利用大型语言模型实现准确高效的文档分析 (arxiv.org)

这篇论文介绍了ZenDB，一个用于分析文档集合的系统。ZenDB利用大型语言模型和文档的语义结构来回答SQL查询。它可以高效地从模板化文档中提取语义层次结构，并使用一种新的查询引擎来利用这些结构进行准确且经济高效的查询执行。实验结果表明，与基于LLM的基线相比，ZenDB可以节省高达30%的成本，同时保持或提高准确性，并且在精度和召回率方面分别超过基于RAG的基线高达61%和80%。