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AI 为什么不认识 Excel 文件?——用 SpreadJS 与 GCExcel 打通 AI 与数据的鸿沟

AI 为什么不认识 Excel 文件?——用 SpreadJS 与 GCExcel 打通 AI 与数据的鸿沟 如何利用AI、SpreadJS与GCExcel构建下一代智能Excel处理方案 当下,很多企业已经把AI接入到业务系统:合同用AI审核、知识库用AI问答、文档用AI总结。你会发现——Word、PDF、图片,AI基本都能“看懂”;唯独一到Excel,常常提示“不支持”或“内容不完整”。为什么AI对Excel“犯迷糊”?如何让AI像人一样理解、加工并回写表格数据?答案就在于:AI天生不“懂”Excel结构,而SpreadJS(前端在线Excel)与GcExcel(Java服务端表格组件)提供了标准化、可编程的解析与读写能力,把Excel变成AI可消费的数据接口。 一、AI为什么不认识Excel? 文件结构复杂:Excel(xlsx)本质是压缩包+XML/二进制,包含工作簿、工作表、单元格样式、合并信息、数据验证、公式、图表、数据透视表、切片器、迷你图、形状等多层结构。通用大模型只擅长“文本流”,面对这种“结构化+呈现层+计算引擎”的复合格式,无法直接还原业务语义。 计算语义缺失:E...

怎样为你的 RAG 应用选择合适的嵌入模型?

编者按: 在构建检索增强生成(RAG)系统时,为何有些应用能精准回答用户问题,而另一些却频频"答非所问"?问题的关键,往往不在于大语言模型本身,而在于你是否选对了嵌入模型。 我们今天为大家带来的这篇文章明确指出:选择合适的嵌入模型,是提升 RAG 系统回答质量与运行效率的关键所在。 文章从嵌入的基本原理讲起,系统解析了词嵌入、句嵌入、文档嵌入等不同类型及其适用场景,并深入探讨了上下文窗口、分词方式、维度、训练数据、成本等关键参数的影响。作者还通过医疗论文检索的实例,演示了如何逐步筛选嵌入模型。 作者 | Vivedha Elango 编译 | 岳扬 检索增强生成(RAG)是当前构建生成式 AI 应用最热门的框架。企业机构青睐它,因为它能利用专有数据来回答用户问题,使大语言模型能够为用户提供精准、及时且与问题高度相关的答案。 根据我近两年构建 RAG 应用的经验,回答质量很大程度上取决于检索到的上下文信息。 而提升 RAG 检索效果的关键在于:将数据分割至合适大小的文本块、选择合适的嵌入模型,并采用高效的检索机制。 嵌入模型是大语言模型的支柱。当你要求大语言模型协助调试代码时,你输入的文...

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