基于大语言模型的RAG架构的知识问答系统可以通过外挂知识库的方式,为大模型提供更专业的领域信息,从而提升其在垂直领域的回答质量。针对外部知识中存在复杂结构的表格信息,必须先解析表格结构,才能使大模型有效理解其语义内容。为此,...基于大语言模型的RAG架构的知识问答系统可以通过外挂知识库的方式,为大模型提供更专业的领域信息,从而提升其在垂直领域的回答质量。针对外部知识中存在复杂结构的表格信息,必须先解析表格结构,才能使大模型有效理解其语义内容。为此,提出了一种基于表格深度解析与结构化构建的方法(Table Deep Parsing and Structured Construction Method,TDSCM),用于处理复杂表格。通过对比实验验证,该方法在提高大语言模型对表格语义理解能力方面具有良好的有效性。展开更多
文摘基于大语言模型的RAG架构的知识问答系统可以通过外挂知识库的方式,为大模型提供更专业的领域信息,从而提升其在垂直领域的回答质量。针对外部知识中存在复杂结构的表格信息,必须先解析表格结构,才能使大模型有效理解其语义内容。为此,提出了一种基于表格深度解析与结构化构建的方法(Table Deep Parsing and Structured Construction Method,TDSCM),用于处理复杂表格。通过对比实验验证,该方法在提高大语言模型对表格语义理解能力方面具有良好的有效性。
