超越提取：通过语言模型对表格数据进行上下文化总结
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过存储 PDF 文档和单独提取表格内容，使用 Llama-2-chat 语言模型进行汇总，并通过 ChatGPT 3.5 API 增强表格数据的上下文意义，该研究提出了一种创新方法，以显著提高 Retrieval-Augmented Generation 中复杂表格查询的准确性，为信息检索中长期存在的挑战提供了有希望的解决方案。
本研究提出了一种利用大型语言模型（LLM）应用架构实现生成式人工智能服务的方法，解决了信息匮乏的挑战，并通过利用 LLM 功能提出了具体的解决方案。研究突出了所提出方法的有效性和适用性，对推进生成式人工智能领域和促进企业内部利用 LLM 服务具有重要价值。
