文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务

体验报告
部署过程体验
文档清洗
过程：首先，对企业文档进行清洗，包括去除冗余信息、格式标准化、纠正错别字等。
体验：阿里云提供了高效的文档清洗工具，能够快速清理大量文档。过程中，系统能自动识别并处理大部分常见问题，减少了人工干预的需求。
文档内容向量化
过程：将清洗后的文档内容转化为向量表示，以便于后续的检索和生成任务。
体验：向量化过程高效且准确，阿里云的向量化工具能够处理多种文档格式，且生成的向量能够很好地保留文档的语义信息。
问答内容召回
过程：在用户提出问题时，系统通过向量检索快速召回相关文档片段。
体验：召回速度快且相关性高，能够精准定位到与问题最相关的文档内容。RAG技术在这一环节发挥了重要作用，显著提升了召回效果。
特定Prompt生成上下文
过程：将召回的文档片段通过特定的Prompt提供给LLM，以生成准确的回答。
体验：Prompt设计灵活，能够根据不同的业务需求调整上下文信息，确保LLM生成的回答准确且符合实际业务场景。
优势体验
高效准确的文档处理
文档智能技术能够高效清洗和向量化文档内容，确保数据质量。
结合RAG技术，能够快速召回高相关性的文档内容，提高问答准确性。
灵活的Prompt设计
可根据不同的业务需求设计Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，从而生成更符合业务需求的回答。
提升企业知识库的利用率
通过文档智能和RAG的结合，企业能够更高效地利用知识库中的文档信息，提升员工问答的效率和准确性。
改进建议
优化冷启动问题
在首次召回和生成过程中，存在一定的冷启动延迟。建议优化系统预热机制，减少冷启动时间，提高响应速度。
增强多语言支持
对于多语言企业，建议增强对多语言文档的支持，包括清洗、向量化和生成，确保在多语言环境下也能提供高质量的问答服务。
提升复杂查询的处理能力
对于复杂查询，当前系统的处理能力还有提升空间。建议进一步优化RAG技术，增强对复杂查询的理解和处理能力。
用户反馈机制
建立用户反馈机制，收集用户在使用过程中的反馈，及时调整和优化系统功能，提升用户体验。
总结
阿里云通过文档智能和检索增强生成（RAG）技术的结合，构建了强大的LLM知识库，显著提升了企业级文档类型知识库的问答处理能力。在部署过程中，系统展示了高效准确的文档处理能力和灵活的Prompt设计，极大地提升了企业知识库的利用率。然而，仍有一些改进空间，如优化冷启动问题、增强多语言支持和复杂查询处理能力，以及建立用户反馈机制。通过持续优化和改进，阿里云的LLM知识库有望在未来为企业提供更加优质的服务。