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AICon上海站-黄佳-RAG-0523.pdf

上传人: 探** 编号:711762 2025-06-04 46页 7.48MB

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本文主要探讨了RAG(Retrieval-Augmented Generation)在企业智能化实践中的应用,特别是在数据资产变现和医疗术语标准化系统中的落地实践。关键点如下: 1. RAG作为“模型×知识×数据”融合的关键,其价值在于促进大模型与知识检索的整合。 2. RAG落地痛点包括文档解析、索引构建、大规模向量数据处理等,优化思路涉及Fine Tuning和智能体的推理能力。 3. 文档合规性问答系统在处理企业可持续发展报告时,面临索引设计、评估指标和高质量数据集构建等挑战。 4. 医疗术语标准化系统通过知识图谱和SNOMED图数据库,解决专业术语多样性和领域知识壁垒问题。 5. 在MCP和A2A时代,RAG成为连接LLM与外部知识、多Agent协作的信息载体。 核心数据引用: - 企业可持续发展报告涉及环境(E)、社会(S)、治理(G)三大方面的绩效披露。 - 医疗术语标准化系统利用SNOMED CT进行概念和属性关系的构建。 - RAG在AI应用生态中扮演着连接模型、工具和Agent协作的核心角色。
"RAG如何助力企业智能化?" "医疗术语标准化挑战何在?" "AI时代,RAG扮演什么角色?"
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