无题

问题

1. 在RAG初步整理文档时,复杂文档中的重要图片视频,是否有好的解决方案
   a. 现在的方案:把视频总结,然后将视频上传到网盘 然后向量中存储链接

2. 高级RAG,数据源之间如何形成有效关联

   1. 工作流?

3. 跨部门数据打通有什么技巧,哪些数据适合打通

4. 专家经验数字化?因果推理规则库

5. 我们准备了多少数据量(QA对后才适合训练我们的大模型)

   1. 少量数据还可能会打乱大模型自己的逻辑

6. 知识库搭建路径
   1. 标签库-在知识库中的应用是什么
   2. 接口库
   3. 工作流库
   4. 指南库

7. 一切皆可搜

   1. 自动搜,编排工作流

8. 多跳型的问答:

   1. L2 编排?

9. 可解释型的推理

   1. 是否是把业务编排成工作流?
   2. 未知型的推理(需要多大量?)

10. 场景评估

    1. 容错阈值需要99以上,但是ai很难达到这个高度

11. 把AI当做新员工一样培养

    1. 这个新员工,应该在哪一步可以上岗.可以供业务使用

12. 分布设施路径

    1. 标记反馈:打标为了实现什么效果
    2. FAQ库与术语库 是否能通过AI快速建设
    3. 对接业务接口,应该以哪里为切入点,非内部开发的代码,如何接入AI进行提效

13. 仿真建模,分类预测,推荐排序

14. 知识库建设

    1. 资源库,术语库,FAQ库,标签库(用户意图如何识别),用在哪里
       1. 传统算法(关键信息识别)
       2. 识别用户意图
    2. 如何联动
    3. AI看不懂文档,文档处理需要大量的人力(能否通过AI处理)
    4. 优化提示词,非常复杂有没有案例?3w-4w
       1. 理解能力与

15. 把AI当做新员工一样培养

    1. RAG的评测如何做?RAGChecker 自动测评框架怎么知道回答的准确率
       1. 它会把
       2. 用户反馈

16. 分步设施路径

    1. 预定义的工作流-如何与业务对接呢
       1. manus?

17. 刚开始的资源库
    

NO.1 Pallet	Haers PO.	Customer Item Number	CTN
120x100x103.5 CM 一层4箱，共3层 一托12箱
120x100x103.5 CM 一层4箱，共3层 一托12箱
120x100x103.5 CM 一层4箱，共3层 一托12箱

|托盘号| 合同号 | 客人号码 | 箱数 |排列方式|
|-----------|-----------|-----------------------|-----|-----|
|第一托 |YKDD0125020000121-1-1-1|1009192|12|120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|
|第二托 120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|YKDD0125020000121-1-1-1|1009192|12|120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|
|第三托 120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|YKDD0125020000121-1-1-1|1009192|12|120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|
|第四托 120x100x102.5 CM 一层4箱，共3层 一托12箱|YKDD0125020000120-2-1-1|1008541|3|120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|
|第四托 120x100x102.5 CM 一层4箱，共3层 一托12箱|YKDD0125020000103-4-1-1|1009501|9|120x100x105.5CM 一层4箱，共3层 一托12箱|

第二托
| 合同号 | 客人号码 | 箱数 |
|-----------|-----------------------|-----|
|           |                       |     |
|           |                       |     |
|           |                       |     |