基於AI知識庫RAG的綜合視窗系統

背景

電子政務網上大廳統一接件系統是為各市、區(市)縣所有行政權力事項(行政許可、行政處罰、行政強制、行政徵收、其他行政權力等)實現線上統一接件、辦理排程、辦件過程資訊查詢、結果查詢及公開、服務評價、辦件統計等功能的應用系統，它透過標準資料介面、基於政務資訊共享交換平臺實現與行政審批系統等市級綜合業務平臺、地稅局網上辦稅系統等部門業務平臺、電子監察系統等應用實現互聯互通，辦件資料共享，為沒有業務系統的部門及事項提供線上接件功能，透過該系統形成一個真正意義的線上辦事服務平臺，將分散於不同業務系統的接件平臺統一到政府入口網站，讓使用者不再跑網上的分散視窗。針對政府網站資訊搜不到、搜不全的問題，平臺對網站資訊進行結構化處理，透過構建資訊知識圖譜，整合轄區情況介紹、政策檔案、辦事服務、熱門問答等內容，形成知識庫。市民只需輸入關鍵詞或問題，平臺就能迅速總結提煉相關資訊，有效提升諮詢效率和準確度。GPT智慧客服透過對大量政策檔案的深度學習，精準把握政策深層含義，當企業使用者、普通市民只需線上輸入問題，平臺即可智慧匹配相關政策法規和辦事流程等資訊，並生成清晰、簡潔的解讀及指導，有效破解傳統智慧客服“不解人意”“答非所問”的問題，幫助公眾更好理解政策。以下實踐某政務綜合視窗接件系統基於RAG的實踐

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

RAG技術全稱為“檢索增強的生成”，它將傳統的資訊檢索技術與現代的自然語言生成技術相結合，旨在提高文字生成的準確性和相關性。這種技術透過引入外部知識源，使得語言模型在生成文字時能夠參考更廣泛、更準確的資訊，從而顯著提升生成內容的質量和可信度。

RAG技術主要由兩個核心元件構成：檢索元件和生成元件。

1. 檢索元件：負責從大型知識庫中檢索出與給定輸入相關的資訊。這個知識庫可以是維基百科、專業期刊、書籍等任何形式的文件集合。檢索元件通常使用向量檢索技術（如FAISS或Annoy庫）來快速定位相關文件或文件片段。

2. 生成元件：是一個預訓練的Transformer模型（如GPT或BERT），它結合了原始輸入和檢索元件提供的外部資訊來生成文字。生成元件能夠根據融合了檢索資訊的上下文生成回答或續寫文字，從而確保生成內容的準確性和豐富性。

流程

資料流

功能架構

Elastic k-Nearest Neighbor (kNN) Search

k 最近鄰 (kNN) 演算法對密集向量型別的欄位執行相似性搜尋。這種型別的搜尋更合適地稱為“近似 kNN”，接受向量或嵌入作為搜尋項，並查詢索引中接近的條目。以下圖片來自Elastic官方

實踐

將之前收集到政策相關事項docx檔案，195個文件上傳知識庫，包含 事項要素，材料模板，審查樣表 的docx文件，其中審查樣表部分docx包含圖片

如下是已經匯入完成

解析完成後

資料管理可檢視匯入文件詳情

建立索引

知識庫管理

知識庫基於向量儲存ElasticSearch

已經自動切片

命中測試

應用配置 對應知識庫

測試對話

前端UI編寫

最終我們看到 綜合視窗的AI助手

入口

智慧AI對話與諮詢

示例2

示例3

我們可以看HTTP 請求響應體

第二部分

總結

我們看到電子政務網上大廳綜合視窗接件基於RAG實現準確智慧助手。RAG技術在多個領域具有廣泛的應用前景，包括但不限於問答系統、文字摘要、對話系統、企業資訊庫建設、AI文件問答、業務培訓、科研等場景。透過結合檢索和生成兩種技術，RAG技術為這些領域提供了更加高效、準確和可靠的解決方案。

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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