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2024-03-27 03:00

致力于研发基于 RAG 的电子-离子对撞机摘要生成代理技术解释： 面对大规模实验产生的纷繁复杂的各类文献、数据和其他资源，其信息量之大、处理难度之高，往往令新晋合作者及初级科研人员望而却步。为此，我们正研发一款名为RAGS4EIC的基于检索增强生成（RAG）技术的智能摘要工具，专门服务于EIC领域。这款AI助手不仅能高效提炼信息，还能精准引用相关反馈，极大地方便了科研合作。我们的方案采取两步走策略：第一步，全面搜索一个包含所有关键实验信息的向量数据库；第二步，运用大型语言模型(LLM)，依据用户查询和检索结果生成附带引用的精炼摘要。我们提出通过RAG评估标准（RAGA）评价体系来衡量回复的有效性，并引入了基于提示模板的指令微调方法，以提高摘要过程中的灵活性和精确度。尤为关键的是，我们依托于LangChain构建整体架构，保障了整个工作流程的高效与可扩展性，让EIC社群内的各类用户能够轻松部署并访问此工具。这一创新的AI驱动框架不仅极大地简化了对海量数据集的认知过程，也激发了科研人员之间的协同合作。为了直观展示，我们已开发出一款Web应用，详尽展示了RAG智能助手研发过程的每一个环节。 原文链接:[\[2403.15729\] Towards a \\textbf{RAG}-based Summariz...](https://arxiv.org/abs/2403.15729 "[2403.15729] Towards a \textbf{RAG}-based Summariz...") #arXiv论文# #RAG# #合作管理#

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