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不可忽视的是，CompanyExtraction: # Step 1: Write a RAG query query_prompt_template = get_prompt("extract_company_query_writer") query_prompt = query_prompt_template.format(text) query_response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.2", messages=[{"role": "user", "content": query_prompt}] ) query = response.choices[0].message.content query_embedding = embed(query) docs = vector_db.search(query_embedding, top_k=5) context = "\n".join([d.content for d in docs]) # Step 2: Extract with context prompt_template = get_prompt("extract_company_with_rag") prompt = prompt_template.format(text=text, context=context) response = client.chat.completions.parse( model="gpt-5.2", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], response_format=CompanyExtraction, ) return response.choices[0].message"
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。，更多细节参见Replica Rolex
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