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「RAG 技术」找到 256 条内容
按专题浏览 →匹配追问：如何处理复杂表格和跨页表格的识别与还原 如果OCR结果存在大量噪声，如何在RAG检索阶段保证召回质量 多模态大模型（如Qwen-VL、GPT-4V）与传统OCR方案如何取舍或结合 场景切入 假设我们公司最近在做合同审核的自动化，用户上传的扫描件PDF纯图像，没有任何文字层。你作为技术负责人，会怎么设计流程把这些PDF里的内容解析出来？ 层层追问 你平时处理过PDF文档吗？……如果是扫描件那种图像PDF呢？……那从图像里提取文字你会用什么技术？……提取完文字之后，怎么知道哪些是…
匹配口述回答：…、记录练习、接受外部评价并调整。工具只是动作载体，真正值得讲的是为什么这样决策。 【完整展开】 结果要对应目标，并说明证据可信度。技术项目可以给测试集版本、样本量、对照条件、置信区间、延迟或成本；竞赛可以给官方排名和规则；个人成长可以给持续产物、外部评审或可重复行为。没有线上实验就只报告离线结果，没有精确数字就用可核验产物，不补造收益。 如果选 RAG 项目，需要避免指标混淆。retrieval recall 衡量所需相关证据中被召回的比例，precision 衡量召回结果中…
匹配口述回答：…很灵活，可以加条件分支、异常处理。两个框架配合，各管各的强项。 这里有个坑你得注意。前提是你的团队对这两个框架都熟悉，否则引入两套技术栈会增加维护成本。还有一个常见失败场景是，你用LangChain去写RAG，结果发现它没有LlamaIndex那些索引优化，检索质量上不去；反过来你用LlamaIndex去写复杂编排，会发现它的链式能力很弱，得自己写很多胶水代码。所以我觉得，选框架不是选一个最好的，而是选一个最适合当前场景的，而且往往需要组合使用。 上线我会特别关注两个点。一是…
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