2021-87页大数据全平台企业级应用介绍.pptx下载

weixin_39821260 2023-11-21 14:30:21

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RAG（检索增强生成）是当前企业落地大模型应用的核心范式，其本质是将外部知识库与大语言模型动态结合，解决幻觉与知识滞后问题。实现RAG需协调文档加载、文本切分、向量嵌入、相似检索、提示编排与LLM调用等多个技术环节，传统代码开发门槛高、调试难、迭代慢。Flowise AI作为深度集成LangChain生态的低代码AI工作流工具，通过可视化节点编排、运行时数据引用机制和原生私有化支持，将RAG流程抽象为可拖拽、可调试、可复用的标准化组件。它不替代底层框架，而是提供面向业务人员的‘能力操作系统’，显著降低RAG

数据科学工作流通常涵盖数据提取、清洗、建模、可视化与报告生成等环节，依赖SQL、Pandas、Scikit-learn等工具链，工程门槛高、重复性重。多智能体系统（Multi-Agent System）通过角色分工、任务编排与工具集成，将传统流水线解耦为可调度、可验证、有状态的协作单元，显著降低LLM幻觉传导风险并提升端到端稳定性。CrewAI作为典型框架，强调责任收敛、工具即插件与原子化任务设计，适用于客户流失分析、销售归因、实时风控等需领域知识+确定性执行的场景。其核心价值不在于替代数据直觉，而在于将人

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