enterprise-rag-challenge：基于企业年报的AI问答挑战

enterprise-rag-challenge：基于企业年报的AI问答挑战

enterprise-rag-challenge Enterprise RAG Challenge to test accuracy of different LLM-driven assistants 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/enterprise-rag-challenge

项目介绍

enterprise-rag-challenge 是一个面向开发者和研究者的开源项目，旨在通过构建 AI 驱动的助手来回答基于企业年报的问题。该项目起源于一个友好的团队竞赛，目的是衡量和比较不同技术在处理大规模文本数据时的准确性和 hallucination（虚构信息）率。参与者可以使用任何技术，包括本地、云托管或第三方服务，只要能够处理企业年报数据并回答相关问题。

项目技术分析

该项目采用了 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统和 Domain-Driven AI Assistants（基于知识图的AI助手）等技术。RAG 系统结合了检索和生成模型的优势，能够在大规模数据集上提供准确的信息检索和生成式回答。本项目中的 RAG 系统被设计为可以处理公开的年度报告，并基于这些报告回答具体问题。

项目的技术实现涉及以下方面：

• 数据处理：项目提供了约 7496 份企业年报，每份文件都包含了公司名称和文件 sha1 哈希值。
• 随机种子生成：为了保证公平性，项目使用区块链 API 生成不可预测的随机种子，确保所有参与者在相同条件下竞赛。
• 问题生成：问题生成器根据随机种子从数据集中选择文件，并为这些文件生成随机问题。
• 答案提交：参与者需要按照规定的格式提交答案，包括问题文本、问题类型、答案和引用的文件信息。

项目技术应用场景

enterprise-rag-challenge 的应用场景非常广泛，尤其在企业环境中具有实际价值。以下是几个主要的应用场景：

• 企业信息检索：企业可以利用该技术快速检索年度报告中的关键信息，如员工人数、财务指标等。
• 客户支持：内部客户支持团队可以使用该系统快速找到客户问题的答案，提高效率。
• 销售与市场分析：销售人员可以利用该系统分析竞争对手的年报，获取市场情报。
• 风险评估：金融机构可以利用该系统进行风险评估，如债务与股权比例、投资趋势等。

项目特点

enterprise-rag-challenge 具有以下特点：

• 开放性：任何人都可以参与挑战，使用任何技术栈构建 RAG 系统。
• 公平性：所有参与者都使用相同的文件和问题集，确保竞争公平。
• 灵活性：项目允许参与者自由选择技术，无论是本地部署还是云服务。
• 实用性：项目的问题和答案设计贴近实际业务场景，有助于企业的实际应用。
• 安全性：所有文件和问题都通过哈希值进行验证，确保数据的完整性。

总结

enterprise-rag-challenge 是一个兼具技术挑战和应用价值的项目。它不仅为开发者和研究者提供了一个展示和比较技术实力的平台，同时也为企业提供了一种新的方式来处理和分析大量文本数据。通过参与这个项目，参与者不仅能够提升自己的技术水平，还能为企业的实际业务带来价值。如果你对自然语言处理、信息检索或企业应用感兴趣，那么 enterprise-rag-challenge 值得你一试！

enterprise-rag-challenge Enterprise RAG Challenge to test accuracy of different LLM-driven assistants 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/enterprise-rag-challenge