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最近在工作中构建了一套自动的基于文档中心为数据集构建知识库 AI 问答的系统,来提升用户体验和技术支持效率,分享一下在实现过程中的技术选型和架构设计.
先说下背景,我们公司的产品 FinClip 是做小程序全套解决方案的,因为产品属性的原因,接入的过程中主要是面向开发者的,会有很多的开发相关的问题。我们有一个文档中心 https://finclip.com/mop/document/ ,里面几乎存储了我们大部分的面向客户开发的文档.
所以在构建知识库问答的时候,我们有以下的数据源 。
在构建知识库的时候,希望的采用的是「自动化数据集」为主 & 「手动数据集」为辅的策略。将文档中心 & 腾讯会议纪要两部分打通自动化设置数据集的流程,剩余的交付整理的 QA 文档作为手动数据集为补充.
实现效果侧还是还对比较简单,对于用户而言在我们的管理后台实现了一个聊天框,能够回答整个系统内的基本所有的问题,只要数据集有涉及到的 。
整个基于 RAG 实现的AI 问答的链路,主要包含以下几个核心部分:
这种设计带来几个明显优势:
文档处理是整个系统的基础,我们的处理流程如下:
这个流程确保了知识库能够及时反映最新的文档内容,无需人工干预.
在知识库方案选型时,我们主要对比了 FastGPT 和 RAGFlow:
我们的向量检索策略采用:
最终的流程图如下 。
问答系统的核心流程:
知识检索:
答案生成:
质量保证:
最后此篇关于RAG实践-AI知识库问答功能的建设的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于RAG实践-AI知识库问答功能的建设的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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