開(kāi)普云“智庫(kù)秘書(shū)”產(chǎn)品，是提供高效、精準(zhǔn)智能問(wèn)答、智能寫(xiě)作和文件解讀等服務(wù)的人工智能工具，幫助用戶(hù)快速獲取知識(shí)和高效創(chuàng)作內(nèi)容，是企業(yè)和個(gè)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(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，“智庫(kù)秘書(shū)”的良好用戶(hù)體驗(yàn)和產(chǎn)品表現(xiàn)來(lái)自于開(kāi)普云在核心AI技術(shù)的重要?jiǎng)?chuàng)新。開(kāi)普云對(duì)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(hù)在各種復(fù)雜場(chǎng)景下獲得最佳體驗(yàn)。RAG流程作為智能問(wèn)答和智能寫(xiě)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(lái)說(shuō)，RAG是在利用大語(yǔ)言模型輸出內(nèi)容之前，先從外部知識(shí)庫(kù)檢索相關(guān)信息。這種方法可以提高大語(yǔ)言模型的性能，使其能夠更好地理解問(wèn)題并生成更準(zhǔn)確的答案。RAG系統(tǒng)包括三個(gè)階段：檢索、增強(qiáng)和生成。在檢索階段，系統(tǒng)從知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)信息；在增強(qiáng)階段，系統(tǒng)對(duì)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(yǔ)言文本輸出。通過(guò)這種方式，RAG系統(tǒng)能夠更好地處理復(fù)雜的問(wèn)題和任務(wù)，提高大語(yǔ)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(kāi)普云技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)檢索、增強(qiáng)到生成的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行了精心設(shè)計(jì)和深度優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了“智庫(kù)秘書(shū)”智能問(wèn)答和智能寫(xiě)作效果的大幅度提升，為用戶(hù)帶來(lái)全新體驗(yàn)。

本文將詳細(xì)介紹開(kāi)普云在RAG流程各個(gè)階段進(jìn)行的優(yōu)化細(xì)節(jié)，揭示其如何通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新重塑智能體驗(yàn)。

一、檢索階段

在檢索階段，最大難點(diǎn)是如何在海量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地找到用戶(hù)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(kāi)普云進(jìn)行了一系列技術(shù)升級(jí)：

提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過(guò)精細(xì)化的數(shù)據(jù)清洗流程，開(kāi)普云移除了不必要的信息，包括特殊字符、無(wú)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(guò)程不僅提升了檢索的準(zhǔn)確度，也加快了檢索速度，因?yàn)橄到y(tǒng)不必再處理和分析無(wú)用的數(shù)據(jù)。

優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)：重新設(shè)計(jì)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(wú)論是對(duì)于關(guān)鍵詞的直接匹配，還是對(duì)于復(fù)雜查詢(xún)的深度理解，“智庫(kù)秘書(shū)”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(kāi)普云還添加了豐富的元數(shù)據(jù)信息，包括日期、來(lái)源和級(jí)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(jí)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(diǎn)，大大提高了檢索的靈活性和準(zhǔn)確性，無(wú)論用戶(hù)的查詢(xún)是簡(jiǎn)單直接還是復(fù)雜多變，“智庫(kù)秘書(shū)”都能找到最相關(guān)的內(nèi)容。

引入圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)，通過(guò)將實(shí)體轉(zhuǎn)換為節(jié)點(diǎn)，關(guān)系轉(zhuǎn)換為邊，技術(shù)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)強(qiáng)大的圖數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣的結(jié)構(gòu)使得“智庫(kù)秘書(shū)”能夠利用實(shí)體之間的關(guān)系來(lái)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(duì)于多路檢索的內(nèi)容，技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過(guò)模型進(jìn)一步對(duì)召回內(nèi)容行了重排序，還根據(jù)不同的查詢(xún)情況實(shí)現(xiàn)了多種查詢(xún)策略。這意味著“智庫(kù)秘書(shū)”能夠根據(jù)查詢(xún)的具體需求，動(dòng)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(diǎn)主要集中在如何增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜查詢(xún)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(diǎn)過(guò)程中，開(kāi)普云開(kāi)展了多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新：

采用子查詢(xún)分解技術(shù)：“智庫(kù)秘書(shū)”能夠?qū)?fù)雜的原始查詢(xún)分解為多個(gè)子查詢(xún)，這使得系統(tǒng)能夠從多個(gè)角度探索問(wèn)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?yàn)橄到y(tǒng)可以更細(xì)致地理解和處理查詢(xún)的各個(gè)部分。

動(dòng)態(tài)切換機(jī)制：為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)對(duì)用戶(hù)意圖的理解，技術(shù)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多個(gè)RAG流程構(gòu)成的應(yīng)用框架，并實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)切換機(jī)制。這意味著“智庫(kù)秘書(shū)”能夠根據(jù)不同的查詢(xún)和上下文，靈活地切換至最適合的RAG流程。這樣的動(dòng)態(tài)調(diào)整極大提升了系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜和模糊意圖的處理能力。

上下文存儲(chǔ)和鏈接：在處理檢索到的有限內(nèi)容時(shí)，開(kāi)普云特別注意了上下文的存儲(chǔ)和鏈接?！爸菐?kù)秘書(shū)”將這些內(nèi)容的上下文信息單獨(dú)存儲(chǔ)，并在將內(nèi)容送入大語(yǔ)言模型之前，通過(guò)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(yǔ)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(diǎn)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(hù)對(duì)答案的后續(xù)修正，都是需要解決的問(wèn)題。生成階段是將前兩個(gè)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(kāi)普云技術(shù)團(tuán)隊(duì)的優(yōu)化工作專(zhuān)注于提升語(yǔ)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(kāi)普云對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行了定向微調(diào)，主要通過(guò)使用檢索增強(qiáng)生成的數(shù)據(jù)集來(lái)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(guò)這種定向微調(diào)，“智庫(kù)秘書(shū)”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(xún)，還能夠生成更加自然、準(zhǔn)確的回答。

此外，開(kāi)普云還引入了額外的評(píng)估校正算法來(lái)確保生成內(nèi)容的一致性和準(zhǔn)確性。這些算法能夠評(píng)估生成文本的質(zhì)量，并在必要時(shí)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(guò)的。這使得“智庫(kù)秘書(shū)”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(guò)這些優(yōu)化，“智庫(kù)秘書(shū)”在生成階段的性能得到提升，以更高效率處理各種智能問(wèn)答和智能寫(xiě)作任務(wù)，為用戶(hù)帶來(lái)了更佳體驗(yàn)，

開(kāi)普云將持續(xù)打磨“智庫(kù)秘書(shū)”，提升RAG各環(huán)節(jié)能力，充分發(fā)揮大語(yǔ)言模型理解和預(yù)測(cè)用戶(hù)真實(shí)需求的能力，提供更加主動(dòng)和個(gè)性化的交互體驗(yàn)，將”智庫(kù)秘書(shū)“打造成為智能化辦公和知識(shí)管理領(lǐng)域的領(lǐng)軍產(chǎn)品。