自训练大语言模型的检索增强生成(RAG)系统展示平台

一个可供内部测试、效果评估和成果演示的Web平台,核心功能包括:

1.多模式(纯文本)智能问答对比

对比展示自训练模型、自训练模型+RAG、开源基线模型、开源模型+RAG四种模式对同一问题的回答,直观对比优劣。

2.知识库管理可视化

实现对学科知识体系视角下的数据集、向量知识库的内容浏览、搜索和管理。

3.量化测评结果展示

对模型及RAG效果进行量化打分和可视化展示。

4.为模型攻坚提供验证反馈

通过该平台验证自训练模型的实际效果,为模型迭代优化提供反馈输入。


(一)构建行业知识库
基于向量数据库技术,将非结构化的数据语料转化为可被大模型高效检索和利用的动态知识库。
(二)实现RAG全链路集成
完成从文本嵌入(Embedding)、向量检索、重排序(Rerank)到大模型生成的全流程集成与优化,提升模型回答的专业性和准确性。

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2025-12-05 19:02:45
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