TriageOps 质检场景 RAG Demo 开源
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TriageOps 质检场景 RAG Demo 开源
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AI 综述
纵稚开源了质检场景 RAG Demo「TriageOps」，通过 intake、evidence、decision 三段流程设置三处可失败检查点，证据不足时升级人工；在20个固定种子用例中，决策与规则引擎一致率为100%，升级人工比例25%，检查点失败6次，平均工具调用5.55次。 该 Demo 的决策由规则代码计算，模型只生成理由，并校验理由中的 [evidence-id] 是否与证据集合一致。评测数据均为脚本生成的合成数据，不是客户数据，也不代表真实工厂；项目不承诺准确率，仅覆盖一个语料和一个部署目标，不是托管服务。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月26日 19:46
TriageOps 开源带三处检查点的 RAG Demo，附 20 例评测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- 掘金 · 人工智能TriageOps 开源带三处检查点的 RAG Demo，附 20 例评测
作者开源质检场景 RAG Demo TriageOps，通过 intake、evidence、decision 三段流程设置三处可失败检查点，并在证据不足时升级人工。20 个固定种子用例中，决策与规则引擎一致率 100%，升级人工比例 25%，检查点失败 6 次，平均工具调用 5.55 次。决策由规则代码计算，模型仅生成理由，并校验 [evidence-id] 与证据集合一致。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。