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基于RAG的维修手册智能问答系统研究与应用
设计并实现了一个基于检索增强生成(RAG)技术的本地化维修手册智能问答系统 。针对烟草行业敏感数据泄露风险 , 系统采用完全离线部署方案 ,并通过011ama本地调用的Deepseek大语言模型生成答案。实验表明 ,该系统能有效将问答准确率从基线模型的2. 1分(5分制)提升至4. 3分 , 并将幻觉率从78%降至12% , 在确保数据安全的前提下 , 显著提升了技术人员的故障排查与维修效率。
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基于大语言模型的智能助手本地化部署：隐私与性能的平衡术
本文聚焦于基于大语言模型的智能助手本地化部署，深入探讨如何在保障用户隐私的同时实现高性能运行。通过分析本地化部署的优势、面临的技术挑战，结合具体案例与代码示例，阐述实现隐私与性能平衡的方法，为相关领域的研究与应用提供参考。
