一种可靠的基于基础模型的燃烧科学知识处理框架
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。该研究探讨了将大型语言模型（LLMs）整合到科学数据同化中，以燃烧科学为案例研究，通过集成基础模型到检索增强生成（RAG）框架，提供一种处理多样燃烧研究数据的方法，包含实验研究、模拟和文献；研究中涉及文本分割策略、LLMs 之间的比较研究以及优化提示模板的探索，通过整合外部数据库，该框架在生成准确响应和构建健壮论证方面优于传统 LLM；研究强调了在科学研究中整合 LLMs...
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。
