场景识别

分析业务流程，找出业务中依赖大量知识和信息处理的环节

  1. 复杂决策环节
    • 在需要多维度信息综合分析与判断的业务流程中，RAG 可以为决策者提供实时的信息支持
    • 使用 LLM 从各种来源的信息提炼出关键点，加权求和 - 压缩和整理非格式化信息
  2. 重复性内容生成
    • 企业中有大量重复且标准化的内容生成任务
    • 可以用程序去归纳流程，用 LLM 和 RAG 去填充每个环节
  3. 用户交互场景
    • 增加自然语言交互

识别问题，找出流程痛点，并识别 LLM 和 RAG 能发挥的作用

  1. 信息碎片化 + 难以系统化输出
    • 使用 LLM 和 RAG 能够通过自动化整合固定信息源，定期获取信息
    • 统一整理（或生成）到统一的知识库，将分散的知识转化为结构化输出
  2. 人工处理效率低下
    • 通过 LLM 自动化任务，可以更专注于更有创造力的工作

小步快跑 + 快速迭代 - LLM 技术变化极快

  1. MVP
    • Minimum viable product
  2. 数据驱动的迭代优化
    • 持续收集用户行为数据和反馈，通过 A/B 测试等方法，不断优化系统表现