基于检索增强生成的智能问答系统关键技术研究

大语言模型(LLM)能高效理解和处理复杂语义问题,在智能对话系统中得到广泛应用。然而,在结果生成的准确性和时效性上,LLM仍受到限制。检索增强生成(RAG)通过检索海量文档、网站或数据库等电子资源,将获取的信息融入LLM生成文本中,为智能对话系统处理复杂问题时提供更准确、更深入的答案,可有效提高对话系统的准确性和时效性。文章通过概述智能问答系统发展源流、RAG深度学习核心原理,深入研究该系统构建过程(数据索引、文档检索、文本生成)及其中涉及的关键技术(语义表示、大语言模型研究、提示工程),以期为智能问答系统的进一步开发与应用提供参考。

AIGC技术在国家审计中的应用

当前AIGC技术展现出巨大潜力,并逐步影响多个领域的发展。国家审计面临数据量大、信息处理复杂和效率需求高的挑战,应用AIGC技术提升审计智能化水平成为审计数智化转型的重点方向。本文讨论了AIGC在审计计划、审计实施、审计报告及审计整改等阶段的具体应用,通过构建审计知识库与WPS审计助手应用原型,实现了法规、政策、审计成果等知识的智能化存储、检索与应用。结果显示,“开源大语言模型+检索增强生成技术”模式有助于降低开发成本,提升审计专业内容的生成质量,为国家审计的智能化转型提供了实践方案。本文从制定AIGC应用的成本、质量和效率评估标准,加强国家审计AIGC应用的顶层设计与共享协同等方面提出了推进AIGC技术在国家审计领域应用的对策建议。

一种基于语言大模型的强度智能化知识管理的应用

在人工智能领域的不断进化中,大语言模型(Large Language Model,LLM)应用成了当前的热点和前沿技术之一。过去几年中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术的快速发展为LLM带来了新的发展机遇。RAG技术通过结合强大的语言模型与信息检索系统,在复杂的问题解决和信息处理任务中提供更加精确和深入的答案,并且不断优化和扩展其应用范围。文章基于LLM应用研究,结合RAG技术和智能化知识平台,探索了LLM在强度智能化知识管理中的应用,为企业的创新研发和产品设计提供更加智能化、高效、准确的支持。