FirmgroundAI Agent

檢索

FirmGround RAG

題目變難時,檢索仍然有用。

FirmGround RAG 結合檢索、推理與驗證,讓企業問答覆蓋領域、指標與新穎題——用可量測的正確率,而不是感覺。

洽談 RAG

評測

同一題庫,三套系統

Agentic Hybrid RAG 整體正確率領先——因為會答,而且答得對。

150 題中,Agentic Hybrid RAG 整體正確率 81.33%、幾乎不拒答;Naive RAG 僅 21.33%,主因是大量拒答。

整體正確率

81.3%

Hybrid

21.3%

Naive

24%

Closed

系統正確錯誤拒答整體正確率
Agentic Hybrid RAG12226281.33%
Naive RAG321410421.33%
Closed-book LLM36516324%

Overall = 正確 ÷ 總題數。拒答計入失敗。

關鍵能力

站得住的有依據回答

01

Agentic Hybrid 檢索

目標:檢索、推理、再回答——幾乎不拒答。

超越單次向量檢索。Hybrid 路徑在簡單檢索失手時仍能找回答案,讓整體正確率維持在高位。

  • 混合檢索策略
  • 多步檢索 Agent
  • 只在真正必要時拒答

02

證據優先的回答

目標:每句主張都能指回來源。

答案綁定段落與中繼資料,審查者能沿著軌跡核對——對受監管與內部知識工作至關重要。

  • 可引用的回應
  • 分塊與中繼資料控制
  • 對審查者友善的追蹤

03

評估即產品表面

目標:品質有數字,不是感覺。

上線帶領域、指標與新穎題的回歸集。與 Naive RAG、Closed-book 在同一題庫對打。

  • 共享題庫
  • Overall / Attempted 正確率
  • 把拒答算進評分

我們在等你的專案。

寫封信,或如果你趕時間——

直接聯絡