Home / Services / Phần mềm kiến thức kinh doanh đa một, vẽ và phát triển âm thanh RAG
PROFESSIONAL SERVICE

Cơ sở kiến thức kinh doanh đa phương thức, vẽ và phát triển âm thanh RAG

Khi kiến thức quan trọng không chỉ được phân tán trong Word and PDF, mà còn được phân tán trong scan, các hình ảnh thiết bị, bản đồ xuất khẩu CD, băng đĩa, đào tạo video và các mẫu hoạt động, thì khó cho RAG trả lời đầy đủ. Cơ sở kiến thức đa phương tiện cần phải nhận diện cấu trúc, đối tượng, thời gian, phiên bản và giấy phép trên phương tiện truyền thông khác nhau, và sau đó đưa cho các cảnh quay có thể ghi lại để tìm kiếm và kết nối.

Đưa hình ảnh và kiến thức về âm thanh đến cổng tìm kiếm của UCó thể trả lời cho trang cụ thể, vùng hoặc kiểm tra đoạn thời gianGiảm thời gian cho các chuyên gia lặp lại và giải thích thông tinPhát triển tài sản kiến thức có thể được cập nhật, có thẩm quyền và bền vững
Cơ sở kiến thức kinh doanh đa phân kết nối các bản vẽ tài liệu với âm thanh và video đồ họa

Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt

Những trường khóa trong các bảng và hình vẽ phức tạp không thể ổn định

Mô tả văn bản, hình ảnh, video và phiên bản của cùng một sản phẩm được rải rác

Chương trình sao chép âm thanh và phim có trục thời gian nhưng không thể liên kết với clip gốc, loa và thông tin

Mô hình có thể mô tả hình ảnh không có nguồn, quyền hạn và thuật ngữ chuyên nghiệp

Sau khi cập nhật MMA, chất lượng tìm kiếm và trả lời không cố định và có thể truy ra

Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi

01

Bố trí tài liệu, bảng, OCR, hình ảnh, vẽ, độ phân giải âm thanh và video

02

Chỉ mục đồng bộ cho đối tượng, chương, số trang, mã thời gian, phiên bản và phím chính

03

Tìm kiếm tổng hợp hình ảnh, siêu dữ liệu, sắp xếp lại và tham khảo chéo

04

Dự án, bộ phận, sản phẩm, thiết bị và tài liệu lọc và kiểm toán

05

Câu trả lời trích dẫn văn bản gốc, vùng ảnh gốc hoặc đoạn phim thời gian nhìn và hỗ trợ nhìn lại

06

Các bộ công việc đa phân, nhớ lại, trích dẫn, câu trả lời và đánh giá từ chối

07

Đồng bộ hóa dần, phiên dịch trở lại, hoạt động tri thức và cải tiến tư nhân

PROJECT DECISION PATH

Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại

Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.

Dự án có thể chuyển đổi

Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.

DELIVERABLENguồn kiến thức đa ngành, định dạng, chất lượng và các nhà phát minh có thẩm quyền
DELIVERABLEĐộ phân giải dữ liệu, chia, chỉ mục và đồng bộ các quy tắc
DELIVERABLEName
DELIVERABLEMa trận uy quyền, tham khảo lại hoạt động và kiểm toán bản ghi
DELIVERABLEMột tập hợp các câu hỏi và báo cáo đánh giá chất lượng nhiều phân tử
DELIVERABLETriển khai, giám sát, cập nhật dữ liệu và hướng dẫn thao tác

Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào

Phạm vi dịch vụ và vòng đóng cửa kinh doanh cần phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: bố trí tài liệu, bảng,, hình ảnh, vẽ, độ phân giải nội dung âm thanh và video, đối tượng, chương, số trang, mã giờ, phiên bản và chỉ số phổ biến cho các phím chính kinh doanh.

Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo

Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài

Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ

Độ sâu giao hàng và trách nhiệm lâu dài: thiết lập vấn đề và báo cáo đánh giá chất lượng đa phân, triển khai, giám sát, cập nhật dữ liệu và hướng dẫn hoạt động, và bảo đảm chất lượng, gìn giữ hòa bình và liên tục lặp lại

Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.

Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập

Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng

Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Làm thế nào kiến thức kinh doanh đa một cách thức đi từ nhu cầu cho đến những kết quả chấp nhận được

Những phương pháp sau được dùng để giải thích phương pháp thực hiện, tính toán dữ liệu và giới hạn trách nhiệm, và không được dùng như một ủy nhiệm để phán xét dự án theo các danh sách chức năng.

