《大模型驱动的智能文档解析系统：从领域适配到落地优化的全链路开发实践》
本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。
《大模型赋能文化遗产数字化：古籍修复与知识挖掘的技术实践》
本文记录大模型赋能文化遗产数字化的实践，针对古籍异体字识别难、残缺文本补全不准、隐性知识难挖掘、多模态数据割裂、中小机构部署难、知识难更新等痛点，提出对应方案：搭建古籍文字与语境知识库提升识别理解率，以多源史料关联与历史逻辑约束实现文本精准补全，构建多层级框架挖掘隐性知识，设计多模态语义对齐整合多元信息，通过轻量化优化与混合部署降低使用门槛，建立动态机制保障知识迭代。优化后多项关键指标显著提升，为古籍数字化提供有效路径。
31_NLP数据增强：EDA与NLPAug工具
在自然语言处理（NLP）领域，高质量的标注数据是构建高性能模型的基础。然而，获取大量准确标注的数据往往面临成本高昂、耗时漫长、覆盖度不足等挑战。2025年，随着大模型技术的快速发展，数据质量和多样性对模型性能的影响愈发显著。数据增强作为一种有效扩充训练样本的技术手段，正成为解决数据稀缺问题的关键策略。
《法务RAG开发不踩坑：Kiln+LlamaIndex+Helicone的协同方法指南》
本文记录企业级法务知识库RAG系统的多AI协同开发实战：面对2万份格式混杂、含15%模糊扫描件的法律文档，14天交付需3秒响应精准查询的系统，构建Kiln AI、LlamaIndex、Helicone协同矩阵。Kiln AI完成数据清洗（有效信息密度提至85%）、合成训练样本及模型微调，使专业术语识别准确率达92%；LlamaIndex搭建三层检索架构，融合语义与关键词检索，匹配错误率降至5%，响应时间缩至2.1秒；Helicone优化提示词与推理监控，输出规范率达97%。