開普云深度優化RAG流程，重構“智庫秘書”智能體驗
開普云“智庫秘書”產品，是提供高效、精準智能問答、智能寫作和文件解讀等服務的人工智能工具，幫助用戶快速獲取知識和高效創作內容，是企業和個人智能化轉型的重要加速器。
核心技術的創新是提升大模型產品競爭力的關鍵，“智庫秘書”的良好用戶體驗和產品表現來自于開普云在核心AI技術的重要創新。開普云對檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation,RAG）流程進行了深度優化，確保用戶在各種復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環節，其優化效果直接關系到系統輸出的質量和效率。
具體來說，RAG是在利用大語言模型輸出內容之前，先從外部知識庫檢索相關信息。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確的答案。RAG系統包括三個階段：檢索、增強和生成。在檢索階段，系統從知識庫中檢索相關信息；在增強階段，系統對檢索到的信息進行處理和分析；在生成階段，系統將處理后的信息轉化為自然語言文本輸出。通過這種方式，RAG系統能夠更好地處理復雜的問題和任務，提高大語言模型的性能和可靠性，提供更準確和更有用的答案或文本。
RAG系統核心工作流程
開普云技術團隊對檢索、增強到生成的各個環節進行了精心設計和深度優化，實現了“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。
本文將詳細介紹開普云在RAG流程各個階段進行的優化細節，揭示其如何通過技術創新重塑智能體驗。
一、檢索階段
在檢索階段，最大難點是如何在海量數據中快速準確地找到用戶所需的信息，數據的質量和結構直接影響檢索的效率和準確性。為此，開普云進行了一系列技術升級：
提升數據質量：通過精細化的數據清洗流程，開普云移除了不必要的信息，包括特殊字符、無關的元數據和冗余文本，確保了檢索的數據源是高質量和高相關性的。這一過程不僅提升了檢索的準確度，也加快了檢索速度，因為系統不必再處理和分析無用的數據。
優化索引結構：重新設計了索引結構，使其更加適應稀疏和稠密向量搜索的需要。這種優化使得全文搜索更加高效，無論是對于關鍵詞的直接匹配，還是對于復雜查詢的深度理解，“智庫秘書”都能迅速給出響應。
豐富元數據：為了進一步提升檢索效率，開普云還添加了豐富的元數據信息，包括日期、來源和級別標記等。這些元數據不僅作為結構化搜索層用于高級檢索，提高了檢索準確度，而且為后續的內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，結合了全文搜索、稀疏向量搜索和稠密向量搜索的優點，大大提高了檢索的靈活性和準確性，無論用戶的查詢是簡單直接還是復雜多變，“智庫秘書”都能找到最相關的內容。
引入圖數據庫查詢，通過將實體轉換為節點，關系轉換為邊，技術團隊構建了一個強大的圖數據庫。這樣的結構使得“智庫秘書”能夠利用實體之間的關系來提高檢索的準確率，展現出更加出色的性能。
多路檢索內容重排序：對于多路檢索的內容，技術團隊通過模型進一步對召回內容行了重排序，還根據不同的查詢情況實現了多種查詢策略。這意味著“智庫秘書”能夠根據查詢的具體需求，動態調整檢索策略，確保每次檢索都能夠得到最優的結果。
二、增強階段
在增強階段，難點主要集中在如何增強系統對復雜查詢的處理能力，以及如何提優化信息的處理流程。在解決增強階段技術難點過程中，開普云開展了多項技術創新：
采用子查詢分解技術：“智庫秘書”能夠將復雜的原始查詢分解為多個子查詢，這使得系統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，也提高了回答的準確性，因為系統可以更細致地理解和處理查詢的各個部分。
動態切換機制：為了進一步提升系統對用戶意圖的理解，技術團隊設計了多個RAG流程構成的應用框架，并實現了動態切換機制。這意味著“智庫秘書”能夠根據不同的查詢和上下文，靈活地切換至最適合的RAG流程。這樣的動態調整極大提升了系統對復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”將這些內容的上下文信息單獨存儲，并在將內容送入大語言模型之前，通過策略配置重新整合上下文。這一步驟關鍵在于它能夠使系統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階段的信息有效轉化為高質量的文本輸出。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化為流暢、準確的答案或文本。在這一階段，開普云技術團隊的優化工作專注于提升語言模型的生成能力，以及確保生成內容的質量和一致性。
開普云對大語言模型進行了定向微調，主要通過使用檢索增強生成的數據集來完成。這些數據集由高質量的檢索結果和相關上下文組成，它們為模型提供了豐富的訓練材料。通過這種定向微調，“智庫秘書”的大模型在RAG流程中的表現得到了顯著提升，不僅能夠更好地理解復雜的查詢，還能夠生成更加自然、準確的回答。
此外，開普云還引入了額外的評估校正算法來確保生成內容的一致性和準確性。這些算法能夠評估生成文本的質量，并在必要時進行調整，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，為用戶帶來了更佳體驗，
開普云將持續打磨“智庫秘書”，提升RAG各環節能力，充分發揮大語言模型理解和預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域的領軍產品。
