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数据整备与 RAG 基础

简要梳理数据整备与 RAG 基础与 AI 导入与系统开发的关系、考量要点以及需要确认的条件。

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AI 导入与系统开发

数据整备与 RAG 基础

简要梳理数据整备与 RAG 基础与 AI 导入与系统开发的关系、考量要点以及需要确认的条件。

需要评估的课题

在数据整备与 RAG 基础中，不预先设定解决方案，而是梳理问题出在用户、业务还是表达层面；同时保持与 AI 导入与系统开发的关联，确保决策理由可追溯。

  1. 使用场景
  2. 交付成果的设计思路
  3. 推进方式
  4. 质量与权利
  5. 相关页面

使用场景

在数据整备与 RAG 基础中，区分使用者、决策者和运营者，并定义各自所需的信息与操作；同时保持与 AI 导入与系统开发的关联，确保决策理由可追溯。

交付成果的设计思路

在数据整备与 RAG 基础中，根据目标组合需求、原型、交付成果和运营文档；同时保持与 AI 导入与系统开发的关联，确保决策理由可追溯。

推进方式

在数据整备与 RAG 基础中，采用分阶段推进方式，先开展小规模试验，再根据评审结果作出下一步决策；同时保持与 AI 导入与系统开发的关联，确保决策理由可追溯。

质量与权利

在数据整备与 RAG 基础中，由人工依据不同用途的标准核查来源、权利、准确性、安全性和无障碍要求；同时保持与 AI 导入与系统开发的关联，确保决策理由可追溯。

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