LLM大模型+RAG知识库是破解通用AI大模型写作缺点的有效途径!
直接使用通用大模型 (DeepSeek/OpenAI/通义千问等) 进行公文写作的缺点 |
依托LLM+RAG 进行公文写作的优势 |
大模型存在训练数据滞后的问题,公文引用的数据有更新延迟的天然不足。倘若大模型更新时间是2024年11月,那么将无法第一时间引用2025年3月两会中的一些核心表述,造成稿子无法紧跟时政热点。 | 在大模型存量数据的基础上,可以第一时间更新最新参考资料到RAG,能有效弥补LLM训练数据延迟的问题,确保政策把握的精准性。 |
大模型索引的数据来源于全网公开文档,有一些来源于非正规渠道,质量参差不齐,造成匹配精准度低。 | RAG拥有10万+精选范文(省市县三级案例),并拥有五级标签体系(文种/主题/层级/场景/时效)确保能实现高度匹配。撰写时系统自动推荐: ✅ 兄弟单位高质量范文案例(3-5份) ✅ 权威政策索引,如发改委要求 ✅ 海量佳词妙句等高端词汇提示 |
表述口语化:“要下大力气解决” vs “强化攻坚力度” 用词不精准:混淆“审议”与“审定”、“部署”与“安排”等近义词 |
50万+机关专属语料库,覆盖15类公文场景高频表达,确保表述规范、高端。 |
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