。
質問に答えます。
RGとグラフの使い方
チェックシステムの元のテキストとローカルの事実は通常、キーワードやベクトルによって優先されます。それは、顧客、機器、製品、プロジェクト、および複数のジャンプの関係などの複数のタイプのエンティティティを含むとき、グラフラグは価値があるかもしれません。量、在庫、ステータスなどの正確なデータが、権限のあるオペレーティングシステムで相談する必要があります。
SCOPE & BUDGET LEVELS
まず、プロジェクトフェーズで境界への明確な入力
予算と受諾のためのベースラインを確立するために、次のレイヤーが使用され、実際のスコープは、ステータスquo、インターフェイス、時間要件に関連して評価する必要があります。
ベクトル RAG
関連するものに基づいて質問に答える文書の質問と回答者とセマンティック検索、カットオフ、リオーダー、引用、許可の適切な処理
グラフと混合検索
組織関係とクロスソースの質問に答える組織の差別化、関係のガバナンス、地図の検索、同期化、より完全な評価の必要性
DECISION FACTORS
意思決定のためにチェックされる重要な要素
まず、拘束力と責任の境界が特定され、その後、技術的なルートと協力の変異が比較されます。
問題の種類
ローカル事実、合成、マルチトリップの関係、および正確な操作データは異なるルートを必要とします。
知識体系
文書が安定したエンティティティティティ、関係、コーディング、および権威あるソースを持っているかどうか。
データ品質
繰り返したエンティティティティティティ、文書の廃止、競合関係の競合は直接結果に影響を及ぼします。
競争の条件
検索とチャートパスの両方が元のデータ権限を継承しなければなりません。
更新頻度
ソースシステムの変更後にインデックスとスペクトラが増分同期される方法。
コストパフォーマンス
マッピング、遅延クエリ、エキスパートの確認、長期ガバナンス入力。
コミュニケーションや評価前の推奨事項の準備
20～50件の問題。現在の検索結果と失敗の原因文書システムと構造データソース主要団体の関係とマスターデータユーザー組織と文書の権限頻度および質の責任を更新して下さい
実装への提案されたパス
グラメップは、ビルドされる前に、高値の関係で重複する利点を提供します。 彼らは単純なルートで解決することができ、技術的な概念に複雑さを追加しないでください。
DECISION WORKSHEET
RAGとグラフラグを強制的な意思決定に変える方法
以下のワークシートは、企業がベンダーベースの社内承認およびプロジェクト受容可能な入力に漠然としたアドバイスを整理するのに役立ちます。
問題の種類
ローカル事実、合成、マルチトリップの関係、および正確な操作データは異なるルートを必要とします。
要因が不確実なままであれば、診断または小規模な検証をアレンジし、非変数の固定総価格範囲を直接含めるのは適切ではありません。
知識体系
文書が安定したエンティティティティティ、関係、コーディング、および権威あるソースを持っているかどうか。
要因が不確実なままであれば、診断または小規模な検証をアレンジし、非変数の固定総価格範囲を直接含めるのは適切ではありません。
データ品質
繰り返したエンティティティティティティ、文書の廃止、競合関係の競合は直接結果に影響を及ぼします。
要因が不確実なままであれば、診断または小規模な検証をアレンジし、非変数の固定総価格範囲を直接含めるのは適切ではありません。
どのような評価の比較可能な要約が含まれている必要がありますか?