Từ khoá và mô tả nội dung

Trang này được tổ chức xung quanh các vấn đề dịch vụ thực sự như cơ sở kiến thức đa mô, đa ngôn ngữ RAG, phát triển kiến thức đa mô thức cơ sở, vẽ cơ sở kiến thức cơ sở. Các từ khóa được dùng để giúp người dùng và tìm kiếm hệ thống xác định chủ đề, mà không đại diện cho các cam kết để sửa chữa hiệu ứng; phạm vi, chu kỳ, ngân sách và chỉ số dựa trên chẩn đoán, hợp đồng và cơ sở.

DELIVERY PATH

Đính kèm và giao hàng

Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.

01Đang chọn các tác vụ kiến thức có giá trị cao
02Định dạng phương tiện phát minh và biên tập dữ liệu
03Tạo ra một bộ câu hỏi và câu trả lời thật sự
04Kiểm tra tìm kiếm phân tích và trích dẫn PoC
05Truy cập vào đặc quyền nhân dạng và cổng kinh doanh
06Mức xám và liên tục tái phát triển
FAQ

FAQs

Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.

Một kiến thức đa mô thức có sự khác biệt giữa một RAG thông thường là gì?+

Bình thường RAG chủ yếu là đối phó với các đoạn văn, cơ sở kiến thức đa khối, cũng phân tích hình ảnh, bảng vẽ, âm thanh và video, tạo ra các vật thể, địa điểm, thời gian, phiên bản và giấy phép, và hiệu lực đối chiếu với việc tái định tuyến và trích dẫn.

Những bức vẽ và video có thể được tải lên trực tiếp và rồi được sử dụng không?+

Trước tiên, có thể làm chứng mẫu trước, nhưng việc sản xuất thường đòi hỏi các định dạng rõ ràng, rõ ràng, phiên bản, thuật ngữ chuyên nghiệp, kết nối và giấy phép.

Làm sao bạn chấp nhận trường hợp kiến thức đa phân tử?+

Phân tích dữ liệu, mã số mục tiêu, vị trí tham khảo, chất lượng câu trả lời, phân tách đặc quyền, từ chối, thời gian đáp ứng và cập nhật nên được kiểm tra riêng biệt cho các câu hỏi thực sự, thay vì chỉ thử nghiệm các cuộc trò chuyện.

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.
Cơ sở kiến thức hiện đại, kiểm tra AI và liên tục kinh doanh

Có gì khác biệt giữa một kiến thức đa mô thức thường xuyên của RAG và một doanh nghiệp?

Nếu kiến thức chủ yếu là từ cấu trúc, PDF và trang web, văn bản thông thường RAG thường có tính chất kinh tế hơn. Nếu câu trả lời chính phụ thuộc vào các khu vực ảnh chụp, bảng phức tạp, dự án, hình vẽ, băng ghi âm hoặc video, độ phân giải đa chiều, chỉ số đối xứng và tham khảo ngược lại thì cần thiết. Đừng nâng cấp khái niệm “Poural-modal-modal-M ” trực tiếp, nhưng hãy kiểm tra xem văn bản ZXRAG có đủ để trả lời câu hỏi thật.

Xem câu trả lời đầy đủ
Cơ sở kiến thức hiện đại, kiểm tra AI và liên tục kinh doanh

Bạn cần dữ liệu gì để xây dựng các bức tranh, hình ảnh và kiến thức nhìn?

Đầu tiên công ty nên chuẩn bị một mẫu tài liệu, phiên bản và đối tượng của tài liệu đang được hỏi, thay vì chuyển nó vào toàn bộ dữ liệu cùng lúc. Mỗi thông tin nên liên quan đến sản phẩm, thiết bị, dự án, khách hàng, ngày tháng, phiên bản, phiên bản có trách nhiệm và truy cập; các hồ sơ âm thanh cũng phải giữ mã thời gian và loa, và các bản vẽ cần một định dạng rõ ràng, lớp và nhãn chuyên nghiệp.

Xem câu trả lời đầy đủ
Công ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịch

Bạn muốn sắp xếp tài liệu và dữ liệu như thế nào?

Tài liệu này nên rõ ràng bản sao và nội dung đã hết hạn và giữ mức tiêu đề, nghĩa là bảng và nguồn. Việc tìm kiếm này được kiểm tra bằng những câu hỏi thật, chứ không chỉ là tài liệu được nhập khẩu hay không.

Xem câu trả lời đầy đủ
Công ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịch

Việc sử dụng AI của các công ty có tiết lộ dữ liệu nội bộ không?

Enterprise có rủi ro từ dữ liệu, quá quyền hạn, tính năng lưu trữ và xử lý bản ghi bằng cách sử dụng AI, nhưng chúng có thể được điều khiển thông qua cấu trúc và hệ thống. thay vì mặc định khi tải tất cả thông tin trực tiếp lên mô hình công cộng, dữ liệu nên bị phân tách trước tiên. cảnh nhạy cảm có thể bị giảm, quyền truy cập, mạng cá nhân hoặc mô hình tư nhân hóa.

Xem câu trả lời đầy đủ