近日,在中国信息通信研究院(信通院)组织的可信AI图检索增强生成(Graph RAG)评估中,渊亭科技成为首家通过评估的单位,自主研发的“智能生成知识平台(Utenet-KGAG)”凭借卓越的功能和性能荣获“4+级”评级。
可信AI评估证书
以下内容来源可信AI:
随着大模型持续向深度认知推理领域演进,以图检索增强生成(Graph Retrieval Augmented Generation,Graph RAG)为核心的人工智能技术在复杂决策支持、深度语义理解等场景展现出了极大的应用潜力。
通过将海量数据转化为图的表示形式,Graph RAG能够有效捕捉数据间的关系和语义信息,实现精准的知识检索和推理,为用户提供更加全面、准确和个性化的信息服务。
为推动RAG产业健康持续发展,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)人工智能研究所联合业界多家单位共同编制了图检索增强生成技术规范。
Graph RAG评估依据《图检索增强生成技术要求与评估方法》技术规范,共计2个能力域,6个能力子域,20余个能力项。
01
技术能力
关注图检索增强生成各项技术能力及性能,包括图库接入(数据接入、数据索引、数据处理建等)、图谱能力(知识抽取、知识推理、知识融合等)、检索能力(检索范式、检索增强、检索质量等)、生成能力(生成适应、生成增强、生成质量等)。
02
应用能力
关注图检索增强生成服务的质量和效果,包括应用成熟度(组件管理、调用方式、模态支持、场景适配等)、应用稳定性(安全性、鲁棒性、吞吐率、响应时间等)。
图检索增强生成评估框架
围绕技术能力与应用能力,Graph RAG评估为图检索增强生成技术在图知识库构建、图谱能力提升、信息检索优化、生成技术完善以及应用生态拓展等方面提供规范与指导。
Utenet-KGAG智能生成知识平台是一款专注于提升大模型可信度、提高私域数据利用深度的创新智能平台。该平台内置生成增强引擎并配有可视化的工程平台,具备知识挖掘、知识联想与社区发现等功能,有效突破了大规模异构数据处理的技术瓶颈。
该平台支持用户快速接入外部知识/图谱资源构建数据索引,简化了数据处理和检索的过程。Utenet-KGAG能够通过知识推理与提供解释来减轻大模型的幻觉问题,作为外部检索工具,显著增强大模型生成的准确度和可信度,推动智能决策和创新。
渊亭智能生成知识平台
在具体应用中,在与“渊亭天机·军事大模型”服务结合应用时,KGAG能够从海量情报数据中自动提取出有价值的信息,动态构建情报知识脉络,辅助用户进行智能识别与态势预测,提供可追溯、高透明度、可信高效的智能决策支持。
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本次通过信通院的权威评估,是对渊亭科技KGAG平台技术成熟度与行业应用价值的一次重要认可。
以此为动力,渊亭科技将持续推动技术创新与产品迭代,帮助客户更高效、更安全地利用私域知识,将数据转化为决策力,赋能各行各业的创新与发展。
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