ERATTA：基于大型语言模型的表格问答极端阅读简化
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们提出了一种基于大型语言模型的系统，可以通过多个大型语言模型从各种规模大的企业级数据产品中提取信息，并在 10 秒内提供实时响应，同时提出了一个得分模块来检测和报告大型语言模型响应中的幻觉。在可持续发展、财务健康和社交媒体领域的数百个用户查询中，我们的系统和评分指标实现了超过 90% 的置信分数。
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，通过实施检索增强生成（RAG）模型来解决信息匮乏的挑战。研究突出了所提出方法的有效性，并展示了其在实践中的适用性。这项工作在推进生成式人工智能领域，提供改进基于数据的内容生成以及促进企业内部利用LLM服务方面具有重要价值。
