来源 :开普云2024-08-16
开普云“智库秘书”产品，是提供高效、精准智能问答、智能写作和文件解读等服务的人工智能工具，帮助用户快速获取知识和高效创作内容，是企业和个人智能化转型的重要加速器。
核心技术的创新是提升大模型产品竞争力的关键，“智库秘书”的良好用户体验和产品表现来自于开普云在核心AI技术的重要创新。开普云对检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）流程进行了深度优化，确保用户在各种复杂场景下获得最佳体验。RAG流程作为智能问答和智能写作的核心基础环节，其优化效果直接关系到系统输出的质量和效率。
RAG系统核心工作流程
具体来说，RAG是在利用大语言模型输出内容之前，先从外部知识库检索相关信息。这种方法可以提高大语言模型的性能，使其能够更好地理解问题并生成更准确的答案。RAG系统包括三个阶段：检索、增强和生成。在检索阶段，系统从知识库中检索相关信息；在增强阶段，系统对检索到的信息进行处理和分析；在生成阶段，系统将处理后的信息转化为自然语言文本输出。通过这种方式，RAG系统能够更好地处理复杂的问题和任务，提高大语言模型的性能和可靠性，提供更准确和更有用的答案或文本。
开普云技术团队对检索、增强到生成的各个环节进行了精心设计和深度优化，实现了“智库秘书”智能问答和智能写作效果的大幅度提升，为用户带来全新体验。
我们将通过一系列文章详细介绍开普云在RAG流程各个阶段进行的优化细节，揭示其如何通过技术创新重塑智能体验。本文首先将详细介绍检索阶段的优化策略。
在检索阶段，最大难点是如何在海量数据中快速准确地找到用户所需的信息，数据的质量和结构直接影响检索的效率和准确性。为此，开普云进行了一系列技术升级。
提升数据质量
通过精细化的数据清洗流程，开普云移除了不必要的信息，包括特殊字符、无关的元数据和冗余文本，确保了检索的数据源是高质量和高相关性的。这一过程不仅提升了检索的准确度，也加快了检索速度，因为系统不必再处理和分析无用的数据。
数据存储规则配置界面
优化索引结构
重新设计了索引结构，使其更加适应稀疏和稠密向量搜索的需要。这种优化使得全文搜索更加高效，无论是对于关键词的直接匹配，还是对于复杂查询的深度理解，“智库秘书”都能迅速给出响应。
数据切分规则配置界面
丰富元数据
为了进一步提升检索效率，开普云还添加了丰富的元数据信息，包括日期、来源和级别标记等。这些元数据不仅作为结构化搜索层用于高级检索，提高了检索准确度，而且为后续的内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，结合了全文搜索、稀疏向量搜索和稠密向量搜索的优点，大大提高了检索的灵活性和准确性，无论用户的查询是简单直接还是复杂多变，“智库秘书”都能找到最相关的内容。
引入图数据库查询
通过将实体转换为节点，关系转换为边，技术团队构建了一个强大的图数据库。这样的结构使得“智库秘书”能够利用实体之间的关系来提高检索的准确率，展现出更加出色的性能。
多路检索内容重排序
对于多路检索的内容，技术团队通过模型进一步对召回内容行了重排序，还根据不同的查询情况实现了多种查询策略。这意味着“智库秘书”能够根据查询的具体需求，动态调整检索策略，确保每次检索都能够得到最优的结果。
通过这些策略，RAG系统在检索阶段可以更好地检索相关的文档，进而提高整个“智库秘书”产品的效果。