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基于RAG的維修手冊智能問答系統(tǒng)研究與應(yīng)用
設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于檢索增強生成(RAG)技術(shù)的本地化維修手冊智能問答系統(tǒng) 。針對煙草行業(yè)敏感數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險 , 系統(tǒng)采用完全離線部署方案 ,并通過011ama本地調(diào)用的Deepseek大語言模型生成答案。實驗表明 ,該系統(tǒng)能有效將問答準(zhǔn)確率從基線模型的2. 1分(5分制)提升至4. 3分 , 并將幻覺率從78%降至12% , 在確保數(shù)據(jù)安全的前提下 , 顯著提升了技術(shù)人員的故障排查與維修效率。
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基于大語言模型的智能助手本地化部署：隱私與性能的平衡術(shù)
本文聚焦于基于大語言模型的智能助手本地化部署，深入探討如何在保障用戶隱私的同時實現(xiàn)高性能運行。通過分析本地化部署的優(yōu)勢、面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，結(jié)合具體案例與代碼示例，闡述實現(xiàn)隱私與性能平衡的方法，為相關(guān)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供參考。
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