0 使用场景 1 RAG的难点 1.1 数据难点:文档种类多 1.2 数据难点:不同文档结构影响,需要不同的切片方式 1.3 数据难点:内部知识专有名词不好查询 1.4 用户提问的随意性 + 大众对RAG的定位混乱 1.5 公域与私域知识混淆难定位 1.6 新旧版本文档同时存在 1.7 多条件约束失效 1.8 全文/多文类意图失效 1.9 复杂逻辑推...
但是,原文的显示并不一定与答案的匹配度完全一致。为了解决这个问题,我们在大模型给出最终答案后,再次使用Rerank技术进行比对,确保显示的原文与答案高度匹配。 场景1:金融研报的挑战与创新 在金融行业,制作研报是一项耗时且复杂的过程。传统上,投资机构会派遣团队,花费数周时间研读数百份文件,以形成对一家公司的深入分...
在这一领域中,RAG 技术将传统信息检索技术与大语言模型技术相结合,为知识理解、知识获取提供了全新的解决方案。然而,尽管 RAG 在很多任务上表现出色,其在深度应用上仍面临诸多挑战。 比如: 检索的准确性和低幻觉,如何适配不同的场景和行业,极大幅度提高准确性以及降低幻觉率。 解答复杂问题,如何智能化从各种异构数...
有了 LLM 的进步使这变得可能。我们希望看到在更多企业场景中应用该解决方案,赋能业务人员与数据自由对话...
数据的Embedding处理、大模型调度扣费、缓存等等,在目前已经众多服务组件拆分的情况下,整个数据的处理任务我觉得需要保证数据的最终一致性,在分布式场景下,多节点处理时需要特别注意。 4、应用功能原子性(云原生) 整个应用层的功能,我觉得需要保持独立,并且保障稳定性,这点其实我觉得在私有化部署/交付的环节比较奏效。如...
AI大模型 RAG在搜索场景下应用思考与分析:通过用户意图识别、搜索结果返回两方面进行分析和思考,涉及到上下文、数据源、算力、标签、成本等方面的分析AI策略产品经理小意 立即播放 打开App,看更多精彩视频 打开App,一起发弹幕看视频100+个相关视频 更多803 -- 4:49 App 系统化学习AI Agent产品设计 知识点都在这里...
涉及28+领域的AI大模型落地真实案例,深入剖析不同行业的商业思路、应用场景以及技术原理,并且通过AI大模型来解决当前的技术瓶颈的案例。让不同行业的翘楚也能从他人那里学习到AI大模型的落地思路,巩固自身的护城河。 用AI解决业务难题 ¥0.00点击领取 当然这是一门免费的公开课,让你与不同行业的大佬接触,了解真实的...
目前,九数算法中台自研SFT框架已于京东内部多个业务试点应用,实现SFT技术的低成本应用。 三、检索增强生成(RAG) 大型语言模型通过监督式微调(SFT)补充了特定领域知识的不足,但在获取时效性知识、减少内容幻觉以及确保数据安全等方面依然存在挑战。在零售场景中,无论是来自C端用户的商品咨询,还是来自B端商家的平台规则咨...
日前举办的 ArchSummit 全球架构师峰会上,平安壹钱包用户研发部技术负责人王良分享了平安壹钱包落地的业务场景和 RAG 向量检索 + 知识库 + 标注平台等技术的实际应用案例,以及在政策监管下如何通过应用立项、合规监管审批,怎样进行业务线选择等相关经验,帮助金融支付类企业在数据受限的环境中实现大模型的 To C 应用的...
向量数据库在大模型应用中的典型场景 #向量数据库 #RAG #大模型 #embedding #场景 你将学到: 1、RAG 经典流程中的向量数据库的作用 2、RAG 经典流程中的向量切分注意的点 - 玄姐谈AGI于20240308发布在抖音,已经收获了13.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!