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构建高准确率RAG系统,从语料质量与拆分策略做起

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在企业构建 AI 问答系统和知识增强服务的过程中,RAG(检索增强生成)架构因其高效性和准确性而备受关注。然而,许多团队在实施 RAG 系统时,往往忽视了语料质量和拆分策略的重要性,而这两者正是决定系统能否成功上线的关键因素。本文将深入探讨如何通过高质量的语料库和科学的拆分策略,提升 RAG 系统的准确率和可维护性。
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一篇看懂:企业RAG知识库项目的全生命周期设计(纯干货)

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在当今数字化转型浪潮中,企业对知识管理的需求日益增长,而AI技术的融入为企业知识库的构建带来了新的机遇。本文将深入剖析企业RAG(检索增强生成)知识库项目的全生命周期设计,从项目启动到落地实施,详细解读如何从零开始构建知识库,如何提升知识库的召回率与准确率,以及如何通过数据处理和系统设计实现知识的有效管理和应用。