票证分析： RAG 模型分析传入票证中的文本内容，提取关键字、短语和上下文相关信息。
信息检索：该模型使用来自知识库、常见问题解答和历史票证数据的数据来更深入地了解问题。
分类：根据提取的信息，RAG 将票证分类为预定义类别或分配特定标签。
代理分配：根据专业知识、可用性和性能将票发送给最合适的代理或团队。
9.企业知识管理
越来越多的组织开始使用 RAG 技术来革新其内部知识管理流程。由于企业需要处理来自不同渠道的大量数据，因此在正确的时间找到正确的信息是一项艰巨的挑战。
RAG 技术以其独特的检索系统和生成式 AI 相结合的方式，有效地简化了这一过程。
例如，SlackGPT 等工具通过集成 RAG 模块来检索数据，改变了企业知识管理。
文档检索
RAG 系统首先访问公司的知识库，包括文 法律信息销售 档、内部 wiki 和存档报告。每当有查询时，RAG 系统都会快速检索相关信息。
生成回复
一旦检索到数据，RAG 的生成组件就会创建简洁、连贯的响应。
总结
RAG 能够熟练地总结长篇内容，例如冗长的项目讨论。因此，它能够快速提供数据的关键见解，从而减少时间浪费。即使是基于查询的信息请求，RAG 也能通过向用户总结相关信息来高效处理。
提高效率
通过消除搜索数据所花费的时间，由 RAG 提供支持的知识管理系统可以提高员工的工作效率。
增强协作
RAG 系统通过从各种来源提取信息并让每个人都可以访问来增强协作。这确保每位员工都了解情况并就项目进行更好的沟通。
10. 研究与开发
检索增强生成 (RAG) 是一个强大的工具，可以大大提高研发 (R&D) 流程的效率和效果。通过将自然语言处理与信息检索相结合，RAG 可以帮助研究人员：
加速文献综述
RAG 可以快速找到相关的研究论文、文章和其他资源，节省研究人员的时间。它访问大量信息，确保研究人员了解其领域的最新发展。
产生新的假设
RAG 可以研究大量数据，以发现可能带来新研究思路的模式和趋势。此外，它还可以通过整合来自不同来源的信息，帮助研究人员提出新的想法和观点。
改进实验设计
它可以研究过去的研究，以找到成功的实验设计和方法。通过了解常见的错误和挑战，研究人员可以创建更强大的实验。
分析实验结果
RAG 可以帮助研究人员理解复杂数据并找到重要的模式。它还可以协助检查实验结果是否支持研究想法。