行业内的模型平台,上传文档,并根据文档回答是怎么做的?
例如阿里的千问,
他是把上传的文档解析后作为的知识库,使用rag增强检索的方式?
如果作为rag增强的方式，但是关于提问时先从向量库检索后的分块和问题一块交给大模型，很大可能出现提问检索时没有检索到对应的文档内容，就会出现幻觉。
知识库是不是存放相关规定标准知识的？或者Q-A文档的？
还是将文档解析后,通篇扔给的大模型,基于大模型对token都快可以无限长的能力?
有没有相关落地经验的大佬给解答讲讲,或者有类似的项目或者例子,帖子都行。
不知道，帮顶一下
前阵子大佬们给提出的RAG思路,但是准确性较差,或者说提问时,根据问题和分块的文件内容进行相似度匹配,很有可能找不到想要的那一块文档内容,就导致问题和匹配到的文档块一起交给大模型时,也就回答的不是想要的
coze是不是可以，有知识库和数据库功能
应该是不太合适我想要的是随时上传文件,而不是手动创建知识库,而且我要求上传的文档不会是表格或者通篇文本,有文字,有图片,有表格
而且扣子这个架子,那种工作流设置目前不是我想要的
不懂帮顶
没试过耶
基本都是rag，落地还得考虑成本的，所以文档信息分块是个很关键的工作，这对向量检索的影响巨大
