尊敬的各位技术同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨如何利用 LangGraph 这一强大的框架，构建一个智能客服图谱驱动的闭环流程。我们的重点将放在两个核心功能上：处理进度查询和投诉转接，并展示如何通过精妙的设计，实现一个能够理解用户意图、执行复杂任务并持续保持会话上下文的智能系统。 1. 智能客服图谱与LangGraph：构建智能交互的基石 在当今的客户服务领域，用户对效率和个性化的期望越来越高。传统的客服系统往往受限于预设的规则和有限的知识库，难以应对复杂多变的客户需求。智能客服图谱（Intelligent Customer Service Graph, ICSG）的出现，旨在通过结构化地表示客户、产品、服务、流程、知识点之间的关系，为智能客服系统提供深度的语义理解和推理能力。 然而，仅仅拥有一个强大的图谱是不够的。我们需要一个能够动态规划、执行和管理多步骤会话流程的引擎。LangGraph，作为LangChain的最新演进，正是为此而生。它允许我们以图形化的方式定义LLM（大语言模型）驱动的应用程序，其中每个节点可以是LLM调用、工具执行或自定义逻辑，而边则定义了状态的流转和决策 …
构建 MLOps 中的自动化数据标注反馈闭环提升 RAG 模型训练质量
构建 MLOps 中的自动化数据标注反馈闭环提升 RAG 模型训练质量 大家好！今天我们来深入探讨如何利用 MLOps 的自动化数据标注反馈闭环来提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型的训练质量。RAG 模型在许多 NLP 应用中扮演着重要角色，其性能直接依赖于高质量的训练数据。而构建一个有效的自动化数据标注反馈闭环，能够持续改进数据质量，从而显著提高 RAG 模型的性能。 1. RAG 模型及其对高质量数据的依赖 RAG 模型的核心思想是结合信息检索和文本生成能力。它首先从一个知识库中检索相关文档，然后利用这些检索到的信息来增强生成模型的输出。一个典型的 RAG 模型包含以下几个关键组件： 检索器 (Retriever): 负责从知识库中检索相关文档。常用的检索器包括基于向量相似度的检索方法，如使用 Sentence Transformers 或 FAISS 构建索引。 生成器 (Generator): 负责根据检索到的文档生成最终的输出。常用的生成器包括 Transformer 模型，如 BART、T5 或 GPT 系列模型。 知识库 …