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<span>RAG知识库召回率</span>
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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中级流量池
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中级流量池
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五...</p>
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<span>RAG知识库召回率</span>
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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中级流量池
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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10W~15W
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中级流量池
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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10W~15W
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中级流量池
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五...</p>
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1W~2W
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10W~15W
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中级流量池
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五...</p>
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@ -197,7 +197,7 @@
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<span>RAG知识库召回率</span>
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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@ -347,55 +347,6 @@ typedef struct&#123;
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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中级流量池
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@ -516,6 +467,55 @@ typedef struct&#123;
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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中级流量池
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<span>RAG知识库召回率</span>
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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</div>
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</a>
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</li>
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@ -347,55 +347,6 @@ typedef struct&#123;
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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初级流量池
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三次曝光
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四次曝光（人工复审）
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中级流量池
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@ -516,6 +467,55 @@ typedef struct&#123;
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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初级流量池
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冷启动
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二次曝光
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3K~5K
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三次曝光
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1W~2W
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10W~15W
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中级流量池
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五...</p>
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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</div>
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</a>
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@ -347,55 +347,6 @@ typedef struct&#123;
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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初级流量池
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二次曝光
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3K~5K
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三次曝光
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四次曝光（人工复审）
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10W~15W
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中级流量池
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五...</p>
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</a>
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@ -516,6 +467,55 @@ typedef struct&#123;
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<span>03-15 14:44:57</span>
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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冷启动
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二次曝光
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四次曝光（人工复审）
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10W~15W
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中级流量池
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五...</p>
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</li>
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<span>RAG知识库召回率</span>
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<p>通用的RAG方案的召回率不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在70%，不论是dify还是fastgpt，对于生产场景，要求起码到90%的水平
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意图分类类似 xxx企业的董事长是...</p>
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意图分类提问的内容很短、缩写的情况...</p>
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<p>抖音流量池
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<cosy-tooltip><span slot="content">完成</span><cosy-icon size="sm"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" viewBox="0 0 24 24"><g fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><circle cx="12" cy="12" r="9"></circle><path d="M9 12l2 2l4-4"></path></g></svg></cosy-icon></cosy-tooltip>
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<span>短视频账号起号逻辑</span>
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二次曝光
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三次曝光
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四次曝光（人工复审）
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10W~15W
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中级流量池
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<h1 id="stdio-h"><a href="#stdio-h" class="headerlink" title="stdio.h"></a>stdio.h</h1><table>
