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AI,個人隨筆
深度解析在構(gòu)建知識庫中使用RAG的細(xì)節(jié)

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RAG流程雖看似簡單，但其效果上限取決于知識庫的質(zhì)量與結(jié)構(gòu)化程度。本文重點(diǎn)剖析了“錄入”這一基礎(chǔ)且易被忽視的環(huán)節(jié)，涵蓋數(shù)據(jù)源選擇、知識結(jié)構(gòu)化錄入、內(nèi)容清洗、知識分塊、向量化等方面，助您構(gòu)建穩(wěn)固可靠的知識庫。
產(chǎn)品設(shè)計
從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)可視化的全鏈路解析

從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)可視化的全鏈路解析

有時候，企業(yè)中存留的大量數(shù)據(jù)之間沒有很好的連接，數(shù)據(jù)無法被很好地使用，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法支撐企業(yè)的經(jīng)營決策。這個時候，我們可以怎樣解決數(shù)據(jù)使用難的問題呢？本文作者便拆解了相應(yīng)案例，一起來看看作者的解決方案。
產(chǎn)品設(shè)計
如何謹(jǐn)慎地評估一個數(shù)據(jù)源

如何謹(jǐn)慎地評估一個數(shù)據(jù)源

對于金融機(jī)構(gòu)而言，流量和風(fēng)控決定利潤，而數(shù)據(jù)質(zhì)量是風(fēng)控核心。為提升風(fēng)控水平，會引入第三方數(shù)據(jù)源。本文從線下數(shù)據(jù)測試與線上模擬測試兩個流程，介紹如何謹(jǐn)慎地評估一個數(shù)據(jù)源，一起來看一下吧。