在 AI 深度落地的當(dāng)下，構(gòu)建高效精準(zhǔn)的智能問答系統(tǒng)，已成為企業(yè)提升客戶體驗(yàn)、優(yōu)化內(nèi)部效率的關(guān)鍵。但基于大語言模型的RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)落地時(shí)，兩大核心痛點(diǎn)常讓企業(yè)陷入困境：
* 一是知識(shí)庫按產(chǎn)品型號(hào)、版本分區(qū)管理，語義高度相似導(dǎo)致系統(tǒng)“找錯(cuò)書”，比如詢問A型號(hào)故障卻返回B型號(hào)方案；
* 二是文檔切分粒度失衡引發(fā)“看不全頁”，切太細(xì)丟失上下文、模型易幻覺，切太粗噪聲冗余、關(guān)鍵信息被稀釋，最終導(dǎo)致回答失真、決策失準(zhǔn)。
針對(duì)這兩大難題，浪潮云海InCloud AIOS創(chuàng)新推出“多知識(shí)庫聚合路由+層級(jí)分段”雙技術(shù)方案，從“找對(duì)庫”到“找全信息”全鏈路優(yōu)化檢索精度，為企業(yè)級(jí)RAG系統(tǒng)注入精準(zhǔn)基因，讓智能問答從“模糊匹配”邁向“精準(zhǔn)命中”。
一、破解“找錯(cuò)書”：多知識(shí)庫聚合路由，精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)知識(shí)
在構(gòu)建RAG系統(tǒng)過程中，用戶往往基于產(chǎn)品型號(hào)或版本號(hào)管理知識(shí)，一個(gè)智能體應(yīng)用背后可能關(guān)聯(lián)了多個(gè)相近的知識(shí)庫（例如相似型號(hào)、相鄰版本等）。這種貼合人工使用習(xí)慣的管理方式，卻易讓RAG系統(tǒng)陷入檢索混亂。
浪潮云海InCloud AIOS設(shè)計(jì)的多知識(shí)庫聚合路由技術(shù)，核心思路是“先篩除90%無關(guān)數(shù)據(jù)，再精準(zhǔn)定位目標(biāo)”：
* 構(gòu)建知識(shí)庫畫像：為每個(gè)知識(shí)庫配置精準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)描述。以浪潮云海超融合為例，IR5280H2產(chǎn)品知識(shí)庫的元數(shù)據(jù)可定義為 {"type": "IR5280H2", "desc": "IR5280H2產(chǎn)品知識(shí)庫"}，而IR5280H3則對(duì)應(yīng) {"type": "IR5280H3", "desc": "IR5280H3產(chǎn)品知識(shí)庫"}。這些元數(shù)據(jù)如同知識(shí)庫的“身份證”，清晰標(biāo)識(shí)其內(nèi)容邊界。
* 智能意圖識(shí)別與路由：當(dāng)用戶提問（如“浪潮IR5280H2的BMC芯片是不是都是AST2500？”）到達(dá)時(shí)，系統(tǒng)首先結(jié)合用戶輸入與知識(shí)庫畫像，通過語義分析識(shí)別用戶意圖，并動(dòng)態(tài)匹配最相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)知識(shí)庫（如IR5280H2）。只有這些被路由的知識(shí)庫才會(huì)進(jìn)入后續(xù)的檢索流程。
通過這一機(jī)制，系統(tǒng)不再盲目掃描所有綁定的知識(shí)庫，而是像經(jīng)驗(yàn)豐富的圖書管理員一樣，快速鎖定目標(biāo)書架，從根本上杜絕了“張冠李戴”的錯(cuò)誤。最終提交給LLM的檢索內(nèi)容，幾乎全部來自正確的產(chǎn)品型號(hào)知識(shí)庫，回答準(zhǔn)確率因此可以實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。
二、攻克 “看不全頁”：層級(jí)分段技術(shù)，兼顧上下文完整與檢索精準(zhǔn)
解決了“找錯(cuò)書”的問題后，如何進(jìn)一步提升檢索精度？文檔切分粒度成為影響檢索精度的關(guān)鍵。傳統(tǒng) RAG 分段要么過細(xì)丟失上下文，要么過粗冗余干擾，而浪潮云海 InCloud AIOS 的層級(jí)分段技術(shù)，借鑒人類 “快速翻閱找到關(guān)鍵詞，然后停下來細(xì)讀整段內(nèi)容” 的查閱邏輯，實(shí)現(xiàn) “用于搜索的內(nèi)容” 與 “用于生成的內(nèi)容” 的解耦，兼顧精準(zhǔn)性與上下文完整性：
* 一級(jí)段落構(gòu)建：將文檔按語義切分為相對(duì)較大的一級(jí)段落（如1000 tokens），確保每個(gè)段落保留完整的語義邏輯和上下文。
* 二級(jí)片段切分：對(duì)一級(jí)段落通過滑動(dòng)窗口或遞歸切分等手段，進(jìn)一步分解為更小的二級(jí)片段（如256 tokens），用于細(xì)粒度的語義匹配。系統(tǒng)僅對(duì)二級(jí)片段進(jìn)行向量化索引，并在元數(shù)據(jù)中記錄其所屬的一級(jí)分段標(biāo)識(shí)。
* 精準(zhǔn)檢索與生成：當(dāng)用戶提問時(shí)，系統(tǒng)先匹配最相似的二級(jí)片段，然后根據(jù)元數(shù)據(jù)定位其所屬的一級(jí)分段，并將整個(gè)一級(jí)段落作為上下文反饋給LLM。
以法律合同檢索場(chǎng)景為例，兩種方案的差異直觀可見：
結(jié)語：以精準(zhǔn)檢索為基，讓企業(yè)級(jí)RAG游刃有余
精準(zhǔn)檢索是企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用的核心根基，浪潮云海 InCloud AIOS 通過 “多知識(shí)庫聚合路由” 破解知識(shí)混淆難題，用 “層級(jí)分段” 攻克文檔切分精度瓶頸，雙技術(shù)協(xié)同讓 RAG 系統(tǒng)的每一次檢索都直擊要害，從源頭提升智能問答的準(zhǔn)確性與可靠性。
企業(yè)級(jí)知識(shí)庫構(gòu)建需兼顧人工使用習(xí)慣與機(jī)器檢索邏輯，優(yōu)化之路永無止境。未來，浪潮云海將持續(xù)深耕檢索增強(qiáng)技術(shù)，不斷探索更貼合企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的優(yōu)化方案，助力客戶構(gòu)建真正 “懂業(yè)務(wù)、知分寸、答得準(zhǔn)” 的智能推理應(yīng)用，讓企業(yè)在 AI 落地過程中，因精準(zhǔn)而高效，因?qū)I(yè)而游刃有余。
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