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黄佳-大模型+数据资产变现RAG 驱动企业智能化实践案例.pdf

上传人: 探** 编号:711769 2025-06-04 47页 9.83MB

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本文主要讨论了RAG(Retrieval-Augmented Generation)在现实应用中的痛点、优化思路及实践案例。关键点如下: 1. RAG应用的核心挑战包括文档导入解析、关联内容索引建立、大规模分布式向量数据处理、程序代码检索系统构建及权限系统设计等。 2. 提出针对文档处理的多种工具和预处理模块,如PyPDF、Amazon Textract等,以提高处理效率。 3. 通过构建向量数据库、使用LlamaIndex和PandasQueryEngine等方法优化检索和查询性能。 4. 医疗术语标准化系统面临专业术语多样性、领域知识壁垒、系统适应性和实时性要求等挑战。 5. 介绍了RAG在医疗领域的应用,如知识图谱在医疗术语标准化系统中的应用。 6. RAG在AI生态系统中的作用,既是连接LLM与外部知识的纽带,也是多Agent协作时的信息载体。 核心数据引用:“MCP和A2A时代的RAG”、“医疗术语标准化系统”、“Sustainability Report ESG”等。
"医疗术语标准化的难点是什么?" "如何用RAG优化企业文档管理?" "AI在医疗数据分析中的突破点?"
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