RAG实践：AI知识库问答系统的构建与实现

RAG实践：AI知识库问答系统的构建与实现

随着AI技术的不断发展，基于知识库的问答系统已经成为提升用户体验和技术支持效率的重要工具。本文将分享一套自动化的AI知识库问答系统构建实践，重点介绍其技术选型和架构设计。

背景

在构建知识库问答系统时，我们主要面临以下数据源：

1. 文档中心：存储了大部分面向客户开发的文档
2. 社区交付问题：交付过程中整理的问题QA
3. 会议纪要：售前和销售与客户沟通的腾讯会议纪要

在构建知识库时，我们采用了“自动化数据集为主，手动数据集为辅”的策略。具体来说，将文档中心和腾讯会议纪要两部分通过自动化流程处理，而交付整理的QA文档则作为手动数据集补充。

实现效果

系统最终在管理后台实现了一个聊天框，能够回答所有与系统相关的问题，只要数据集中有涉及的内容。

整体架构设计

整个基于RAG实现的AI问答系统包含以下几个核心部分：

• 文档中心Gitlab仓库：基于Gitlab管理所有技术文档
• CI Pipeline：负责文档更新的自动化处理流程
• LLM Service：大语言模型服务层，负责文档理解和问答生成
• FastGPT：向量数据库和知识检索服务
• 用户交互层：提供统一的问答接口

这种设计带来以下优势：

• 文档更新自动化，确保知识库实时性
• 服务解耦，便于独立扩展和维护
• 分层处理提升系统可靠性

文档处理流程

文档处理是整个系统的基础，具体流程如下：

1. 文档变更触发：通过Gitlab CI监听文档更新
2. 自动化处理：CI Pipeline自动执行以下步骤：

• 检测文档增量更新
• 提取文档内容
• 进行QA拆分，生成问答对
• 推送到知识库

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。

知识库技术选型

在知识库方案选型时，我们主要对比了FastGPT和RAGFlow：

FastGPT的优势：

• 开箱即用的向量检索能力
• 良好的社区支持
• 简单的部署维护
• 内置的文本分块策略

Embedding和Rerank

我们的向量检索策略采用：

1. 使用embedding模型将文本转换为向量
2. 通过ReRank优化搜索结果相关性
3. 动态调整检索阈值，平衡召回率和精确度

最终的系统架构如下图所示：

AI问答实现

问答系统的核心流程包括：

1. 知识检索：

• 用户提问向量化
• 在知识库中检索相关内容
• 通过Rerank筛选最相关片段

2. 答案生成：

• 将检索内容作为上下文
• 通过LLM生成自然、准确的回答
• 添加引用来源，提升可信度

3. 质量保证：

• 答案相关性评分
• 兜底策略处理
• 用户反馈收集

通过以上设计和实现，我们成功构建了一个自动化程度高、实时性强、可扩展性好的AI知识库问答系统，显著提升了用户体验和技术支持效率。