Llamalndex构建基于行业数据的LLM应用

释放私有数据的力量，打造更智能、更精准的 AI 解决方案

议程：我们的探索之旅

挑战与机遇：通用大模型的知识局限性

核心理念：RAG：什么是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）？ 核心框架：Llamalndex：解构 Llamalndex 的工作流程

第一阶段：构建知识库（索引）：从原始数据到可检索的知识

第二阶段：检索与生成（查询）：从用户问题到精准回答

总结与展望：

回顾关键步骤，开启您的实践

• 大型语言模型（LLM）拥有强大的通用知识， 但在面对特定行业或企业的私有数据时，它们 面临着三大挑战：
• 知识鸿沟（Knowledge Gap）：LLM 的训练 数据是公开的，截止于特定日期，无法访问 您的内部文档、数据库或实时信息。
• 幻觉问题（Hallucination）：当被问及超出

其知识范围的问题时，LLM 可能会“编造”

看似合理但错误的答案。 • 缺乏动态更新（Lack of Dynamism）：业 务数据在不断变化，而重新训练整个模型成 本高昂且不切实际。 核心问题：如何让 LLM 安全、准确地利用 我们独特的行业数据？