開普云深度優(yōu)化RAG流程，重構(gòu)“智庫秘書”智能體驗
開普云“智庫秘書”產(chǎn)品，是提供高效、精準(zhǔn)智能問答、智能寫作和文件解讀等服務(wù)的人工智能工具，幫助用戶快速獲取知識和高效創(chuàng)作內(nèi)容，是企業(yè)和個人智能化轉(zhuǎn)型的重要加速器。
核心技術(shù)的創(chuàng)新是提升大模型產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵，“智庫秘書”的良好用戶體驗和產(chǎn)品表現(xiàn)來自于開普云在核心AI技術(shù)的重要創(chuàng)新。開普云對檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation,RAG）流程進(jìn)行了深度優(yōu)化，確保用戶在各種復(fù)雜場景下獲得最佳體驗。RAG流程作為智能問答和智能寫作的核心基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其優(yōu)化效果直接關(guān)系到系統(tǒng)輸出的質(zhì)量和效率。
具體來說，RAG是在利用大語言模型輸出內(nèi)容之前，先從外部知識庫檢索相關(guān)信息。這種方法可以提高大語言模型的性能，使其能夠更好地理解問題并生成更準(zhǔn)確的答案。RAG系統(tǒng)包括三個階段：檢索、增強(qiáng)和生成。在檢索階段，系統(tǒng)從知識庫中檢索相關(guān)信息；在增強(qiáng)階段，系統(tǒng)對檢索到的信息進(jìn)行處理和分析；在生成階段，系統(tǒng)將處理后的信息轉(zhuǎn)化為自然語言文本輸出。通過這種方式，RAG系統(tǒng)能夠更好地處理復(fù)雜的問題和任務(wù)，提高大語言模型的性能和可靠性，提供更準(zhǔn)確和更有用的答案或文本。
RAG系統(tǒng)核心工作流程
開普云技術(shù)團(tuán)隊對檢索、增強(qiáng)到生成的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行了精心設(shè)計和深度優(yōu)化，實現(xiàn)了“智庫秘書”智能問答和智能寫作效果的大幅度提升，為用戶帶來全新體驗。
本文將詳細(xì)介紹開普云在RAG流程各個階段進(jìn)行的優(yōu)化細(xì)節(jié)，揭示其如何通過技術(shù)創(chuàng)新重塑智能體驗。
一、檢索階段
在檢索階段，最大難點是如何在海量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地找到用戶所需的信息，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)直接影響檢索的效率和準(zhǔn)確性。為此，開普云進(jìn)行了一系列技術(shù)升級：
提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過精細(xì)化的數(shù)據(jù)清洗流程，開普云移除了不必要的信息，包括特殊字符、無關(guān)的元數(shù)據(jù)和冗余文本，確保了檢索的數(shù)據(jù)源是高質(zhì)量和高相關(guān)性的。這一過程不僅提升了檢索的準(zhǔn)確度，也加快了檢索速度，因為系統(tǒng)不必再處理和分析無用的數(shù)據(jù)。
優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)：重新設(shè)計了索引結(jié)構(gòu)，使其更加適應(yīng)稀疏和稠密向量搜索的需要。這種優(yōu)化使得全文搜索更加高效，無論是對于關(guān)鍵詞的直接匹配，還是對于復(fù)雜查詢的深度理解，“智庫秘書”都能迅速給出響應(yīng)。
豐富元數(shù)據(jù)：為了進(jìn)一步提升檢索效率，開普云還添加了豐富的元數(shù)據(jù)信息，包括日期、來源和級別標(biāo)記等。這些元數(shù)據(jù)不僅作為結(jié)構(gòu)化搜索層用于高級檢索，提高了檢索準(zhǔn)確度，而且為后續(xù)的內(nèi)容分析和答案生成提供了重要的上下文信息。
混合搜索模式：采用的混合搜索模式，結(jié)合了全文搜索、稀疏向量搜索和稠密向量搜索的優(yōu)點，大大提高了檢索的靈活性和準(zhǔn)確性，無論用戶的查詢是簡單直接還是復(fù)雜多變，“智庫秘書”都能找到最相關(guān)的內(nèi)容。
