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GramhRG, 기업 지식 매핑 및 스마트 검색 시스템 개발

Graphrag는 엔티티티티티티, 관계 및 텍스트 증거를 결합 할 수 있지만 일반 RAG이 위임 할 수 있는지 확인해야합니다.

복잡한 관계 문제들은 쉽게 검색할 수 있습니다.지식과 관련한 경로의 소스는 추적할 수 있습니다.더 많은 균일 한 기업 검색 액세스탈부하된 데이터는 점차적으로 지배적 책임을 개발합니다
GramhRAG 지식 매핑 기업 정보 검색 및 관계 검색 시스템
프로젝트 결정

그래그레이와 기업 정보 검색이 시작되어야 하는 방법?

기존 검색, 키워드, 벡터 RAM을 사용하여 실제 사용자 문제를 먼저 수집하고 기본 설정. 크로스 문서 관계, 글로벌 테마 또는 복잡한 물리적 문제가 계속 실패하면 제한된 데이터 도메인으로 그래프 RG를 유효하게합니다. 응용 프로그램을 찾고하기 전에 완전한지도를 구축하지 마십시오.

START WITH EVIDENCE

사전 심사에서 합격 및 합격 납품

불확실한 수준은 입력의 가늠자 및 협력의 modalities에 결정하기 전에 단계에 의해 감소됩니다.

단계 1

문제 및 데이터 진단

그래도 필요한 것을 확인해보세요.

진정한 쿼리, 지식의 소스, 물리적 관계, 권위 및 현재 검색 기본.

단계 2

한정된 PoC

지도 검색의 증가값을 검증

물리적 관계를 구축하고 일반 RAG s에 비교하기 위해 제품, 클라이언트 또는 프로젝트 도메인을 선택하십시오.

3 단계

생산 검색 플랫폼

업데이트 및 서비스 진행중인 실제 사용자

접근권, 증가 동기화, 참고, 평가, 모니터링 및 운영 항목.

CLIENT INPUTS

추천 사전 제휴 읽음

실제 사용자 문제 및 검색 로그대표 문서 및 자료 소스주요 법인 관계 및 운영 칼리버문서 버전 및 업데이트 책임사용자 조직 및 데이터 권한Delayed simultaneous 배포의 요청
ACCEPTANCE EVIDENCE

합격에 볼 수 있습니다.

물리적 차이와 관계는 무작위로 검사 될 수 있습니다.복잡한 문제는 기본보다 훨씬 높다.Quoting은 답변과 관계를 지원합니다.권한의 올바른 취급 및 만료된 지식Incremental 업데이트 및 모니터 실패공연비는 사용 장면을 충족
협력과 책임의 경계

회사는 지식 Calibre 및 데이터 액세스 권한 부여에 대한 책임입니다.

기업이 일반적으로 직면 한 문제

키워드 및 벡터는 지역 유사한 단락을 찾을 수 있습니다

Entity name, 조직 관계 및 다른 데이터에 걸쳐 분산 된 이벤트의 체인

지식 매핑은 비용으로 구축하지만 실제 비즈니스 쿼리 검증 값이 없습니다.

Smart search는 권한, 시간 제한, 참고 및 답변이 부족합니다.

핵심 서비스

01

일반 RAG, 그래프RG 및 검색 경로 적용 평가

02

문서, 데이터베이스 및 비즈니스 시스템에 대한 비 구조 데이터 재고 관리

03

적법한 관계 적출, 차별, 매핑 및 증가

04

키워드, 벡터, 차트 검색, 주문 및 검색

05

조직, 역할, 문서 및 현장 권한 필터링 및 감사

06

사실 참조, 관계 경로, 답변 및 충돌 관련 지식 관리

07

질문의 실제 설정, 답변 및 작업 작업 stratification

PROJECT DECISION PATH

현재 프로젝트의 상황에 대한 판단을 계속

서비스 경계, 예산 기지 및 프로젝트의 다른 단계에 대한 구현의 modalities는 동일하지 않으며 다음과 같이 더 평가 될 수 있습니다.

프로젝트 제공

최종 배송 경계는 서비스의 범위에 따라 정의되며 건설 단계 및 협력의 형태는 일반적인 결과로 설명됩니다.

DELIVERABLE지식 소스, 운영 문제 및 데이터 읽음 문제에 대한 보고서
DELIVERABLE관계 모델과 지식 업데이트 규칙
DELIVERABLEGraphRG 및 Enterprise Intelligence 검색 응용 프로그램
DELIVERABLE혼합 검색, 권한, 참고 및 관리 backstage
DELIVERABLE평가, 품질 성능 및 비용 보고
DELIVERABLE인터페이스, 배포, 데이터 관리 및 운송 문서

프로젝트 예산은 어떻게 평가됩니다.

