检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京化工大学信息化办公室(信息中心),北京100029 [2]北京化工大学化学学院,北京100029
出 处:《中国高校科技》2025年第4期53-59,共7页China University Science & Technology
基 金:中国高校产学研创新基金-2023年新一代信息技术创新项目资助课题“融合LLM和本地文档的私域科研文献管理平台的建设研究与实践”(2023IT005);北京市高等教育学会2024年立项面上课题“面向高校教学科研过程知识管理需求的私域LLM应用策略与实践研究”(MS2024134)。
摘 要:大型语言模型(LLM)在高校教育教学领域知识管理中具有重要应用潜力,但当前领域模型和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)两种主要技术路径在系统灵活性、数据隐私保护和数据可用性等方面存在一定局限性。基于此,提出了一种可行的知识管理平台架构,该架构以私有化部署的LLM为核心,并与具备细粒度访问控制机制的RAG知识库系统相结合;该架构在确保数据安全性的前提下,充分利用LLM的文本处理能力,为高校教学科研活动中的知识管理需求提供智能化支持平台。测试结果表明,该架构可有效平衡知识管理系统的安全性与功能性,为高校师生的知识管理数字化转型提供了可借鉴的技术解决方案。
关 键 词:LLM RAG 知识管理 数据安全 LangChain
分 类 号:G45[文化科学—教育学] TP315[文化科学—教育技术学]
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