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「视频 RAG」找到 25 条内容
按专题浏览 →匹配正文：假设你手里有一段一小时的公司培训视频，里面讲了年假、报销和考勤制度。 现在有人问：“年假要怎么申请？” 最笨的办法，是把视频从头看一遍。更理想的办法，是让系统直接找到讲年假的那几十秒，整理出答案，同时把原视频和时间位置交给你复查。 这正是很多人希望 RAG 做到的事。 RAG 这个名字听起来有点技术，其实就是先从指定资料里找内容，再让大模型根据找到的内容回答。它和普通聊天的区别在于，大模型回答之前会先“翻资料”。但找到资料也不代表一定答对，答案最好还能回到原文检查。 问题来了…
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匹配正文：…境逐项验证。 教学场景:企业资料为什么不能直接交给大模型 假设知识库同时包含条款 PDF、培训 PPT、内部制度 Word 和录播视频。用户问到公式、金额或适用条件时，只让模型凭参数记忆回答，无法证明答案来自哪份资料，也无法稳定处理更新后的规则。本项目用这个教学场景说明 RAG 的核心任务:先找到可核验的原文，再让模型基于证据作答，并在证据不足时明确拒答。这里不预设客户、文档规模或上线效果。 继续读完整版 · 第 1 章 为什么做 RAG → 技术架构:四大模块 + 两条链路…
学习内容与项目面试，在同一条路上。