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LlamaIndex团队Talk： 报告人：Jerry Liu, LlamaIndex co-founder/CEO， 报告时间： J une 11, 2024 报告主题：“ 在复杂文档上构建高级的RAG ”， 主题原文：“ Building Advanced RAG Over Complex Documents” 报告概要内容如下： 技术报告强调了数据质量（ RAG is only as Good as your Data ） 在构建高效RAG系统中的核心作用，并探讨了如何通过引入Agent的概念来克服RAG的局限性，实现更复杂、更动态的查询处理和任务执行。 通过工作坊和实践指导，提供了将这些理论应用到实际构建中的途径。 数据质量的重要性 数据质量基础 ：强调了“垃圾进，垃圾出”（Garbage in = Garbage Out）的原则，指出数据质量是任何生产级LLM应用的关键组成部分。 数据解析 ：不良的解析器会导致数据质量下降，即使是最优秀的LLM也会被格式混乱的文本或表格所困扰。 LlamaParse ：一个专为构建复杂文档RAG而设
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