通过上述方案，可系统化解决知识库创建前的数据质量问题，为后续向量化与检索模块提供高质量输入。

知识预处理是构建RAG知识库的核心环节，直接影响检索效果和生成质量。

百度测试平台QAMate是一个基于人工智能的测试用例生成工具。该平台利用文心大模型，支持从需求文本、表格及整份需求文档中自动生成测试用例[1][6][7]。此外，QAMate还允许用户构建专属的Prompt和业务经验知识库，以定向提升生成效果[1][6][7]。QAMate项目组不仅关注于测试用例的智能生成，还致力于通过标准化开放共建的Prompt层，以及成熟的脑图用例产品，实现与测试人员的直接闭

百度测试平台QAMate是一个基于人工智能的测试用例生成工具。该平台利用文心大模型，支持从需求文本、表格及整份需求文档中自动生成测试用例[1][6][7]。此外，QAMate还允许用户构建专属的Prompt和业务经验知识库，以定向提升生成效果[1][6][7]。QAMate项目组不仅关注于测试用例的智能生成，还致力于通过标准化开放共建的Prompt层，以及成熟的脑图用例产品，实现与测试人员的直接闭

知识预处理是构建RAG知识库的核心环节，直接影响检索效果和生成质量。

通过上述方案，可系统化解决知识库创建前的数据质量问题，为后续向量化与检索模块提供高质量输入。

通过上述方案，可系统化解决知识库创建前的数据质量问题，为后续向量化与检索模块提供高质量输入。

GPT-4O和Astra大模型各有其独特的优势和应用重点。GPT-4O强调的是其多模态处理能力和成本效益，而Astra则侧重于提供基于视觉的即时交互体验，并展示了谷歌在硬件集成方面的创新。

知识预处理是构建RAG知识库的核心环节，直接影响检索效果和生成质量。

通过上述方案，可系统化解决知识库创建前的数据质量问题，为后续向量化与检索模块提供高质量输入。