成功可信度中
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实现提示增强、语义搜索和摘要
球探需要花费 200-300 小时梳理超过 30 万份非结构化球探报告，使得球员评估变得困难且耗时。Sevilla FC 使用 Llama 3.1 70B Instruct 和 IBM watsonx 创建了 Scout Advisor。该应用利用提示增强（处理足球术语）和 RAG，以对话方式搜索和总结球员表现，将评估时间从数小时缩短至数秒。
Sevilla Fútbol Club (Sevilla FC)发布于 2026年7月27日阅读 0
将单个球员的多份球探报告评估时间从数小时缩短至数秒
未披露
能够基于大量人类专家意见的数据集识别球员
未披露
使 Sevilla FC 成为体育行业全球 AI 领导者
未披露
01
业务背景
球探需要花费 200-300 小时梳理超过 30 万份非结构化球探报告，使得球员评估变得困难且耗时。Sevilla FC 使用 Llama 3.1 70B Instruct 和 IBM watsonx 创建了 Scout Advisor。该应用利用提示增强（处理足球术语）和 RAG，以对话方式搜索和总结球员表现，将评估时间从数小时缩短至数秒。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
将单个球员的多份球探报告评估时间从数小时缩短至数秒：
能够基于大量人类专家意见的数据集识别球员：
使 Sevilla FC 成为体育行业全球 AI 领导者：
创造了咨询机会和新的收入来源：
通过将开源 Llama 部署在安全环境中确保完全安全：
05
风险与边界
客户 / 负责人引述
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信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。