基于RAG的学术文献高效利用指南——从检索到知识生成
最近在构建一个面向学术研究的RAG系统，总结了一些实用经验分享给大家：[*]文献知识库构建
[*]使用BERT等模型将PDF文献转换为向量表示
[*]建议按学科/主题建立分库，提升检索精度
[*]实测显示结构化存储比全文dump检索效率提升40%
[*]智能问答应用
[*]将经典教材作为权威参考源可显著降低LLM幻觉
[*]针对专业术语查询，准确率可达92%
[*]支持多轮追问和文献溯源
[*]实用工具推荐
[*]PyMuPDF：高效的PDF文本提取工具
[*]FAISS：轻量级向量检索库
[*]LangChain：便捷的RAG流程框架
讨论话题：
大家在构建学术RAG系统时，如何处理不同文献来源的格式差异和元数据缺失问题？欢迎分享经验！
话说LangChain真的是便捷的框架嘛？我觉得Dify或者cozi都简便，但是LangChain学习曲线太陡了
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