서비스 적용 및 사업 폐쇄 루프는 첫 번째 단계에서 완료되어야합니다. 일반적인 RAG, GraphRG 및 검색 경로 적용 평가, 문서, 데이터베이스 및 비 구조 데이터 재고 관리

기존 코드, 데이터, 시스템, 장비 및 문서의 무결성 수준, 감사 및 재 배치 또는 재설계 될 수있는 범위

제 3 자 인터페이스, 조정 책임, 데이터 품질, 비정상적인 보상 및 외부 공급 협력의 수

성능, 가용성, 보안, 권위, 감사, 준수 및 액세스 창과 같은 비 기능 요구 사항

납품 깊이와 장기 책임: 평가와 측정, 품질 성과 및 비용 보고, 공용영역, 배치, 자료 지배 및 수송 문서, 및 품질 보증, 평화 유지 continuity 및 iterative 범위

이 상황은 전 개발의 즉각적인 시작을 권장하지 않습니다.

프로젝트 목표, 책임있는 사람 및 합격 기준은 설치되지 않습니다

Key 계정, 데이터, 인터페이스 또는 비즈니스 권한이 없습니다.

최대 가격 또는 매우 짧은 사이클은 찾고 있으며 필요한 테스트 및 품질 관리는 허용되지 않습니다.

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

GraphRG 및 Enterprise Intelligence 수요에서 Receivable 결과 검색

다음은 구현 방법론, 데이터 캘리브 및 책임의 경계를 설명하는 데 사용됩니다. 기능 목록에서 프로젝트 판단에 대한 프록시로 사용됩니다.

키워드 및 내용 설명

이 페이지는 Gramhrag 개발, 지식 매핑 RAG, 기업 지식 매핑, 기업 정보 검색과 같은 실제 서비스 문제의 조직 내용이 포함되어 있습니다. 키워드는 사용자가 도움이되고 검색 시스템을 식별하는 데 사용되며 영향을 수정하지 않고 테마를 식별합니다. 최종 범위, 사이클, 예산 및 지표는 프로젝트 진단, 계약 및 합격 기본을 기반으로합니다.

DELIVERY PATH

구현 및 납품 경로

각 단계는 명확한 목적, participatory 역할 및 평가 가능한 결과가 있고, 중요한 결정은 프로젝트의 끝에 남아 있지 않습니다.

01실제 문제 및 지식의 소스의 수집
02graphrag와 함께 검색 RG 비교
03소규모 기업 관계 구축
04액세스 권한 및 사업 포털
05성능 및 비용 절감
06증가 및 지속적인 지배
FAQ

FAQs

협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.

일반 RPG보다 더 나은 그래그?+

반드시. 로컬 사실-최종 질문과 답변은 보통 RAG을 단순하고 효율적으로 만듭니다. 크로스 문서, 글로벌 테마 및 복합체 네트워크가 필요할 때 평가하는 것이 더 많은 가치입니다.

기업은 완전한 지식 지도를 첫째로 건설해야 합니까?+

필수. 유효지도는 실제 문제와 제한된 데이터 도메인 주위에 건설해야하며, entities 및 relationships는 사용의 가치를 기반으로 확장되어야합니다.

그래프는 어떻게 체크합니까?+

물리적 관계, retrieval, 인용, 응답, 권위, 업데이트, 지연 및 비용의 품질은 별도로 검토되어야하며 정상 RAG 또는 기존 검색 기본으로 비교해야합니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
AI 디지털 직원, 멀티 인텔리전스, 보안 및 엔터프라이즈 인텔리전스 검색

그래그와 일반 RAG과 어떤 차이를 만들지?

일반 RAG은 로컬 파일에서 사실과 단락을 검색하는 것이 더 좋습니다. GrampRG는 크로스 문서 링크를 해결하는 데 도움이, 물리적, 관계 및 그래픽 구조를 통해 복잡한 관계 및 글로벌 테마. Gramphrag는 자연적이지 않으며 더 정확하지 않지만, 또한 추출 비용, dissimilarity, 매핑, 성능 및 평가를 증가시킵니다. 기업은 먼저 실제 질문과 Graphragm의 기본 설정이 확인되면 Graph는 문제가 계속 문제없이 문제를 해결하는 데 실패합니다.

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기업 정보 검색 및 그래프 프로젝트가 어떻게 허용됩니까?

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Custom AI 개발, AI 응용 프로그램 사용자 정의 및 enterprise AI의 건설

Enterprise AI Custom Development는 일반적으로 포함합니까?

프로젝트 범위는 닫히는 운영 반복의 주위에 정의되어야 합니다. 궁극적으로, 그것은 또한 소스 부호, 윤곽, 평가, 공용영역, 배치 및 정비로 배달되어야 합니다.

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Custom AI 개발, AI 응용 프로그램 사용자 정의 및 enterprise AI의 건설

Enterprise AI Custom Development의 선택이 되어야 하고 일반적인 AI Tool을 구입해야 하나요?

Standardized, low-risk missions that do not need to connect to internal systems should prioritize mature tools; when it comes to enterprise-specific knowledge, complex rules, fine-speculation privileges, multi-system actions, differentiated customer experience or long-term data assets, it is more appropriate to customize development. A hybrid route of “maturity models or product bottoms+systems integration+” can also be used. The focus of judgement is on total cost, controlability and business value over three years, rather than customization or which sounds more advanced.

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