快速构建企业智能门户，销售额倍增，人才触手可及 - 爬虫 + RAG + LLM
本文介绍了一款基于大模型的智能企业门户接待系统，旨在通过先进的AI技术，实现企业网站信息的自动化处理与响应，提高客户支持、产品推荐和人才招聘的效率。系统利用爬虫技术自动提取公司官网信息，结合语音识别、大模型生成等技术，支持语音和文本输入，通过RAG（检索增强生成）方式生成精准回答，并支持语音播报，提供类似真人的接待体验。项目涵盖了环境准备、数据构建、代码实现、测试调优、部署等多个阶段，详细记录了开发过程中遇到的问题及解决方案，展示了系统在咨询公司信息、产品询问及招聘岗位咨询等场景下的应用潜力。未来计划在数据类型支持、会话记忆、并发处理、语音合成等方面进一步优化，以提升用户体验和服务质量。
【AI 技术分享】大模型与数据检索的探索实践
本文基于2024年9月27日与阿里云合办的线下沙龙分享整理而成，探讨如何通过大语言模型（LLM）让数据访问更简单。随着企业数据量增长，传统数据访问方式已难以满足需求。LLM结合自然语言检索，使非技术用户能直接用自然语言与数据交互，降低数据访问门槛。文章介绍了NL2SQL技术，通过LLM理解自然语言问题并生成SQL查询，实现高效数据获取。同时，探讨了AskTable架构及其在实际应用中的挑战与解决方案。
揭秘LangChain+RAG如何重塑行业未来？保姆级实战演练，解锁大模型在各领域应用场景的神秘面纱！
【10月更文挑战第4天】随着AI技术的发展，大型语言模型在各行各业的应用愈发广泛，检索增强生成（RAG）技术成为推动企业智能化转型的关键。本文通过实战演练，展示了如何在LangChain框架内实施RAG技术，涵盖金融（智能风控与投资决策）、医疗（辅助诊断与病历分析）及教育（个性化学习推荐与智能答疑）三大领域。通过具体示例和部署方案，如整合金融数据、医疗信息以及学生学习资料，并利用RAG技术生成精准报告、诊断建议及个性化学习计划，为企业提供了切实可行的智能化解决方案。
解锁AI新境界：LangChain+RAG实战秘籍，让你的企业决策更智能，引领商业未来新潮流！
【10月更文挑战第4天】本文通过详细的实战演练，指导读者如何在LangChain框架中集成检索增强生成（RAG）技术，以提升大型语言模型的准确性与可靠性。RAG通过整合外部知识源，已在生成式AI领域展现出巨大潜力。文中提供了从数据加载到创建检索器的完整步骤，并探讨了RAG在企业问答系统、决策支持及客户服务中的应用。通过构建知识库、选择合适的嵌入模型及持续优化系统，企业可以充分利用现有数据，实现高效的商业落地。