企业官网建设流程全解析

vps网站设置,校园网站设计参考文献,福州网站建设专业公司,wordpress js 判断登陆RAG智能问答的三层优化策略#xff1a;从数据到意图再到提示工程如何让AI助手不仅能回答故障报警问题#xff0c;还能处理操作指南、维护保养、注意事项等各类现场工作问题#xff1f;本文通过一个实际项目案例#xff0c;深入解析RAG#xff08;检索增强生成#xff09;…RAG智能问答的三层优化策略从数据到意图再到提示工程如何让AI助手不仅能回答故障报警问题还能处理操作指南、维护保养、注意事项等各类现场工作问题本文通过一个实际项目案例深入解析RAG检索增强生成系统的三层优化策略。项目背景在工业现场工作人员经常需要查询各类信息故障处理设备报警了怎么办如E001故障怎么处理操作指南如何操作设备如如何启动三坐标设备维护保养设备如何维护如定期检查要点有哪些注意事项操作时需要注意什么如安全规范有哪些传统的知识库系统往往只关注报警代码查询但实际工作中操作指南、维护方法、注意事项等同样重要。本文介绍的项目是一个现场工作知识库系统通过三层优化策略实现了对多种信息类型的智能问答支持。三层优化策略概览┌─────────────────────────────────────────┐ │ 第一层检索结果的分类信息数据层面 │ │ 根据知识库中信息的分类标注信息类型 │ └─────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 第二层用户问题的关键词匹配意图识别│ │ 通过关键词判断用户问题的类型 │ └─────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 第三层LLM的提示工程引导回答 │ │ 通过精心设计的Prompt引导LLM生成答案 │ └─────────────────────────────────────────┘第一层检索结果的分类信息数据层面核心思想在构建上下文时根据知识库中信息的分类category动态标注信息类型让LLM能够理解每条信息的性质。实现代码# 构建上下文取前5条最相关的ifretrieved_alarms:context_parts[]fori,alarminenumerate(retrieved_alarms[:5],1):# 根据分类判断信息类型categoryalarm.get(category,)info_type信息ifcategory故障处理:info_type故障处理信息elifcategory操作指南:info_type操作指南elifcategory注意事项:info_type注意事项elifcategory维护保养:info_type维护保养信息elifcategory参数设置:info_type参数设置信息else:info_type知识库信息alarm_codealarm.get(alarm_code,).strip()code_linef- 信息代码:{alarm_code}ifalarm_codeelse- 信息代码: 无代码context_parts.append(f{info_type}{i}:{code_line}- 信息标题:{alarm.get(alarm_message,)}- 详细内容:{alarm.get(solution,)}- 分类:{alarm.get(category,)}- 重要程度:{alarm.get(severity,)})context\n.join(context_parts)实际效果假设检索到3条信息操作指南1: - 信息代码: 无代码 - 信息标题: 三坐标设备操作步骤 - 详细内容: 1. 打开电源... 2. 校准设备... - 分类: 操作指南 - 重要程度: 中 注意事项1: - 信息代码: 无代码 - 信息标题: 三坐标设备使用注意事项 - 详细内容: 使用前需检查... - 分类: 注意事项 - 重要程度: 高 故障处理信息1: - 信息代码: E001 - 信息标题: 温度传感器故障 - 详细内容: 1. 检查连接... 2. 更换传感器... - 分类: 故障处理 - 重要程度: 高关键点每条信息都标注了类型操作指南、注意事项、故障处理信息LLM能够清楚地知道每条信息的性质即使没有报警代码也能正确显示为无代码第二层用户问题的关键词匹配意图识别核心思想通过分析用户问题中的关键词判断用户意图识别问题类型。实现代码# 判断问题类型query_lowerquery.lower()# 检查是否包含操作类关键词is_operation_queryany(keywordinquery_lowerforkeywordin[如何,怎么,步骤,操作,使用,教程,方法,流程])# 检查是否包含维护类关键词is_maintenance_queryany(keywordinquery_lowerforkeywordin[维护,保养,检查,清洁])# 检查是否包含故障类关键词is_troubleshooting_queryany(keywordinquery_lowerforkeywordin[故障,问题,错误,报警,异常,解决])# 根据匹配结果生成提示query_type_hintifis_operation_query:query_type_hint这是一个操作指南类问题请提供详细的操作步骤。elifis_maintenance_query:query_type_hint这是一个维护保养类问题请提供维护方法和注意事项。elifis_troubleshooting_query:query_type_hint这是一个故障处理类问题请提供详细的解决方案。实际效果用户问题匹配关键词判断结果生成的提示“如何操作三坐标设备”“如何”、“操作”操作类“这是一个操作指南类问题请提供详细的操作步骤。”“设备故障了怎么办”“故障”故障类“这是一个故障处理类问题请提供详细的解决方案。”