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知识检索与 RAG

简要梳理知识检索与 RAG 与对话式生成 AI 的关系、考量要点以及需要确认的条件。

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对话式生成 AI

知识检索与 RAG

简要梳理知识检索与 RAG 与对话式生成 AI 的关系、考量要点以及需要确认的条件。

需要评估的课题

在知识检索与 RAG 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；同时保持与对话式生成 AI 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

在知识检索与 RAG 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；同时保持与对话式生成 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

交付成果的设计思路

在知识检索与 RAG 中，根据目标组合需求、原型、交付成果和运营文档；同时保持与对话式生成 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

推进方式

在知识检索与 RAG 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；同时保持与对话式生成 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

质量与权利

在知识检索与 RAG 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；同时保持与对话式生成 AI 的关联，确保决策理由可追溯。

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