Das Wissensmanagement in Unternehmen erfordert eine hochpräzise Abfrage, und die folgenden Maßnahmen werden empfohlen:
- Erweiterung der Metadaten: Hinzufügen von exklusiven Metadatenfeldern wie Abteilung, Projektcode, Vertraulichkeitsstufe usw. für jedes Dokument, die spezielle Arten von Diagrammknoten erzeugen
- Einstellungen für den BerechtigungsfilterKonfiguration des access_control-Moduls in der config.yaml, zum Beispiel:
- Abteilungen: ["F&E", "Finanzen"]
- document_level: ["public", "confidential"] - SuchbedingungskombinationenErweiterte Such-Syntax verwenden, z.B. "blockchain + contract template filetype:doc department:Legal"
- Mechanismus der RückkopplungsschleifeWenn Sie bei einem falschen Ergebnis auf die Schaltfläche "Nicht relevant" klicken, wird das Gewicht ähnlicher Knoten durch den Algorithmus zur Strukturierung des Graphen automatisch reduziert.
Bewährte Praxis: Es wird empfohlen, eine kleine Datenstichprobe (100-200 Dokumente) zu verwenden, um den Abrufeffekt zu testen und die Angemessenheit der Knotenzuordnung mithilfe des Visualisierungstools zu überprüfen, bevor alle Daten importiert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelNodeRAG: Ein auf heterogenen Graphen basierendes Werkzeug für die genaue Informationsbeschaffung und -generierungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man verhindern, dass NodeRAG in einem Szenario mit einer Wissensdatenbank für Unternehmen irrelevante Ergebnisse abruft?
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