应用场景

RAG技术通过结合检索和生成能力，显著提升了大语言模型在多种场景中的应用效果和可靠性。

RAG的优势有以下几点：

以下是RAG的典型应用场景：

• 智能问答系统

  RAG可用于构建强大的智能问答系统（在线客服、智能助手等），通过检索大规模文档集合提供准确答案，无需针对每个问题进行特定训练。这种能力使其在客户支持、教育、医疗等领域表现出色。

• 文档生成和自动摘要

  RAG能够基于检索到的知识生成文章段落、文档或自动摘要，使得生成内容更具信息价值。例如，在新闻解读、研究报告生成等场景中，RAG可以结合最新数据和文档提供高质量的输出。

• 知识管理和信息检索

  RAG能够整合企业内部的分散知识资源，提升知识检索和问答的效率。通过实时检索企业私有数据，RAG可以为企业员工提供准确且最新的信息。

• 内容创作

  RAG可以辅助创作创意文案，如广告文案、宣传语等。在文学创作中，RAG提供灵感和素材，帮助作者构思情节、塑造人物等。

基于RAG服务还可以拓展更多的企业应用场景，例如：

• 某企业门店销售人员销售能力提升

  AS-IS	+ RAG
  产品参数/卖点多：产品种类多，在实际销售过程中需要查阅大量长篇资料，效率低。 销售话术层次不齐：优秀卖点话术影响产品对客户的吸引力，如何让每一个销售都会“夸”产品。 实现问题动态变化：客户对标的竞品不同、客户问题千奇百怪，翻阅长篇资料也难找到精准答案。	快速掌握产品参数/卖点：一句话快速获取产品参数。 销售话术快速1~N复制：实现销冠对产品销售方法、产品优秀话术的传承，让每一位销售人员都掌握卖点话术。 精准学习实践知识：不需要维护大量不同维度的问题知识点，从现有产品资料可快速动态生成问题对应的答案。

• SOC智能答标：AI嵌入投标作业流，辅助资料找寻，提升SOC答标效率

  AS-IS	+ RAG
  业务挑战：年底SOC条款答复量20W+/年，人工查询并编写生成答案耗时20min/条。 人工从海量产品资料中逐条查询并总结SOC答复：答标量大、人工查询效率低、整合段落信息总结comments耗时久。	价值/收益：上载即自动定位官方产品资料，批量生成带参考资料的答复，提升答标可解释性，单条答复耗时缩至5~10分钟。 通过嵌入业务流，充分理解使用产品资料文档，自动生成批量作业答复，且附带参考文档段落。