方案测评|巧用文档智能和RAG构建大语言模型知识库
一、引言 在数字化转型的浪潮中，企业对于文档处理和信息检索的需求日益增长。传统的文档管理方式往往存在效率低下、信息检索困难等问题，无法满足现代企业对于快速响应和精准决策的需求。随着大语言模型（LLM）和文档智能技术的不断发展，这些挑战得到了新的解决方案。本文将测评一款基于文档智能的文档解析处理，并结合百炼平台构建...
文档智能与检索增强生成结合的LLM知识库方案测评：优势与改进空间
1. 实践原理理解程度 在阅读《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案后，我对方案的实践原理有了较为清晰的理解。方案的核心在于将文档智能与检索增强生成（RAG）相结合，通过清洗文档内容、文档向量化、问答内容召回以及提供上下文信息给LLM，从而构建一个强大的企业级文档知识库。方案详细描述了每个步骤的实现方法，包括文档清洗、向量化的具体技术（如TF-IDF、Wo...
文档智能和检索增强生成（RAG）——构建LLM知识库
一、体验概述本次体验(文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务)活动，特别是其在文档智能和检索增强生成（RAG）结合构建的LLM知识库方面的表现。体验过程中，我们重点关注了文档内容清洗、文档内容向量化、问答内容召回以及通过特定Prompt为LLM提供上下文信息的能力，以判断其是否能够满足企业级文档类型知识库的问答处理需...
文档智能 & RAG 让AI大模型更懂业务 —— 阿里云LLM知识库解决方案评测
随着数字化转型的深入发展，企业对于内部文档管理和知识提取的需求日益增长。传统的文档管理和信息检索方式已经难以满足现代企业的高效运作需求。阿里云推出的文档智能 & RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决方案，旨在帮助企业构建强大的LLM（Large Language Model...
文档智能和检索增强生成构建知识库
在阅读了解决方案后，能清晰理解了文档智能（Document Mind）和检索增强生成（RAG）的结合使用原理。文档智能负责解析和结构化文档内容，而RAG则利用这些结构化数据来提供准确的问答服务。这种结合可以提高问答系统的准确性和效率。 整体上，方案的描述是清晰的，但我建议可以增加一些图...
大模型体验报告：阿里云文档智能 & RAG结合构建LLM知识库
一、体验概述 本次体验(文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务)活动，特别是其在文档智能和检索增强生成（RAG）结合构建的LLM知识库方面的表现。体验过程中，我们重点关注了文档内容清洗、文档内容向量化、问答内容召回以及通过特定Prompt为LLM提供上下文信息的能力，以判断其是否能够满足企业级文档类型知识库的问答处理...
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