构建检索增强生成 (RAG) 应用程序
在此示例中，我们将分析一家名为 Allbirds 的公司。我们将把 Allbirds S-1 文档转换为词嵌入
来源:Nanonets简介
检索功能生成（RAG）系统正在通过启用大型语言模型（LLMS）来访问和集成外部矢量数据库中的信息而无需微调来转换AI。这种方法使LLM可以通过动态检索最新数据，降低计算成本并改善实时决策来提供准确，最新的响应。
例如，摩根大通（JPMorgan Chase）这样的公司使用抹布系统来自动对财务文件的分析，从而提出对投资决策至关重要的关键见解。这些系统使金融巨头可以处理数千份财务报表，合同和报告，从而提取对投资决策至关重要的关键财务指标和见解。但是，在处理扫描的PDF（例如光学特征识别（OCR））以进行准确的数据提取时，会出现挑战。如果没有OCR技术，就无法准确提取和集成来自S-1文件和K-1表格的文档中的重要财务数据，从而限制了抹布系统在检索相关信息方面的有效性。
在本文中，我们将带您浏览构建金融抹布系统的分步指南。我们还将探索纳米网络的有效解决方案，以处理机器可读的财务文档，以确保您的系统可以有效地处理所有相关数据。
了解抹布系统
构建检索功能的生成（RAG）系统涉及几个关键组件，它们可以通过检索和利用外部信息来共同提高系统的能力来增强该系统生成相关和上下文准确响应的能力。为了更好地了解抹布系统的运行方式，让我们快速查看四个主要步骤，从用户输入查询到模型返回答案时。