【RAG竞赛获奖方案】CCF第七届AIOps国际挑战赛季军方案分享EasyRAG：一个面向AIOps的简洁RAG框架

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今天，我们来看看一个竞赛的方案，之前有讲过 EasyRAG，现在作者【来自北航，也是老刘说NLP社区的成员】专门写了个稿子，可以再次温习下。 历经4个月的时间，从初赛赛道第1，复赛赛道第2，到最后决赛获得季军，这一路我们团队收获了很多实践经验，也结识了不少业界的RAG研究者，受益匪浅。应组委会邀请，本文介绍一下我们EasyRAG方案的亮点和实验结果，欢迎感兴趣的朋友批评指正！ 开源地址： https://github.com/BUAADreamer/EasyRAG 技术报告： https://github.com/BUAADreamer/EasyRAG/blob/master/assets/ 技术报告.pdf PPT： https://github.com/BUAADreamer/EasyRAG/blob/master/assets/PPT.pdf 论文链接： EasyRAG: Efficient Retrieval-Augmented Generation Framework for Automated Network Operations 挑战赛官网： https://competition.aiops-challenge.com/home/competition/1780211530478944282 0.概览 先简要介绍背景，本次比赛题目是面 ………………………………