基于DWS构建RAG框架生成行业调研报告
内容提要
本文介绍了一种基于DWS的检索增强生成（RAG）框架，旨在自动化生成行业调研报告。该框架结合信息检索与大语言模型，提高报告生成的效率与准确性，涵盖数据准备、检索优化和生成控制等关键环节，助力组织快速迭代和规模化生产调研报告。
关键要点
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基于DWS的检索增强生成（RAG）框架旨在自动化生成行业调研报告。
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RAG框架结合信息检索与大语言模型，提高报告生成的效率与准确性。
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框架涵盖数据准备、检索优化和生成控制等关键环节。
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DWS 9.1.1.200集成pgai插件，支持LLM和Embedding模型的调用。
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Naive RAG框架通过检索模块获取相关信息，缓解LLM幻觉和知识滞后问题。
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检索阶段从知识库中召回相关文本，生成阶段将检索结果与查询组合生成最终输出。
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案例展示了如何在DWS中生成调研报告，包括长文本语料的存储与处理。
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长文本语料表和向量化表的创建是生成报告的基础。
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RAG基本操作流程包括导入长文本、切分、向量化和生成报告。
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示例结果展示了生成的调研报告内容，涵盖市场需求、技术热点和未来方向分析。
延伸问答
什么是基于DWS的RAG框架？
基于DWS的RAG框架是一种结合信息检索与大语言模型的技术，旨在自动化生成行业调研报告，提高报告生成的效率与准确性。
RAG框架如何提高报告生成的准确性？
RAG框架通过检索模块从知识库中获取相关信息，并将其作为上下文注入生成过程，从而有效缓解LLM幻觉和知识滞后问题。
在DWS中生成调研报告的基本操作流程是什么？
基本操作流程包括导入长文本、切分、向量化和生成报告，确保生成的报告内容准确且可追溯。
DWS 9.1.1.200版本的pgai插件有什么功能？
pgai插件支持调用LLM和Embedding模型，并提供文本过滤、文本总结和情感分析等24个AI功能。
RAG框架在行业调研报告生成中的应用案例是什么？
案例展示了如何在DWS中生成调研报告，包括从长文本语料中提取相关内容并整合生成报告。
长文本语料表和向量化表的创建对报告生成有什么重要性？
长文本语料表和向量化表的创建是生成报告的基础，确保系统能够有效检索和处理相关信息。
