此外，通过利用 Azure 文档智能的自然语言处理功能，您可以自动对提取的数据进行语义分析和分类。这可以显著减少数据预处理时间并加快验证过程。此外，通过利用 Azure 云环境，可以实现可扩展的数据处理，从而高效地处理大量文档。
将 Azure 文档智能与 GraphRAG 相结合，可以对文档内容进行深入分析并提高信息的相关性。这使我们能够为您提供更准确的搜索结果。它在需要准确信息的场合特别有效，例如商业智能和医疗领域。
使用 Azure Document Intelligence 的 GraphRAG 验证过程
使用 Azure 文档智能验证 GraphRAG 的步骤如下：
步骤 内容
数据收集 收集用于验证的文件。这适用于扫描文档、PDF、Word 文档等。
数据提取 使用 Azure 文档智能的 OCR 功能从收集的文档中提取文本数据。如果有必要，还可以提取元数据和结构化信息。
数据预处理 对提取的文本数据进行预处理。执行文本清理、规范化、语义分析等。利用 Azure 的自然语言处理功能对数据进行分类和标记。
数据导入 预处理后的数据被导入GraphRAG图形数据库。使用图形数据库（例如 Neo4j）将数据关系存储为图形结构。
确认 使用 GraphRAG 的搜索功能进行验证。执行特定的搜索查询并评估搜索结果的准确性和相关性。
结果评估 评估验证结果并根据需要调整数据预处理和/或导入程序。评估标准包括搜索结果的准确性、相关性和响应时间。
1. 数据收集：收集您将用于验证的文件。这包括扫描文档、PDF、Word 文档等。
2.数据提取：使用 Azure 文档智能的 OCR 功能从收集的文档中提取文本数据。或者，它还可以提取元数据和结构化信息。
3.数据预处理：。这包括文本清理、规范化、语义分析等。利用 Azure 的自然语言处理功能对数据进行分类和标记。
4.数据导入：将预处理后的数据导入GraphRAG图形数据库。使用图形数据库（例如 Neo4j）以图形结构存储数据关系。
5.验证：使用GraphRAG的搜索功能进行验证。执行特定的搜索查询并评估搜索结果的准确性和相关性。
6. 结果评估：评估验证结果并根据需要调整数据预处理和 约旦电报数据 /或导入程序。评估标准包括搜索结果的准确性、相关性和响应时间。
如何评估和解释结果
我们使用几个关键指标来评估GraphRAG验证结果：首先，搜索结果的准确性。这是指返回的数据与用户正在寻找的信息的相关程度。准确率越高，搜索结果越能满足用户的期望。
接下来是搜索结果的相关性。这评估结果与搜索查询的相关程度。相关性越高，信息对用户就越有用。另一个重要指标是搜索结果的响应时间。响应时间越快，用户体验越好。
这些评估指标用于解释验证结果。例如，准确度低可能表明您的数据预处理或导入步骤存在问题。在这种情况下，需要检查提取的文本数据的清理和规范化。此外，如果相关性较低，图形数据库的结构和关系的定义可能还有改进的空间。
根据评估结果，我们将根据需要调整我们的数据处理程序并进行进一步验证。通过重复此过程，我们可以建立 GraphRAG 的配置，以便为我们提供最佳的搜索结果。最后，一旦评估指标达到令人满意的水平，GraphRAG 的验证就完成。
实际商业案例应用示例