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<h1 class="post-title">RAG知识库召回率</h1>
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上次更新: 2024-03-28 12:10:10
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上次更新: 2024-03-28 12:31:56
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<h1 id="通用的RAG方案的召回率"><a href="#通用的RAG方案的召回率" class="headerlink" title="通用的RAG方案的召回率"></a>通用的RAG方案的召回率</h1><p>不一定召回率越高越好，对于准确性也需要考虑，通用的召回率大概在<code>70%</code>，不论是<code>dify</code>还是<code>fastgpt</code>，对于生产场景，要求起码到<code>90%</code>的水平</p>
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<h2 id="意图分类"><a href="#意图分类" class="headerlink" title="意图分类"></a>意图分类</h2><p>类似 <code>xxx企业的董事长是谁</code>，一定不能打错，类似<code>QA</code>，上一代的客服系统必备的</p>
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<p>针对有明确答案的召回一般都是比较准确的，但是针对有日期、数字类的一般效果会非常不好，可以考虑采用<code>nl2sql</code>的方案，使用<code>fine-tuning</code>，能够做到召回率<code>90%</code>，有专门的模型针对这块，例如微软的<code>RAT-SQL</code>模型。</p>
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<h2 id="意图分类"><a href="#意图分类" class="headerlink" title="意图分类"></a>意图分类</h2><p>提问的内容很短、缩写的情况，如何命中用户的真实意图。这一步可以做一个缓存库当中，直接命中返回结构就行，不需要走<code>LLM</code></p>
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<p>针对<code>QA</code>，类似 <code>xxx企业的董事长是谁</code>，答案是必须正确的，上一代的客服系统必备。直接数据级别的匹配就行,召回一般都是比较准确的。</p>
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<p>针对某些场景例如<code>2021年的xxxx</code>，同样的<code>2022年的xxxx</code>也发生了，使用<code>embedding</code>容易给错误召回的，而<code>ES</code>的效果会更好。相当于通过从用户的问题中，捕捉关键词，然后通过这些<code>关键词</code>去库里召回。这样的<code>关键词</code>，可以不断的积累<code>字典</code>,针对关键词给解释。例如：</p>
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<p>某个提问<code>什么是RAG</code>，首先<code>RAG</code>对应的解释是：<code>增强向量检索的知识库</code>，那对应又引入的新的<code>关键词</code>，继续递归对新的<code>关键词</code>给出解释，通常迭代个<code>2-5轮</code>，就会有非常好的召回效果。字典里面通常会定义：同义词、类别、上下关系。私用飞书的话，内部标准自带一个<code>词典</code>应用，统一的业务领域的知识、语言体系。并且提供<code>api</code>从词典中提取关键字。直接通过关键字，把词条的内容读取出来。文本提取<code>关键词</code>也有很多开源模型能够提取，但是针对某些专业领域，一些开源不一定具备这样的提取能力。</p>
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<p>但是针对有日期、数字类的一般效果会非常不好，可以考虑采用<code>nl2sql</code>的方案，使用<code>fine-tuning</code>，能够做到召回率<code>90%</code>，有专门的模型针对这块，例如微软的<code>RAT-SQL</code>模型。</p>
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<p>针对<code>excel</code>类型的文件，直接把数据存到一张<code>宽表</code>中，不要跨表，降低复杂度。针对<code>nl2sql</code>的开源模型的能力基本都是<code>单表</code>，基本可以达到预期</p>
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<p>针对某些场景例如<code>2021年的xxxx</code>，同样的<code>2022年的xxxx</code>也发生了，使用<code>embedding</code>容易给错误召回的，而<code>ES</code>的效果会更好。相当于通过从用户的问题中，捕捉关键词，然后通过这些关键词去库里召回。</p>
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<p>针对<code>LLM</code>模型来说，数据治理变的很重要，在数据切分的过程中，需要符合人的逻辑去<code>分词</code>。按照人的逻辑，例如：表格、章节、目录……</p>
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<h2 id="分词"><a href="#分词" class="headerlink" title="分词"></a>分词</h2><p><code>chunk</code>的<code>size</code>越大，召回越少</p>
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<h2 id="embedding"><a href="#embedding" class="headerlink" title="embedding"></a>embedding</h2><p><code>embedding方案</code>可以考虑引入<code>link memory</code>，可以提高<code>10%-20%</code>，在医疗文献领域，根据参考材料写综述是非常专业的。</p>
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<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://baidu.com/">https://baidu.com</a></p>
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<p><a target="_blank" rel="noopener" href="http://www.this-anchor-link.com/">锚点链接</a> </p>
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<p><a href="mailto:test.test@gmail.com">mailto:test.test@gmail.com</a></p>
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<p>GFM a-tail link <a target="_blank" rel="noopener" href="https://my.oschina.net/u/3691274">@pandao</a> 邮箱地址自动链接 <a href="mailto:test.test@gmail.com">test.test@gmail.com</a> <a href="mailto:www@vip.qq.com">www@vip.qq.com</a></p>
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<p>GFM a-tail link <a target="_blank" rel="noopener" href="https://my.oschina.net/u/3691274">@pandao</a> 邮箱地址自动链接 <a href="mailto:test.test@gmail.com">test.test@gmail.com</a> <a href="mailto:www@vip.qq.com">www@vip.qq.com</a></p>
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@ -12,13 +12,21 @@ abbrlink: 21037
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## 意图分类
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类似 `xxx企业的董事长是谁`，一定不能打错，类似`QA`，上一代的客服系统必备的
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提问的内容很短、缩写的情况，如何命中用户的真实意图。这一步可以做一个缓存库当中，直接命中返回结构就行，不需要走`LLM`
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针对有明确答案的召回一般都是比较准确的，但是针对有日期、数字类的一般效果会非常不好，可以考虑采用`nl2sql`的方案，使用`fine-tuning`，能够做到召回率`90%`，有专门的模型针对这块，例如微软的`RAT-SQL`模型。
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针对`QA`，类似 `xxx企业的董事长是谁`，答案是必须正确的，上一代的客服系统必备。直接数据级别的匹配就行,召回一般都是比较准确的。
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针对某些场景例如`2021年的xxxx`，同样的`2022年的xxxx`也发生了，使用`embedding`容易给错误召回的，而`ES`的效果会更好。相当于通过从用户的问题中，捕捉关键词，然后通过这些`关键词`去库里召回。这样的`关键词`，可以不断的积累`字典`,针对关键词给解释。例如：
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某个提问`什么是RAG`，首先`RAG`对应的解释是：`增强向量检索的知识库`，那对应又引入的新的`关键词`，继续递归对新的`关键词`给出解释，通常迭代个`2-5轮`，就会有非常好的召回效果。字典里面通常会定义：同义词、类别、上下关系。私用飞书的话，内部标准自带一个`词典`应用，统一的业务领域的知识、语言体系。并且提供`api`从词典中提取关键字。直接通过关键字，把词条的内容读取出来。文本提取`关键词`也有很多开源模型能够提取，但是针对某些专业领域，一些开源不一定具备这样的提取能力。
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但是针对有日期、数字类的一般效果会非常不好，可以考虑采用`nl2sql`的方案，使用`fine-tuning`，能够做到召回率`90%`，有专门的模型针对这块，例如微软的`RAT-SQL`模型。
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针对`excel`类型的文件，直接把数据存到一张`宽表`中，不要跨表，降低复杂度。针对`nl2sql`的开源模型的能力基本都是`单表`，基本可以达到预期
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针对某些场景例如`2021年的xxxx`，同样的`2022年的xxxx`也发生了，使用`embedding`容易给错误召回的，而`ES`的效果会更好。相当于通过从用户的问题中，捕捉关键词，然后通过这些关键词去库里召回。
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针对`LLM`模型来说，数据治理变的很重要，在数据切分的过程中，需要符合人的逻辑去`分词`。按照人的逻辑，例如：表格、章节、目录……
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