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1.2.3 RAG的应用场景

RAG技术的应用范围广泛,结合集成性开发框架的支持,可以实现以下典型需求。

● 领域驱动的知识库系统:RAG能够整合企业级私有数据,通过检索相关信息生成回答。这种方式使得RAG能提供更准确、详细的答案,特别是在需要深厚背景知识的情况下。针对不同行业,业务人员可收集符合行业和公司特性的专业信息,开发者则利用RAG将这些信息转化为结构化嵌入,并与LLM集成,以构建满足各种问答需求的系统。

● 智能客服平台:借助RAG,可以建立一个高效的智能客服平台。该平台可以使用文本分割器处理大量的客户服务文档、问答集和产品手册等资料,形成丰富的嵌入式知识库。当客户提出问题时,系统会将查询转化为查询嵌入,执行相似性搜索以找到最相关的文档片段,这些片段随后被注入生成任务中,由LLM进行分析并生成精准、个性化的回复。此外,系统还能根据客户的交互历史和偏好提供定制化服务,提升用户体验。

● 智能推荐系统:在商品销售、图书浏览、消息推送等场景下,RAG可以根据用户的历史行为、兴趣偏好及实时交互数据,在知识图谱中挖掘潜在关联,生成高度个性化的推荐内容,进而构建灵活的智能推荐系统。同时,通过解释推荐理由,增强系统的透明度和用户信任度。

● 数据分析平台。RAG通过分解文档内容、将其嵌入并存储,支持构建高效的数据分析平台。它利用嵌入模型将文本转化为向量,存储在嵌入存储中。当用户发起查询时,系统检索相关向量,生成深度分析和见解,提供智能、个性化的数据分析功能。对于已经拥有大数据平台的企业,可以将RAG技术与现有大数据技术相结合,打造数据驱动的决策支持体系。

上述应用场景展示了RAG在实际应用中的广泛性和灵活性。实际上,只要具备合适的数据基础,RAG都可以用于优化数据管理和分析流程,进一步扩展其应用领域。 17r047pA9TvA/KZWa+2kEALLE4wkW+Jki7pPv/WIXq/0iNi3lMOhVHv8Xj/yHX/C

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