传统 ETL（Extract-Transform-Load）清洗聚焦于结构化数据（如数据库表、Excel 表格），核心目标是 “保证数据符合业务系统的存储与计算规范”，本质是 “数据标准化” 过程。其核心逻辑围绕 “字段级校验” 展开，例如： ...

本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。通过LangChain框架，可以实现超越预训练模型知识范围的定制化问答能力，适用于专业领域的精准信息检索与生成。 RAG技术概述及其重要性 在深入技术实现前，需要理解 ...

传统RAG系统在处理纯文本应用场景中已展现出显著效果，然而现实世界的信息载体往往呈现多模态特征。文档中普遍包含图像、表格、图表等承载关键信息的视觉元素，这些多模态内容的有效处理正是多模态RAG系统的核心价值所在。 多模态RAG最优方案选择 经过 ...

本研究针对罕见病诊断中人工标注人类表型本体(HPO)术语效率低下的问题，开发了基于检索增强生成(RAG)技术的Python工具RAG-HPO。通过构建包含54,000个表型短语的动态向量数据库，结合LLaMa-3.1 70B等大语言模型(LLM)，实现了临床文本到HPO术语的精准映射。在112例临床 ...

RAG 越来越卷了。 这是增强大语言模型能力的一大进步，也是一种彻底改变企业私有数据分析的技术。 7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 ...