关于#普元 #AI落地者：AI 技术的价值在于落地应用，为业务创造价值。本文是“普元 AI 应用实践系列”中的一篇，将带您走进我们在 AI 产品实践方面的业务化场景与真实案例。

　　普元 AI 应用实践系列（之一）

　　在企业寻求智能化信息服务的背景下，大语言模型（LLM）虽能力强大，但在应用于特定领域知识问答时，常面临知识更新难、易产生事实性错误（“幻觉”）及回答缺乏依据等局限。检索增强生成（RAG）技术为此提供了一种结合外部知识库与 LLM 的有效解决思路。普元的 RAG 实践，通过其特定的架构设计与流程优化，构建了一种新型的企业知识智能交互范式，其核心价值体现为四大关键能力的融合与提升：

　　知识敏捷注入: 实现了知识库与大模型的物理和逻辑解耦。

　　内容精准生成: 通过上下文强制引导与精细化 Prompt 工程，有效控制 LLM 的生成过程。

　　过程透明可溯: 建立了从问题到答案的清晰证据链条。

　　效能协同优化: 深度融合并优化了检索与生成两大环节。

　　本文将详细介绍 RAG 技术的基础原理、面临的普遍挑战，并重点阐述普元如何通过其具体架构实践有效应对这些挑战，最终构筑上述四大核心能力。

　　RAG 技术及其潜在挑战

　　RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是结合外部知识库的检索能力与大语言模型的生成能力。其典型流程包括：

　　索引（Indexing）：将企业内部的文档、资料等知识源进行切分，通过嵌入模型（Embedding Model）计算成向量表示，存入向量数据库，构建可供检索的知识索引。

　　检索（Retrieval）：当用户提问时，将问题同样进行向量化，然后在向量数据库中基于语义相似性搜索，找出最相关的知识片段。

　　增强（Augmentation）：将检索到的相关知识片段作为上下文信息，与原始问题整合。

　　生成 （Generation）：将整合后的信息提交给大语言模型，由模型基于提供的上下文生成最终回答。

　　理论上，RAG 能够利用外部知识库提高回答的相关性和准确性。然而，在实际应用中，RAG 系统的效果很大程度上取决于实施细节，并可能面临以下挑战：

　　检索质量：检索模块能否精准、全面地找到与用户问题真正相关的知识片段至关重要。检索不准或召回不足，可能导致后续生成的内容偏离主题或缺乏关键信息。

　　知识时效性：虽然 RAG 避免了重新训练大模型的成本，但外部知识库本身的维护和更新机制仍需有效管理，否则检索到的信息可能依然过时。

　　上下文整合：如何有效地将检索到的多个（可能存在冲突或冗余的）知识片段与用户问题结合，并引导大模型准确理解和利用这些信息，是一个技术难点。

　　可解释性：即使答案基于检索内容生成，如何清晰地向用户展示答案来源，确保透明度和可信度，仍需精心设计。

　　应对挑战并构筑四大核心能力

　　针对前述 RAG 技术在检索质量、时效性、可解释性等方面的挑战，普元通过其定制化的 RAG 架构与细致的工程实现，有效攻克了这些难点，并转化为一系列显著的系统能力提升。

　　一、 摆脱重训束缚：

　　实现知识快速注入的技术创新

　　文本向量化嵌入: 将非结构化知识转化为独立于 LLM 的语义向量表示。

　　向量数据库持久化: 将语义向量存储在外部数据库中，实现知识与模型参数的分离。

　　增量式索引维护: 支持对向量数据库进行独立的增、删、改操作，仅更新受影响的知识索引。

　　LLM 无感更新: 知识库变更无需重新训练或微调大模型，实现低成本、高效率的知识迭代。

　　二、 缓解幻觉干扰：

　　达成上下文引导的精准内容生成

　　高相关性语义检索：利用向量相似度计算，精确查找与问题最匹配的知识片段。

　　检索结果动态整合：对检索到的多个片段进行排序、筛选或摘要，形成最优上下文供给 LLM。

　　增强提示词（Prompt）构建：将检索到的上下文信息结构化地融入 LLM 的输入 Prompt。

　　指令驱动的内容生成：通过 Prompt 指令，明确要求 LLM 必须依据提供的上下文进行回答，限制其自由发挥。

　　三、 迈向可验证 AI：

　　构建证据链驱动的问答透明化

　　片段来源标识记录：在处理过程中保留每个知识片段的原始来源信息（文档名、页码等）。

　　生成内容与证据的映射：建立从最终答案到所依据的源知识片段的明确关联。

　　答案旁注或引用展示：在用户界面展示生成答案所参考的关键原文片段或链接。

　　可选的详细溯源报告：提供更详细的追溯日志供深入验证。

　　四、 融合架构赋能：

　　达成检索与生成协同的效能优化

　　面向生成的检索调优：根据下游 LLM 的需求调整检索策略（召回数量、阈值等）。

　　上下文感知的模型推理：确保 LLM 能有效理解并利用复杂的检索上下文。

　　响应时延优化：平衡检索精度与系统响应速度，优化端到端流程。

　　综合效果评估与迭代：建立评估体系，持续迭代优化整体架构性能。

　　总结

　　RAG 技术为构建更可靠、更易维护的企业级 AI 知识库提供了一条有效路径。普元的实践表明，通过细致的系统设计和工程实现，尤其是在知识处理、检索优化和与大模型结合等环节，可以有效发挥 RAG 的优势，应对传统 AI 问答系统面临的挑战。其在知识更新便捷性、回答可控性、来源透明度和内容准确性方面取得的进展，虽不显张扬，却为企业知识管理和智能服务领域带来了扎实的改进。这种务实的探索，为 RAG 技术在更多知识密集型场景的落地应用积累了有价值的经验。

　　关于作者：天虞（花名）

　　普元前端开发团队主要负责人，主导并参与了DevOps、EOS、ESB、DWS等产品的前端架构设计开发及人员培训工作。产品AI赋能、集成、扩展的核心成员。