1. 痛點問題

在文化創(chuàng)意領域內(nèi)，獲取高質量的知識并進行預處理是構建有效生成式AI系統(tǒng)的基礎工作。這一部分的核心任務包括從大量的文獻和數(shù)據(jù)中剔除噪音，并對文獻質量進行分類評估。這不僅有助于提升知識庫的純凈度和相關性，還能確保系統(tǒng)在后續(xù)階段中能夠提供高質量的信息支持。但目前市場上針對這一細分市場的供應商和產(chǎn)品極少，難以滿足用戶對高質量信息和可靠的智能知識服務的需求。

2. 解決方案

通過對文化創(chuàng)意領域的大量文獻和數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化的整理和篩選，我們建立了一個高質量、無噪音的知識庫，使用戶能夠方便快捷地獲取有用信息。

系統(tǒng)利用先進的自然語言處理（NLP）和向量化技術，實現(xiàn)快速、準確的知識檢索。無論是用戶提出的問題，還是需要生成的內(nèi)容，系統(tǒng)都能在海量數(shù)據(jù)中迅速找到相關信息。這些技術不僅提高了信息檢索的速度和準確性，還確保了返回結果的相關性和可靠性。

通過優(yōu)化檢索生成（RAG）策略，系統(tǒng)能夠生成準確、相關且可信的回答，為用戶提供詳細且可信的知識服務，避免誤導性或錯誤信息的傳播。這一策略優(yōu)化包括對輸入問題的深入分析、知識塊的精準召回、以及回答的綜合生成等多個環(huán)節(jié)，確保最終輸出的回答具備高度的準確性和相關性。

圖1. RAG系統(tǒng)整體流程圖