“如何维护设备”“如何”、“维护”维护类“这是一个维护保养类问题请提供维护方法和注意事项。”关键点简单但有效的关键词匹配能够快速识别用户意图为后续的Prompt构建提供依据第三层LLM的提示工程引导回答核心思想通过精心设计的Prompt将前两层的分析结果传递给LLM引导它根据问题类型和检索结果生成合适的回答。完整Prompt构建promptf你是一个专业的现场工作知识库助手。用户正在查询现场工作相关信息我已经在知识库中找到了相关内容。 知识库信息已找到{context}# 第一层已标注信息类型的上下文{history_context}# 对话历史 用户当前问题{query}{code_hint}# 如果有报警代码的提示{query_type_hint}# 第二层问题类型提示 请根据以下规则回答 1. 我已经在知识库中找到了相关信息请直接基于这些信息回答用户的问题 2. 根据问题的类型故障处理、操作指南、注意事项、维护保养等提供相应的详细指导 3. 如果信息中有代码如报警代码请明确引用如果没有代码直接提供操作步骤或解决方案 4. 回答要 - 简洁、专业、易懂 - 如果是操作类问题提供清晰的步骤1、2、3... - 如果是故障类问题重点突出解决方法和注意事项 - 如果是维护类问题说明维护周期和检查要点 5. 不要说我的数据库中可能没有相关信息、可能没有、未找到之类的话因为已经找到了 6. 如果有对话历史请结合上下文理解用户的意图 回答Prompt的关键组成部分1. 角色定位你是一个专业的现场工作知识库助手。明确LLM的角色不是报警知识库助手而是现场工作知识库助手暗示可以处理各类现场工作问题2. 上下文信息第一层知识库信息已找到 操作指南1: - 信息代码: 无代码 - 信息标题: 三坐标设备操作步骤 ...包含检索到的信息已标注类型LLM可以看到信息的分类和内容3. 问题类型提示第二层这是一个操作指南类问题请提供详细的操作步骤。明确告诉LLM问题的类型指导LLM如何组织回答4. 回答规则- 如果是操作类问题提供清晰的步骤1、2、3... - 如果是故障类问题重点突出解决方法和注意事项 - 如果是维护类问题说明维护周期和检查要点根据问题类型给出不同的回答要求确保回答格式符合用户期望完整流程示例让我们通过一个实际案例看看三层优化是如何协同工作的用户问题如何操作三坐标设备执行流程Step 1: 检索阶段向量搜索 → 检索到3条相关信息 - 信息1分类操作指南标题三坐标设备操作步骤 - 信息2分类注意事项标题三坐标设备使用注意事项 - 信息3分类故障处理标题三坐标设备常见故障Step 2: 第一层 - 构建分类上下文操作指南1:-信息代码:无代码-信息标题:三坐标设备操作步骤-详细内容:1.打开电源...2.校准设备...注意事项1:-信息代码:无代码-信息标题:三坐标设备使用注意事项-详细内容:使用前需检查...Step 3: 第二层 - 意图识别query_lower如何操作三坐标设备.lower()# 匹配到关键词如何、操作is_operation_queryTruequery_type_hint这是一个操作指南类问题请提供详细的操作步骤。Step 4: 第三层 - 构建Promptprompt你是一个专业的现场工作知识库助手... 知识库信息已找到 操作指南1: - 信息标题: 三坐标设备操作步骤 - 详细内容: 1. 打开电源... 2. 校准设备... 用户当前问题如何操作三坐标设备 这是一个操作指南类问题请提供详细的操作步骤。 请根据以下规则回答 - 如果是操作类问题提供清晰的步骤1、2、3... ... Step 5: LLM生成回答根据知识库中的操作指南三坐标设备的操作步骤如下 1. 打开电源确保设备电源连接正常按下电源开关 2. 校准设备按照屏幕提示进行设备校准 3. 选择测量程序从程序列表中选择需要的测量程序 4. 放置工件将待测工件放置在测量台上 5. 开始测量按下启动按钮设备开始自动测量 6. 查看结果测量完成后在屏幕上查看测量结果 注意事项 - 使用前需检查设备状态 - 确保工件放置正确 - 测量过程中不要移动工件三层优化的优势1. 数据层面的优势✅结构化信息每条信息都有明确的分类✅类型标注LLM能够理解信息的性质✅灵活扩展可以轻松添加新的信息类型2. 意图识别的优势✅快速响应关键词匹配速度快✅准确识别能够识别常见的问题类型✅易于维护关键词列表可以随时调整3. 提示工程的优势✅精准引导Prompt明确告诉LLM如何回答✅格式统一确保回答格式符合用户期望✅上下文感知结合检索结果和问题类型生成答案技术要点总结1. 数据设计知识库中的信息要有明确的分类字段分类要覆盖实际业务场景故障处理、操作指南、注意事项等代码字段要灵活允许为空2. 意图识别使用关键词匹配简单有效关键词列表要覆盖常见问法可以结合向量搜索提高准确性3. Prompt设计明确角色定位提供清晰的上下文给出具体的回答规则根据问题类型调整回答要求扩展思考1. 更智能的意图识别当前使用关键词匹配未来可以考虑使用小模型进行意图分类结合向量相似度判断意图利用对话历史理解上下文2. 更精细的分类当前有12种分类未来可以根据业务需求细分分类支持多标签分类动态调整分类体系3. 更个性化的回答当前是统一的回答格式未来可以根据用户角色调整回答详细程度支持多语言回答提供图文并茂的回答总结通过三层优化策略我们实现了一个能够处理多种信息类型的智能问答系统数据层面通过分类标注让LLM理解信息的性质意图识别通过关键词匹配快速识别用户意图提示工程通过精心设计的Prompt引导LLM生成合适的回答这三层策略相互配合形成了一个完整的RAG优化方案。在实际项目中这种分层设计不仅提高了系统的准确性还增强了系统的可维护性和可扩展性。项目信息项目名称现场工作知识库系统技术栈Python Flask LlamaIndex Ollama核心功能智能问答、文档提取、知识管理本文基于实际项目经验总结如有问题欢迎交流讨论。