企业知识库接入生成式AI后,怎样用评测集识别检索与回答问题企业知识库接入生成式 AI 后,最容易出现一种误判:用户说“答案不对”,项目负责人就直接去调整模型或提示词。实际上,问题可能根本不在回答环节,而在于系统没有找到正确的资料。把“检索不到”和“模型答错...AI智能# RAG# 知识库问答# 证据引用1个月前1100
企业级RAG知识库构建实战:从数据采集到向量检索的全流程In the competitive landscape of business intelligence, enterprises are embracing Retrieval-Augmented...AI智能# Enterprise AI# Knowledge Base# RAG2个月前1070
RAG 升级实战:借鉴横浜市 AI 癌症咨询系统,构建医疗级高可信知识检索流医疗领域的 AI 咨询系统,最大的挑战从来不是模型能力,而是“答错了怎么办”。当患者拿着 AI 给出的建议去和医生沟通时,任何一次不准确的表述都可能引发信任崩塌。横浜市推出的 AI 癌症咨询系统“ラン...AI智能# RAG# 医疗# 向量相似度1个月前850
给AI助手接入企业知识库前,如何清理过期文档与冲突规则在准备将 AI 助手接入企业内部知识库之前,最关键的一步是对已有文档进行系统化梳理。即使检索技术能够快速定位相关段落,若底层文档本身过期、重复或存在冲突,生成的答案仍可能不可靠。下面提供一套可落地的治...AI智能# RAG# 向量检索# 向量相似度1个月前850