rag检索增强

智驱未来：AI大模型重构数据治理新范式在制造业巨头西门子的案例中，其全球200个工厂每天产生1.2PB工业数据，传统人工清洗需要300名工程师耗时72小时完成，错误率高达15%。数据孤岛问题导致供应链决策延迟平均达48小时。

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎在人工智能的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术以其独特的优势成为了研究和应用的热点。RAG技术通过结合大型语言模型（LLMs）的强大生成能力和高效的信息检索系统，为用户提供了一种全新的交互体验。然而，随着技术的深入应用，一系列挑战也逐渐浮现。