08｜ RAG简报助手：打造读报小助手，每天为你节约半小时
叶伟民
你好，我是叶伟民。
实战案例 1 存在一个问题，并非所有同学都有一个现成的 MIS 系统可以改造。对于这部分同学，没有办法深入研究实战案例 1。
针对这一点，我推出了实战案例 2，它就是“AI 读报小助手”。这个实战案例最终的效果是，让大模型每天从国外著名的 IT 新闻网站 CNET 获取当天的 IT 新闻，然后进行摘要和翻译成中文，整理成一份简报，并自动打开给你查阅。
相比实战案例 1，这个实战案例可能绝大部分同学都感兴趣，而且比较实用。这样一来，你动手实践，甚至在使用中改进项目的动力也更强，这样也距离我们提升自身 RAG 能力的目标更进一步。毕竟师傅带进门，修行在个人。
好，我们这就开始今天的内容。
效果展示
现在我们来看看这个实战案例的效果。
这个实战案例会通过 Windows 任务计划每天运行一次 Python 脚本。在本地电脑上生成一份 CNET 当天新闻的简报，并通过浏览器自动打开。
这个实战案例的业务价值主要有三点。
第一，没有 AI 读报小助手的话，我们需要每天打开 CNET 网站。完成这个案例以后，我们就可以把这一步时间省了。
第二，CNET 新闻是英文的，有些同学看起来会比较费劲。这个案例将内容翻译成中文，看起来轻松多了。
第三，CNET 新闻是很长的一整篇文章，而且还夹有广告，阅读体验不好。这个案例将对整篇的文章做摘要。这样同学们可以先看摘要，确认文章是自己感兴趣的，然后再点击新闻链接，查看详细内容。
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AI
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1. 实战案例2是“AI读报小助手”，通过每天从CNET获取IT新闻，进行摘要和翻译成中文，节约时间并提供更好的阅读体验。 2. 该实战案例的业务价值包括节约打开CNET网站的时间、将英文新闻翻译成中文以及对新闻进行摘要，提高阅读效率和体验。 3. 该实战案例可以应用于工作中，如定时抓取美股新闻供金融行业使用，也可用于个人生活，如定时抓取感兴趣的英文网站新闻。 4. 该实战案例涉及的知识点包括知识入库、元数据、文本摘要和机器翻译，这些知识点是RAG应用中常见的。 5. 知识入库方式包括调用API、爬虫爬取网页、从第三方系统导入、从Excel/Word/PDF文件读取，建议选择最容易的方法进行知识入库。 6. RSS和RESTful API是稳定的知识入库方式，爬虫方式相对不稳定但难度不高，而从Word/PDF文件读取是相对困难的方法。 7. 建议选择最容易的知识入库方法，掌握基础形式后再挑战难度更高的方法。 8. RAG应用由用户提问和系统检索知识交给AI回答组成，元数据在RAG应用中是重要的信息，包括作者、创建日期、链接等。 9. 文本摘要和机器翻译是RAG应用中的重要知识点，能帮助节约阅读时间和提高用户体验。 10. 知识入库是RAG应用中的重要步骤，需要将知识保存进知识库以便检索查询。
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小韩爱学习催更+++2024-09-18归属地：北京- ティア（Erlin Ma）可以根据需求，只获取感兴趣的类别的文章，或者按照类别分多次获取。 同意类别内的文章，也可以按照喜好或者基于特定指标进行排序后去top##。 说到底，感觉就是信息提供方的推荐策略的反向应用。不知大家是否同意，欢迎讨论。2024-09-18归属地：日本
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