Home / Services Basis pengetahuan perusahaan multi-modulular, gambar dan pengembangan audio-visual RAG
PROFESSIONAL SERVICE

Basis pengetahuan perusahaan multi-modulular enterprise, gambar dan audio-visual RAG pengembangan

Ketika pengetahuan kunci tidak hanya dalam Word dan PDF, tetapi tersebar dalam pemindaian, foto peralatan, peta ekspor CAD, rekaman audio, video pelatihan dan bentuk operasi, sulit bagi RAG untuk menjawab secara penuh. basis pengetahuan multimodular perlu pertama mengidentifikasi struktur, objek, waktu, versi dan izin dalam media yang berbeda, dan kemudian menyerahkan rekaman yang dapat direkam ke link pencarian dan generasi.

Dapatkan gambar grafis dan pengetahuan audio-visual ke portal pencarian UJawaban BAHASA dapat dikembalikan ke pemeriksaan halaman, area atau waktu segmenWaktu yang diberikan untuk para ahli untuk mengulangi dan menafsirkan informasiPengembangan aset pengetahuan yang dapat diperbarui, disahkan dan berkelanjutan
Basis pengetahuan perusahaan multi-modulular enterprise menghubungkan gambar dokumen dengan audio grafik dan video

Masalah yang biasanya dihadapi oleh perusahaan

Bidang kunci dalam bidang yang dipindai, tabel kompleks dan gambar tidak dapat distabilkan

Keterangan teks, gambar, video dan versi data produk yang sama tersebar

Langganan audio dan video memiliki sumbu waktu tetapi tidak dapat dihubungkan dengan klip asli, speaker dan informasi

Model - model dapat menggambarkan gambar tanpa sumber, wewenang dan terminologi profesional

Setelah pembaruan MMA, kualitas pencarian dan jawaban tidak tetap dan dapat dilacak kembali

Layanan inti kami

01

Susunatur dokumen, tabel, OCR, gambar, gambar, gambar, resolusi isi audio dan video

02

Indeks seragam untuk objek, bab, nomor halaman, kode waktu, versi dan kunci utama bisnis

03

Teks, visual dan metadata mencampurkan pencarian, urutan ulang dan referensi media-lintas

04

Proyek, departemen, produk, peralatan dan dokumentasi-level penyaringan dan audit

05

Jawaban BAHAS mengutip teks asli, daerah gambar asli atau klip waktu audio-visual dan dukungan melihat ke belakang

06

Set tugas multi-modul multi-modul, ingat, kutip, jawab dan tolak rating

07

Penyelarasan Tambahan, Versi Kembali, Operasi Pengetahuan dan Penurunan Private

PROJECT DECISION PATH

Teruskan untuk menghakimi dalam konteks proyek saat ini

Batas-batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase berbeda dari proyek tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut sejalan dengan hal berikut.

Project deliverables

Batas-batas pengiriman akhir menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerja sama, dan digambarkan di bawah ini sebagai hasil umum.

DELIVERABLESumber, format, kualitas dan penemu yang berwenang
DELIVERABLEResolusi data, pembagian, indeks dan aturan sinkronisasi
DELIVERABLEPengetahuan ttg pengetahuan yang penting dan pertanyaan dan jawaban aplikasi dan back-office manajemen sumber
DELIVERABLEMatriks otoritas falonia, referensi retroaktif dan desain log audit
DELIVERABLEPertanyaan dan laporan penilaian kualitas multi-modul
DELIVERABLEPenguraian, pemantauan, pemutakhiran data dan operasi manual

Bagaimana anggaran proyek dinilai

Skop layanan dan bisnis loop tertutup yang harus diselesaikan dalam fase pertama: tata letak dokumen, tabel, OCR, gambar, gambar, resolusi konten audio dan video, objek, bab, nomor halaman, kode waktu, versi dan indeks umum untuk kunci utama bisnis

Tingkat integritas kode, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan lingkup cakupan yang harus diaudit, direlokasi atau direkayasa kembali

Nomor dari antarmuka pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal

Persyaratan non-fungsional seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses

Kedalaman dan tanggung jawab jangka panjang: masalah nyata set dan laporan penilaian kualitas multi-modulular, penyebaran, pemantauan, pembaruan data dan manual operasional, dan jaminan kualitas, pemeliharaan perdamaian dan lingkup iteratif terus menerus

Keadaan ini tidak menyarankan untuk segera memulai pembangunan penuh.

Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak ditetapkan

Akun kunci, data, antarmuka atau otorisasi bisnis tidak tersedia

Hanya lenjari harga maksimum atau sangat pendek siklus dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

awawawaw bagaimana multi-modul pengetahuan bisnis dasar bergerak dari permintaan ke hasil yang dapat diterima

Berikut ini digunakan untuk menjelaskan metodologi implementasi, kaliber data dan batas-batas tanggung jawab, dan tidak digunakan sebagai proksi untuk penilaian proyek oleh daftar fungsional.