少なくとも20〜50の実際の問題、現在の検索結果と障害、文書システムおよび構造化されたデータソース、キーエンティティリレーションとマスターデータ、現在のビジネスボリューム、平均処理時間、主要な異常、システムが既に配置されている、データ特権、サードパーティの依存性およびオンラインウィンドウ。 同じバージョンの情報は異なるサプライヤーに提供され、別の説明の仮定、除外、顧客協力の問題、配送および受諾の証拠は、唯一の欠落した価格の境界線だけを比較することを避けるために必要です。
例えば、プロジェクトが1か月に160時間労働を節約するという企業は期待していますが、この数字はタスクの数、単一時間節約、採用率、手動レビュー比に分解されるべきです。 ユーザーが40パーセントしか使用しないと、新しいプロセスがレビュープロセスを増加させると、実際の利点は明らかな推定よりも大幅に低下します。
ベンダー通信中に疑問を抱くための4種類の証拠
第一に、スコープの証拠:需要バージョン、ビジネスプロセス、プロトタイプ、インターフェイス、および除外の一貫性;第二は、エンジニアリングの証拠です。同様の技術がアクセス可能な構造を持っているかどうか、コード管理、テスト、導入およびトラブル管理方法;第三は、人事証拠です:実際の参加者、入力段階、責任および交換メカニズムが明確であるかどうか、および4つは配送証拠です。4つは、配送証拠です。ソースコード、データ、アカウント番号、文書、トレーニング、品質保証、および輸送が引き渡されるかどうか。これは、顧客を秘密にするために提供できないサプライヤーにとっては、この証拠を自分で作成することができる必要があります。
スコープの明快さ、重要な信頼性、チーム容量、受入執行性および長期買収が個別に評価され、各スコアの基準が記録されることが推奨されます。プログラムがより安い場合は、インターフェイス、移行、テスト、またはオンラインの責任は除外され、比較前に同じ配送キャリバーに換算する必要があります。
審査の原則
このページでは、固定オファーやパフォーマンスの約束を構成するものではありません意思決定フレームワークを提供します。
FAQ
FAQs
協力前の最も一般的な問題は、事前に明示されています。
通常のRPGよりもグラフラグが優れていますか?+
必ずしもそうではありません。 ローカルのドキュメントの質問と回答は利点がないかもしれません、そして関係の抽出の間違いは新しい質問を紹介します。 彼らは実際の質問と比較する必要があります。
グラフラグを作るための知識マップが会社にない?+
限られたデータから構成できますが、更新のための組織関係、ソース、相違および責任の同一証明を要求して下さい。
完全に自動抽出が確実に受けられますか?+
推奨していません。高価値な企業と関係は、ルール、サンプリング、または運用担当者がソースを確認し、保持する必要があります。
DECISION FAQ
265 件の質問をすべて表示する現在のプロジェクトに関する一般的な問題
AIデジタル従業員、マルチ・インテリジェンス、セキュリティ、エンタープライズインテリジェンス検索
グラフラグと通常のRAGとどのようなビジネスが行われるのかの違いは何ですか?
通常のRAGは、ローカルファイルから事実と段落を調べるのに適しています。GranmpRGは、物理的な、関係とグラフィック構造を介してクロスドキュメントのリンク、複雑な関係と全体的なテーマに対処するのに役立ちます。Gramphragは自然でより正確ではありませんが、抽出、異種、マッピング、パフォーマンス、評価のコストも増加します。企業は、まず、実際の質問と通常のRAGのベースラインを確立し、グラフの問題が解決し、関係を続行わなければならないときに関係を確かめる必要があります。
完全な回答を見るAIデジタル従業員、マルチ・インテリジェンス、セキュリティ、エンタープライズインテリジェンス検索企業インテリジェンス検索とグラフラグプロジェクトはどのように受け入れられますか?
受諾と検査は、いくつかのデモ質問に制限することはできません。 実際の検索ログと運用上の質問からテストの固定セットが確立され、検索、物理的関係、ソースの参照、回答、回答、回答、競合知識、役割特権、知識の更新、性能、コストを調べる必要があります。 また、元の検索やマニュアル検索ベースラインと比較して、複雑なプログラムが実際に検索時間を短縮したり、ミッションの品質を向上させる必要があります。
完全な回答を見るAI の事業拠点選定と生産決定-Making企業は、グラフラグが必要な状況は何ですか?
質問と回答のローカルシステムと簡単な文書検索は通常、通常のRAGから始まります。最も健全な意思決定は、実際の複雑な質問と両方のルートをテストすることです。
完全な回答を見るAI の事業拠点選定と生産決定-Making知識マップがないので、文法はできますか?
限られたデータドメインで始まりますが、データガバナンスをスキップすることはできません。 組織、関係、情報源、時間バージョン、差別の規則を定義し、自動的に抽出し、人工的なサンプリングすることによって、評価可能なマップを構築する必要があります。 安定化の問題とデータ責任がなければ、大規模なフルスケールマップを最初に構築することは適切ではありません。
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