搞了一年多的RAG，在业务上落地还是很有挑战

图源: Introducing RAG & Agent Analytics - Galileo

尽管RAG在各行各业落地已经有一年多了，但是如何处理多样的非结构化数据，并确保检索和生成的准确性和可靠性，很多团队依然面临的巨大挑战。

另外，大模型的幻觉问题依然存在，如何最大程度地降低幻觉问题呢？

出于对上述问题的进一步探讨，我们有幸邀请到了中移动信息技术有限公司高级NLP算法工程师付一韬老师，他将在DataFunSummit2024: 生成式 AI 技术峰会的【RAG应用与探索】论坛上进行分享。

付一韬老师将带来他们团队最新的RAG落地实践分享：通过文档智能解析，识别并处理各种格式的文档，优化检索和排序方案，设计提示词模板以及转换表格格式来提高系统的准确性和可靠性。使得RAG不仅能够显著降低大模型的“幻觉”问题，还可以快速构建企业专属的智能客服和知识文档，降低了企业应用大模型的成本。

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