spRAG是一个专为非结构化数据设计的RAG(Retrieval-Augmented Generation)框架,特别擅长处理复杂的文本查询,例如金融报告、法律文件和学术论文。它在复杂的开放性问答任务上,如FinanceBench基准测试中,准确率显著高于传统的RAG基线模型。
需求人群:
数据科学家和机器学习工程师:可以利用spRAG处理复杂的文本数据,提高模型的准确性。
金融分析师:通过spRAG快速获取金融报告中的关键信息。
法律专业人士:使用spRAG从大量的法律文件中检索相关信息。
使用场景示例:
使用spRAG分析金融报告,预测市场趋势。
法律顾问使用spRAG从历史案例中检索判例法。
学术研究人员利用spRAG从大量文献中提取研究资料。
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