使用大模型构建企业知识库的案例与实践

你刚刚接到一个棘手的客户问题，需要紧急查找公司政策以给出准确回答。

以往，你可能需要翻遍内部文档、向同事求助，或者在杂乱的共享文件夹中碰运气搜索关键词。

而现在，你只需向公司的智能助手提出问题："我们对退货超过30天的高价值客户有什么特殊政策？"几秒钟后，你就能得到一个全面、准确的回答，还附带政策文档的直接链接和最近的更新说明。

RAG技术基础与企业应用价值

RAG技术概述

检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，可以显著增强大模型的能力。

RAG是一个AI框架，用于从外部知识库检索事实，使大型语言模型能够基于最准确、最新的信息进行回答，并让用户了解大模型的生成过程。

RAG技术扩展了大模型的强大能力，使其能够应用于特定领域或组织的内部知识库，而无需重新训练模型。这是一种提高大模型输出的成本效益方法，确保其在各种情境下保持相关性、准确性和实用性。

RAG的主要好处包括提供最新和准确的响应，因为大模型回答不仅基于静态的训练数据；减少幻觉(hallucinations)，通过将大模型输出基于相关的外部知识，减轻其产生错误或虚构信息的风险。

企业应用场景

在客户服务领域，RAG可以使客服代表提供更准确、更详细的回答。例如，在涉及Algo Communications的案例研究中，客服人员在RAG辅助下处理复杂问题时表示更有信心。

RAG的常见用例包括问答聊天机器人，可以通过大模型自动从公司文档和知识库中获取更准确的答案；增强搜索功能，使搜索结果得到大模型生成的答案，让用户更容易找到他们需要的信息；知识引擎，可用于回答与公司HR、合规文档等相关的问题。

企业知识库构建的详细步骤

1. 数据收集与前期准备

工作流程始于从各种外部来源(如PDF、结构化文档或文本文件)获取相关的领域特定文本数据。这些文档代表了原始数据，对于构建RAG系统将要查询的定制知识库至关重要。

在企业环境中，这些数据通常包括：

内部文档和手册
公司政策和流程
产品说明和技术文档
培训材料
客户服务记录
知识库文章

2. 数据处理与清洗

原始数据往往包含噪音、不一致性和不相关信息，这会妨碍RAG应用的性能。数据清洗的关键步骤包括：移除重复项、处理缺失值、标准化格式，以及过滤不相关信息。

例如，对于构建客户服务聊天机器人，可能需要过滤掉与客户无关的交互内容。

3. 文档分块与处理

数据处理过程中需要将大量信息分块，通过嵌入语言模型将数据转换为数值表示并存储在向量数据库中。这一过程创建了生成式AI模型能够理解的知识库。

收集的数据会被预处理成可管理且有意义的块。这一步骤至关重要，因为它决定了系统检索和使用信息的方式。

在处理数据块时，许多RAG应用会面临一个问题：文本长度各不相同，且许多块相当大。如果直接使用这些大块，会插入很多嘈杂/不需要的上下文，而且由于所有大模型都有最大上下文长度的限制，无法容纳太多其他相关上下文。

作为开发者，必须决定如何将较大的文档分解为较小的块。分块可以提高发送给大模型的补充内容的相关性，以准确回答用户查询。

4. 向量化与索引构建

在RAG系统中，在向量数据库中组织数据是高效检索相关信息以增强生成过程的关键。

索引和检索策略包括：分层索引(创建多层索引)、分层检索、混合搜索策略。

检索过程包括：将查询传递给嵌入模型，以语义方式将其表示为嵌入查询向量；将嵌入的查询向量传递给向量数据库；检索最相关的上下文，这是通过测量查询嵌入与知识库中所有嵌入块之间的距离来衡量的。

5. 构建检索增强生成系统

RAG系统的构建不需要一开始就使用复杂的向量存储或高级大模型。从基础开始，理解用户输入、检索相关文档并进行后处理的基本流程是学习RAG系统的好方法。

实现步骤包括：

处理用户查询
使用向量相似性搜索检索相关文档
将文档与提示组合
使用组合后的信息生成响应

三、企业实际应用案例

案例1：法律部门知识库应用

Prisonology与NineTwoThree合作，正在利用AI革新法律行业。通过私有文档编码和安全通信协议，企业可以与大模型交互的同时确保数据隐私。

主流云服务提供商(如Google、Amazon、Microsoft)将大模型集成到云生态系统中，使企业更容易通过API访问安全的知识库。

这一案例表明，即使在高度敏感且需要严格保密的法律领域，RAG技术也能提供安全且有效的知识管理解决方案。

案例2：医疗领域知识应用

在RAG中使用的知识库作为事实信息的来源，例如企业数据或支持特定领域的其他语料库。领域对RAG很重要，RAG语料库越紧密地绑定到特定领域，它就越有效。

在医疗领域的一个具体应用场景中：

想象一个在医疗咨询环境中使用的基于RAG的系统。该系统可以访问多个索引：一个优化用于详细和技术性解释的医学研究论文索引；一个提供症状和治疗的实际案例的临床案例研究索引；一个用于基本查询和公共健康信息的一般健康信息索引。

案例3：客户服务改进

RAG应用之一是带有聊天机器人的问答系统，将大模型与聊天机器人结合，使它们能够从公司文档和知识库中自动获取更准确的答案。

在一个更具挑战性的真实场景中，Alice想知道她有多少天的产假。没有使用RAG的聊天机器人愉快(且错误地)回答："想休多久都可以。"产假政策很复杂，部分原因是因为它们因员工所在办公室的州或国家而异。

使用RAG技术后，系统可以检索公司特定的人力资源政策，提供准确的产假信息，包括基于员工所在位置的适用法规。

实施RAG的最佳实践和技术考量

文档处理优化

使用日志进行监控：实现日志记录以捕获有关PDF处理步骤的详细信息，包括成功、失败和任何异常。这对于调试和随时间优化应用程序很重要。

数据可以分为非结构化、结构化和大模型生成的数据。对于许多问题(例如多步推理)，单次检索是不够的，因此提出了一些方法：迭代检索、递归检索，以及自适应检索。

评估与持续改进

用户使用RAG应用程序询问产品问题后，我们可以通过使用反馈(👍/👎、访问的源页面、top-k余弦分数等)来识别表现不佳的查询。

检查检索的资源、标记化等，确定是检索、生成还是底层数据源的缺点。如果数据中有可以改进的地方，进行修改。

将反馈循环纳入开发过程中，确保RAG应用程序能够基于用户交互和性能数据不断发展。实施有效反馈循环的方法包括：收集反馈、分析数据、迭代改进以及监控变化。

总结

构建基于大模型的企业知识库，特别是使用RAG技术，可以极大地提高信息检索的效率和准确性，同时确保回答的相关性和可信度。企

业通过这种方式不仅能够更好地利用现有知识资产，还能为员工和客户提供更加智能和个性化的交互体验。

实施过程中需要特别关注数据质量、隐私安全、系统评估和持续优化等方面，以确保系统能够长期有效地运行并不断改进。

上面介绍的案例和步骤，可以作为企业实施大模型知识库的参考框架，但具体实施时仍需根据企业自身情况和特定需求进行调整和优化。