FirmgroundAI Agent

检索

FirmGround RAG

题目变难时,检索仍然有用。

FirmGround RAG 结合检索、推理与验证,让企业问答复盖领域、指标与新颖题——用可量测的正确率,而不是感觉。

洽谈 RAG

评测

同一题库,三套系统

Agentic Hybrid RAG 整体正确率领先——因为会答,而且答得对。

150 题中,Agentic Hybrid RAG 整体正确率 81.33%、几乎不拒答;Naive RAG 仅 21.33%,主因是大量拒答。

整体正确率

81.3%

Hybrid

21.3%

Naive

24%

Closed

系统正确错误拒答整体正确率
Agentic Hybrid RAG12226281.33%
Naive RAG321410421.33%
Closed-book LLM36516324%

Overall = 正确 ÷ 总题数。拒答计入失败。

关键能力

站得住的有依据回答

01

Agentic Hybrid 检索

目标:检索、推理、再回答——几乎不拒答。

超越单次向量检索。Hybrid 路径在简单检索失手时仍能找回答案,让整体正确率维持在高位。

  • 混合检索策略
  • 多步检索 Agent
  • 只在真正必要时拒答

02

证据优先的回答

目标:每句主张都能指回来源。

答案绑定段落与中继资料,审查者能沿着轨迹核对——对受监管与内部知识工作至关重要。

  • 可引用的回应
  • 分块与中继资料控制
  • 对审查者友善的追踪

03

评估即产品表面

目标:品质有数字,不是感觉。

上线带领域、指标与新颖题的回归集。与 Naive RAG、Closed-book 在同一题库对打。

  • 共享题库
  • Overall / Attempted 正确率
  • 把拒答算进评分

我们在等你的专案。

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