Katakunci dan deskripsi isi

Halaman ini diorganisasikan di sekitar isu-isu layanan nyata seperti basis pengetahuan multimodular, multimodular RAG, pengembangan basis pengetahuan multimodular, basis pengetahuan gambar. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema, yang tidak mewakili komitmen untuk memperbaiki efek; ruang lingkup akhir, siklus, anggaran dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak dan baseline penerimaan.

DELIVERY PATH

Implementasi dan jalur pengiriman

Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil penilaian, dan keputusan penting tidak dibiarkan sampai akhir proyek.

01Memilih tugas pengetahuan bernilai tinggi
02Inventori format media dan masa jabatan data
03Ajarlah mereka untuk membuat pertanyaan dan jawaban yang nyata
04Ketentu-sah verifikasi penguraian pencarian dan mengutip PoC
05Akses ke identitas hak istimewa dan portal bisnis
06Skala kelabu garis atas dan terus menerus diukur kembali
FAQ

FAQs

Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.

Apa bedanya dasar pengetahuan multimodular antara RAG biasa?+

RAG Normal terutama berurusan dengan paragraf teks, basis pengetahuan multimodular, yang juga menganalisis gambar, tabel, gambar, audio dan video, menciptakan objek, lokasi, waktu, versi dan izin, dan memvalidasi penerimaan dan kutipan cross-media.

Apakah gambar dan video dapat diunggah secara langsung dan kemudian digunakan?+

Validasi sampel olephantry dapat dilakukan terlebih dahulu, tetapi konstruksi produksi biasanya membutuhkan format yang jelas, kejelasan, versi, istilah profesional, koneksi objek dan otorisasi.

Bagaimana kau menerima kasus pengetahuan multimodular?+

Analisis lemadin Data, target klip recall, lokasi referensi, kualitas jawaban, segregasi hak istimewa, penolakan, waktu respon dan pembaruan harus diperiksa secara terpisah untuk pertanyaan nyata, daripada hanya menguji chat.

DECISION FAQ

Masalah umum yang berkaitan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
Dasar pengetahuan multi-modern, audit AI dan bisnis kontinuitas

Apa bedanya sebuah basis pengetahuan multi-modular antara RAG biasa dan bisnis?

Jika pengetahuan terutama terstruktur Word, PDF dan halaman web, teks biasa RAG biasanya lebih ekonomis. Jika jawaban kunci bergantung pada area fotografi, tabel kompleks, gambar proyek, klip audio atau video, resolusi multimodul, indeks media silang dan referensi reversibel diperlukan. Jangan upgrade konsep \"multi-modular\" secara langsung, tetapi periksa apakah teks RAG cukup dengan pertanyaan nyata.

Tiliklah jawaban penuh
Dasar pengetahuan multi-modern, audit AI dan bisnis kontinuitas

Data apa yang Anda butuhkan untuk membangun gambar, gambar dan audio-visual pengetahuan dasar?

Perusahaan harus terlebih dahulu menyiapkan sampel dokumen, versi dan objek dokumen yang bersangkutan, daripada memindahkannya ke dalam seluruh data sekaligus.Setiap informasi harus berhubungan dengan produk, peralatan, proyek, klien, tanggal, versi, departemen yang bertanggung jawab dan akses; rekaman audio-visual juga harus menjaga kode waktu dan speaker, dan gambar membutuhkan format yang jelas, lapisan dan label profesional.

Tiliklah jawaban penuh
Perusahaan enterprise AI Efektifness, Keselamatan dan Operasi Terus

Bagaimana kau ingin memilah dokumen dan datanya?

Dokumen seharusnya membersihkan duplikat dan isi yang sudah kadaluarsa dan menjaga tingkat judul, makna tabel dan sumber. Pencarian tersebut diperiksa dengan pertanyaan nyata, bukan hanya apakah dokumen tersebut diimpor.

Tiliklah jawaban penuh
Perusahaan enterprise AI Efektifness, Keselamatan dan Operasi Terus

Apakah penggunaan AI oleh perusahaan mengungkapkan data internal?

Perusahaan-perusahaan Besendo tidak memiliki risiko pemusatan data, over-authorization, log retensi dan pemrosesan pihak ketiga menggunakan AI, tetapi mereka dapat dikendalikan melalui struktur dan sistem. Alih-alih defaulting pada mengunggah semua informasi langsung ke model publik, data harus disebar terlebih dahulu. Adegan sensitif dapat menjadi sensitif, hak akses, jaringan proprietary atau model privatisasi.

Tiliklah jawaban penuh