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文章提出了一种深度思考型智能体 RAG 流水线,包含规划、检索、反思、批判和综合等多个环节,以解决传统 RAG 系统在处理复杂多跳查询时的局限性。通过对比测试和评估,该流水线在上下文精确率、召回率、答案忠实度和正确性等方面均优于基础 RAG 系统,为构建更智能的 RAG 应用提供了有效方法。
在当今快节奏的工作环境中,移动办公已成为企业提升运营效率和响应能力的重要方式。传统OA系统虽然能够满足基本的办公需求,但其PC端导向的设计难以适应移动场景下即时性、便捷性的操作要求。员工需要随时随地处理考勤、审批、报销等事务,管理者也期望能够实时掌握工作流状态并快速决策。然而,原生移动应用开发又面临周期长、成本高、更新迭代慢的普遍难题,无法高效响应企业移动办公需求。
本文详细介绍了智能体RAG(Agentic RAG)技术,这是传统RAG的进阶版本。文章分析了传统RAG的五大痛点,并系统阐述了如何构建智能体RAG,包括处理异构数据、结构化感知解析、智能分块策略、元数据生成和混合存储方法。通过打造"专家团队"和构建"大脑中枢"推理引擎,使系统能够像人类分析师一样进行理解、规划、纠错和推理,实现从被动问答到主动提供洞察的进化。
使用摘要链节点(Summarization Chain node)可以汇总多个文档的内容。
使用文本分类器节点对输入数据进行分类(归类)。根据参数中提供的类别(见下文),每个项目都会被传递给模型以确定其所属类别。
档案数字化转型已从存储数字化迈向交互智能化新阶段,但档案系统与智慧库房管理长期割裂,形成"物理层低效"与"数字层滞后"双重困境。AI大模型与小模型的协同应用可有效破解这一难题:通过任务路由机制实现90%简单任务由小模型处理;运用知识蒸馏技术将大模型能力注入边缘设备;构建"物理-数字"双循环交互体系。典型案例显示,该模式使档案调取效率提升80%,管理成本降低40%。未来需向沉浸式交互、智能体进化和政
本文深入探讨了多模态大模型(MLLMs)的技术原理与应用实践。文章首先分析了单模态AI的局限性,指出多模态融合是智能发展的必然趋势。随后详细解析了多模态模型的三大核心技术:视觉编码器、文本编码器和多模态融合器,并通过架构图直观展示其工作原理。 在实践部分,文章提供了三个具体案例:使用GPT-4V分析财报图表、部署开源Qwen-VL解析财务表格,以及构建自定义文档分析智能体。每个案例都包含可运行的代
一款新一代线索生成工具:利用 Bright Data 抓取最新的 B2B 联系方式数据,并使用 OpenAI 进行资格评估、数据丰富与外联策略建议——全部在无缝的 Streamlit 界面中完成。
若在启用 FIPS 模式的集群上安装 OpenShift AI,所有用于 AI 流水线的自定义容器镜像必须基于 UBI 9 或 RHEL 9 构建。执行oc get storageclass命令确认默认存储类状态(若存储类名称旁未标注"default",请按《OpenShift容器平台文档:修改默认存储类》进行配置)。OpenShift AI 使用的基于 CUDA 的容器镜像已预构建并托管在 Re
企业级RAG架构设计解决大模型"胡说"难题 摘要:本文提出检索增强生成(RAG)技术来应对企业大模型应用中存在的事实错误问题。通过构建知识治理流水线、混合检索策略和闭环优化机制,RAG系统能够: 将专业问答准确率从58%提升至93%以上 显著降低大模型幻觉率至3%以下 支持多源异构数据融合和权限控制 核心方案包括: 智能文档解析保留文本结构 知识图谱构建处理关系型知识 混合检索