Geo-RAG: Gaining Insights from Unstructured Geological Documents with Large Language Models
Rattachement africain : fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Summary This paper introduces Geo-RAG, a customized retrieval augmented generation (RAG) framework that utilizes large language models (LLMs) for the digital transformation of unstructured geological documents, offering a more efficient and accurate method for extracting insights. The integration of advanced AI technologies in the Geo-RAG framework marks a significant advancement in geological document processing and information retrieval, demonstrating the potential for substantial efficiency gains and improvements in accuracy in the domain of earth science.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Geo-RAG: Gaining Insights from Unstructured Geological Documents with Large Language Models
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- European Association of Geoscientists & Engineers
- Type
- proceedings-article
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Les institutions déclarées
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