引入圖數(shù)據(jù)庫查詢，通過將實體轉(zhuǎn)換為節(jié)點，關(guān)系轉(zhuǎn)換為邊，技術(shù)團(tuán)隊構(gòu)建了一個強(qiáng)大的圖數(shù)據(jù)庫。這樣的結(jié)構(gòu)使得“智庫秘書”能夠利用實體之間的關(guān)系來提高檢索的準(zhǔn)確率，展現(xiàn)出更加出色的性能。
多路檢索內(nèi)容重排序：對于多路檢索的內(nèi)容，技術(shù)團(tuán)隊通過模型進(jìn)一步對召回內(nèi)容行了重排序，還根據(jù)不同的查詢情況實現(xiàn)了多種查詢策略。這意味著“智庫秘書”能夠根據(jù)查詢的具體需求，動態(tài)調(diào)整檢索策略，確保每次檢索都能夠得到最優(yōu)的結(jié)果。
二、增強(qiáng)階段
在增強(qiáng)階段，難點主要集中在如何增強(qiáng)系統(tǒng)對復(fù)雜查詢的處理能力，以及如何提優(yōu)化信息的處理流程。在解決增強(qiáng)階段技術(shù)難點過程中，開普云開展了多項技術(shù)創(chuàng)新：
采用子查詢分解技術(shù)：“智庫秘書”能夠?qū)?fù)雜的原始查詢分解為多個子查詢，這使得系統(tǒng)能夠從多個角度探索問題，獲取更加豐富和多維的信息。這種分解不僅增加了答案的全面性，也提高了回答的準(zhǔn)確性，因為系統(tǒng)可以更細(xì)致地理解和處理查詢的各個部分。
動態(tài)切換機(jī)制：為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)對用戶意圖的理解，技術(shù)團(tuán)隊設(shè)計了多個RAG流程構(gòu)成的應(yīng)用框架，并實現(xiàn)了動態(tài)切換機(jī)制。這意味著“智庫秘書”能夠根據(jù)不同的查詢和上下文，靈活地切換至最適合的RAG流程。這樣的動態(tài)調(diào)整極大提升了系統(tǒng)對復(fù)雜和模糊意圖的處理能力。
上下文存儲和鏈接：在處理檢索到的有限內(nèi)容時，開普云特別注意了上下文的存儲和鏈接。“智庫秘書”將這些內(nèi)容的上下文信息單獨存儲，并在將內(nèi)容送入大語言模型之前，通過策略配置重新整合上下文。這一步驟關(guān)鍵在于它能夠使系統(tǒng)更好地理解信息的背景和語境，從而生成更加連貫和深入的答案。
三、生成階段
生成階段的核心難點在于如何將檢索和增強(qiáng)階段的信息有效轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的文本輸出。如何使生成的文本更加自然流暢，以及如何減少用戶對答案的后續(xù)修正，都是需要解決的問題。生成階段是將前兩個階段的成果轉(zhuǎn)化為流暢、準(zhǔn)確的答案或文本。在這一階段，開普云技術(shù)團(tuán)隊的優(yōu)化工作專注于提升語言模型的生成能力，以及確保生成內(nèi)容的質(zhì)量和一致性。
開普云對大語言模型進(jìn)行了定向微調(diào)，主要通過使用檢索增強(qiáng)生成的數(shù)據(jù)集來完成。這些數(shù)據(jù)集由高質(zhì)量的檢索結(jié)果和相關(guān)上下文組成，它們?yōu)槟Ｐ吞峁┝素S富的訓(xùn)練材料。通過這種定向微調(diào)，“智庫秘書”的大模型在RAG流程中的表現(xiàn)得到了顯著提升，不僅能夠更好地理解復(fù)雜的查詢，還能夠生成更加自然、準(zhǔn)確的回答。
此外，開普云還引入了額外的評估校正算法來確保生成內(nèi)容的一致性和準(zhǔn)確性。這些算法能夠評估生成文本的質(zhì)量，并在必要時進(jìn)行調(diào)整，從而確保最終輸出的答案或文本是可靠和信得過的。這使得“智庫秘書”不僅能夠提供信息，還能以一種易于理解和接受的方式提供信息。
通過這些優(yōu)化，“智庫秘書”在生成階段的性能得到提升，以更高效率處理各種智能問答和智能寫作任務(wù)，為用戶帶來了更佳體驗，
開普云將持續(xù)打磨“智庫秘書”，提升RAG各環(huán)節(jié)能力，充分發(fā)揮大語言模型理解和預(yù)測用戶真實需求的能力，提供更加主動和個性化的交互體驗，將”智庫秘書“打造成為智能化辦公和知識管理領(lǐng)域的領(lǐng)軍產(chǎn)品。
