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...
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