面向金融行业高可靠要求的 RAG 数据治理与评估体系工程化建设 各位朋友，大家好！今天我们来探讨一个在金融行业越来越重要的课题：面向金融行业高可靠要求的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 数据治理与评估体系的工程化建设。 金融行业对数据安全、准确性和合规性有着极高的要求。RAG 技术在金融领域的应用，例如智能客服、风险评估、投资建议等，都依赖于高质量的数据。因此，构建一个可靠的数据治理和评估体系至关重要。 一、RAG 技术在金融行业的应用与挑战 RAG 技术结合了信息检索和生成式模型的优势，能够利用外部知识库来增强生成模型的能力。在金融行业，RAG 有着广泛的应用前景： 智能客服： 通过检索金融产品说明书、FAQ 等文档，快速准确地回答客户的咨询。 风险评估： 结合宏观经济数据、公司财务报表等信息，辅助信贷风险、市场风险的评估。 投资建议： 基于市场研报、新闻资讯等信息，为投资者提供个性化的投资建议。 合规审查： 检索法律法规、监管政策等文档，辅助进行合规审查和报告生成。 然而，将 RAG 应用于金融行业也面临着诸多挑战： 数据质量： 金融数据往 …