摘要：表增强生成（Table Augmented Generation，简称 TAG）是一种创新技术，它通过整合表中的结构化数据来提升生成模型的输出质量，尤其在大语言模型（Large Language Models，LLM）中发挥着重要作用。TAG 与检索增强生成（
表增强生成（Table Augmented Generation，简称 TAG）是一种创新技术，它通过整合表中的结构化数据来提升生成模型的输出质量，尤其在大语言模型（Large Language Models，LLM）中发挥着重要作用。TAG 与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）常被相互比较，但二者存在显著差异。RAG 侧重于检索非结构化文本数据，而 TAG 则专注于集成表格数据，从而显著增强生成内容的精度、准确性和上下文感知能力。在金融、医疗保健和零售等对精确数据处理要求极高的行业中，结构化数据扮演着至关重要的角色，TAG 因此展现出巨大的应用价值。
随着大语言模型的蓬勃发展，生成式人工智能（Generative AI，简称GenAI）的强大功能得到了充分证明。然而，这些模型在处理结构化数据以及避免生成幻觉方面的局限性也逐渐暴露出来。TAG 的出现正是为了解决这些挑战，它通过将表格数据直接融入生成过程，为生成式 AI 的发展开辟了新的道路。本文深入探讨了 TAG 的核心概念、显著优势、潜在应用场景以及其与其他技术（如 RAG）之间的关系。此外，本文还分析了视觉语言模型（Visual Language Models，VLM）和光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）等领域的最新进展，以及这些进展如何进一步提升 TAG 的有效性。
在处理结构化信息时，传统的生成模型往往会在数据准确性和一致性方面遭遇诸多困难。而 TAG 利用表格作为直接的信息源，有效解决了这一问题，显著提高了生成内容的可靠性。
TAG 技术拥有诸多关键优势：
提高准确性TAG 直接利用结构化数据，最大限度地减少了生成幻觉现象的发生。与仅依赖非结构化文本的模型相比，它能够确保输出内容更为准确。实时数据集成TAG 支持整合动态表中的实时数据，从而使用户能够获取最新、最及时的见解。增强的上下文保留借助表格等 HTML 结构，TAG 有助于更好地保留上下文信息，同时减少噪声干扰，进而生成更加连贯且相关的内容。适用于特定行业在金融、零售和医疗保健等行业，结构化数据是决策和本文的基础。TAG 在这些领域具有特别重要的应用价值，能够为相关行业提供有力支持。3 TAG 技术的应用场景在金融、医疗保健、零售和智能制造等行业中，结构化数据是核心决策的基础。企业应识别 TAG 可以通过提高数据准确性和实时洞察来提供竞争优势的具体场景。以下是按行业分类的详细应用场景：
1、金融领域智能投研将上市公司 10 年财报表格（包含 200+ 指标）转化为 LLM 可理解的时序张量，生成带置信区间的盈利预测。通过 TAG 技术，企业能够更精准地分析财务数据，提升投资决策的科学性和前瞻性。风险控制在信用卡反欺诈系统中，TAG 可以实时关联交易流水表（10 亿级记录）与用户画像，将响应速度提升至 50 毫秒。这种高效的数据处理能力能够显著增强风险识别的时效性和准确性。2、医疗健康领域诊疗决策通过电子病历表格（包含检验值、用药记录等）与医学指南的双编码器架构，TAG 能够生成符合循证医学标准的诊断建议。这种技术能够帮助医生快速、准确地制定个性化治疗方案。药物研发利用化合物属性表（包含分子量、溶解度等 50+ 参数）驱动 LLM 生成合成路径，TAG 可以显著提高药物研发的成功率（提升 37%）。通过精确的数据处理和生成能力，TAG 为新药研发提供了强大的技术支持。3、零售领域供应链优化TAG 可以通过分析销售数据和库存信息，优化供应链管理和营销策略。例如，ERP 系统中的物料清单（BOM）表与实时库存数据融合，能够动态生成排产方案，从而提高库存管理的效率和灵活性。市场分析与预测在市场分析方面，TAG 可以整合动态的销售数据和市场趋势信息，生成实时的市场分析报告。这种能力能够帮助零售企业快速响应市场变化，优化营销策略。尽管 TAG（表增强生成）和 RAG（检索增强生成）都旨在提升生成模型的性能，但二者在方法和应用场景上存在显著差异。
RAG 通过从外部非结构化数据源（如文本文档、网页等）检索相关信息，并将其整合到提示中，从而生成特定于上下文的响应。它在需要广泛上下文知识的场景中表现出色，例如客服问答和知识检索。
TAG 则专注于利用表格中的结构化数据来指导生成过程。当精度和准确度至关重要时，尤其是在处理以表格形式组织的数值或分类数据时，TAG 是最优选择。例如，在金融、医疗保健等领域，结构化数据是决策和报告的基础，TAG 能够显著提升生成内容的可靠性和准确性。
对比表如下：
表增强生成（TAG）技术是提升大语言模型（LLM）效用的关键进展，尤其在数据密集型行业中具有显著价值。通过专注于结构化数据的处理与整合，TAG 为生成式 AI 的应用提供了一种更可靠、准确且上下文感知的解决方案。这种技术不仅弥补了传统生成模型在处理结构化数据时的不足，还显著提升了生成内容的质量和可信度。
在金融、医疗保健、零售和智能制造等关键领域，结构化数据是决策的核心基础。TAG 的出现为这些行业提供了一种强大的工具，能够将表格数据直接融入生成过程中，从而实现高精度的分析、预测和报告。此外，随着视觉语言模型（VLM）和光学字符识别（OCR）技术的不断发展，TAG 的应用范围进一步扩展，能够处理来自扫描文档、PDF 和网页等多种来源的表格数据，极大地丰富了其应用场景。
然而，TAG 的成功实施并非孤立的技术突破，而是需要与其他技术的深度集成。通过与检索增强生成（RAG）等技术的结合，TAG 能够在提供精确数据支持的同时，利用广泛的上下文知识，从而实现更全面的生成能力。此外，持续的技术创新和优化，如鲁棒的数据治理、高效的多表关联处理以及实时数据响应，将进一步提升 TAG 的性能和适用性。
对于寻求充分利用生成式 AI 潜力的组织而言，采用 TAG 并不断探索其与其他技术的融合方式，不仅是技术进步的必然选择，更是实现业务增长和竞争优势的关键策略。通过投资于数据治理、跨部门协作以及技术人才的培养，企业能够更好地应对 TAG 实施过程中的挑战，从而在数据驱动的未来中占据有利地位。
总之，TAG 不仅是生成式 AI 领域的一项重要创新，更是推动行业数字化转型和智能化升级的核心力量。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，TAG 将在更多领域发挥其独特价值，为组织带来前所未有的机遇。
来源：正正杂说