千帆AppBuilder企业级RAG功能概述
千帆AppBuilder企业级RAG功能概述
大家好!本节内容我们来体验一下千帆AppBuilder比特平台上企业级RAG(检索增强生成技术)的相关功能。RAG技术可以有效地解决大模型的一些局限性,提升AI应用的性能。RAG是千帆AppBuilder平台的核心功能之一,而且最近又升级和上线了一些全新的功能。
具体来说,RAG解决了以下几个主要问题:
首先,就是大模型的“幻觉”问题。大模型虽然知识丰富,但有时候会生成一些不符合事实的答案,这就是所谓的“幻觉”。RAG通过结合外部知识库,可以纠正这些错误,提高答案的准确性。
第二个问题就是知识更新缓慢的问题。大模型的训练数据有限,难以及时更新最新的知识。RAG可以通过检索最新的知识库,实现知识的快速更新。
第三个解决的问题就是答案透明度不足的问题。大模型的生成过程通常都是黑盒的,用户难以理解答案的来源和依据。RAG可以通过检索和展示与答案相关的证据或来源,提高答案的透明度和可信度。
在千帆AppBuilder平台上,RAG在线知识问答的处理流程包括多轮改写、混合检索、答案生成和追问生成等多个步骤。从用户输入的查询开始,经过多步骤处理,最终通过检索和生成模块给出精准的答案。其中,每一个步骤都融入了千帆AppBuilder平台独特的优化功能。
首先,系统会对用户的query进行多轮改写,包括意图识别、问题拆解、复杂问题判定等,目的是为了优化查询,使其更适合后面的检索过程。
在知识检索阶段,千帆AppBuilder平台使用了像语义检索、全文检索、精准重排、统一粗排等不同的检索、召回和排序方法,极大地提高了知识检索的准确率和效率。而且,千帆AppBuilder平台还结合了百度向量数据库(BS和DB),支持用户检索更大的文件数据规模。同时,拥有自己独立的集群,实现自由管理、资源隔离,数据也更安全。
在最后的答案生成阶段,千帆AppBuilder平台的RAG系统还会进行幻觉检测,识别出那些与事实不符的内容,并进行调整或修正。平台还会利用阅读理解功能从检索到的内容中提取最有价值的信息,来生成最终的答案。
此外,平台还提供了追问功能。当系统认为用户可能需要进一步了解某个话题时,它会自动生成相应的追问,这些追问有助于引导用户进行更深入的查询。同时,系统还会基于用户的查询和对话历史推荐可能感兴趣的相关问题,帮助用户扩展知识。
RAG系统中有一大部分工作量在于知识库的数据处理。数据处理的优劣直接影响着后续的知识检索效果。千帆AppBuilder平台的RAG模块提供了丰富的离线知识库数据处理功能,如文档的解析、知识切分、知识增强、自动生成问答对等。这些功能不但可以处理像Word、PDF、TXT等文本文档,而且还可以处理像Excel表格等结构化的数据,甚至可以解析网页上面的内容。通过对结构化和非结构化数据的处理,千帆AppBuilder平台的RAG模块能够帮助用户构建一个全面的知识库,支持更加精准的问答服务。无论是文档解析还是段落切分,整个流程都旨在提升各项效果,为企业提供强大的知识支持。