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对应下来,离线部分就是基本操作+生成摘要
在线部分,传统的RAG流程,就只有红色的一条路径。然后多了一些模块,包括识别术语、确定上下文、查询术语字典、增强问题,最后就是检索文档,生成答案,提示词都在下边。
与LLM和普通的RAG方法相比,Golden-Retriever在多个LLM基座上平均提高了57.3%和35.0%的分数。而且,Golden-Retriever还能够有效地识别问题中的缩写,即使这些缩写是未知的。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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【GoMate框架案例】讯飞大模型RAG智能问答挑战赛top10 Baseline
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