复杂业务 RAG：特征增强提升引用精准度 大家好，今天我们来聊聊复杂业务场景下的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，重点是如何通过特征增强来提升引用精准度。在实际业务中，我们经常会遇到信息结构复杂、知识领域交叉、用户意图多变等挑战，这使得传统的 RAG 方法难以达到理想的效果。我们需要更精细的策略，才能让模型准确理解用户意图，并从海量知识库中检索到最相关的上下文。 RAG 系统回顾与挑战 首先，简单回顾一下 RAG 的基本流程： 检索 (Retrieval)： 根据用户查询，从知识库中检索出相关的文档或文本片段。 增强 (Augmentation)： 将检索到的上下文信息与用户查询拼接起来，形成增强的提示 (Prompt)。 生成 (Generation)： 将增强的提示输入到大型语言模型 (LLM) 中，生成最终的答案。 在复杂业务场景中，RAG 系统面临的主要挑战包括： 语义鸿沟： 用户查询的表述方式可能与知识库中的文档存在差异，导致检索结果不相关。 信息过载： 检索到的文档可能包含大量无关信息，干扰 LLM 的生成过程。 知识孤岛： 知识 …
用户输入复杂任务如何通过多Agent协作提升AI执行精准度
多Agent协作：提升复杂任务AI执行精准度 各位来宾，大家好。今天我将围绕“多Agent协作：提升复杂任务AI执行精准度”这一主题，分享我对利用多Agent系统解决复杂问题的见解和实践经验。随着人工智能技术的飞速发展，我们面临的任务也日益复杂。单一的AI模型往往难以胜任这些任务，而多Agent协作则提供了一种有效的解决方案，通过分解任务、分配职责、协同工作，从而提高AI执行的精准度和效率。 1. 复杂任务的挑战与单Agent的局限 我们先来思考一下，什么是复杂任务？复杂任务通常具有以下几个特征： 多步骤性： 任务的完成需要经过多个步骤或阶段。 高维度性： 任务涉及多个变量、参数或约束条件。 不确定性： 任务执行过程中存在不确定因素，如数据缺失、环境变化等。 依赖性： 各个步骤之间存在依赖关系，一个步骤的错误可能影响后续步骤。 传统的单Agent模型在处理这类任务时，往往面临以下局限： 知识瓶颈： 单个模型难以掌握所有领域的知识，导致决策偏差。 计算瓶颈： 复杂的计算过程容易导致性能下降，甚至崩溃。 适应性差： 面对环境变化或突发情况，难以快速调整策略。 容错性低： 单点故障会导致整个 …