面向 AI 的 RAG 技术
依托您自有数据的精准、情境感知 AI 回答
检索增强生成（RAG）将大语言模型与您自己的文档、数据库和知识库连接起来，使每个回答都建立在可验证的企业数据之上。DYDD Technologies 设计并构建 RAG 流水线，提升 AI 应用的准确性和可靠性，把通用聊天机器人变成真正了解您业务、值得信赖的助手。
问题所在：靠猜测而非事实作答的 AI
现成的语言模型基于公开互联网数据训练，对您的产品目录、内部政策、合同或客服历史一无所知——被问到时，它们会自信地编造听起来合理的答案。这些幻觉侵蚀用户信任、制造合规风险，使 AI 无法部署到面向客户或受监管的工作流程中。用您的数据微调模型成本高、更新慢，而且仍然无法引用来源。与此同时，团队真正需要的知识散落在 PDF、维基、工单系统和数据库中，任何模型都触及不到。结果就是一个演示效果很好、却经不起客户和员工真实提问的 AI 项目。
我们的方法：让每个回答都扎根于您的数据
我们在您的知识源与语言模型之间构建检索流水线。您的文档经过摄取、清洗，被切分为具有语义意义的片段，并在向量数据库中建立索引。当用户提问时，系统检索最相关的段落，并要求模型严格依据这些证据作答——同时附上指向原始来源的引用。由于知识存放在索引中而非模型权重里，更新 AI 就像更新一份文档一样简单。我们针对您的真实查询调优流水线的每个环节，并在任何内容上线前评估回答质量。
- 梳理您的知识源：文档、维基、数据库、工单系统和内部 API
- 保留文档结构、表格和元数据的摄取与切分流水线
- 针对您的语言、领域词汇和查询模式调优的向量嵌入与索引设计
- 采用关键词加语义混合搜索与重排序等检索策略，提升精准度
- 通过提示词设计和防护机制，强制模型仅依据检索到的证据作答并附引用
- 在上线前后对回答的准确性、相关性和依据程度进行评分的评估体系
您将获得
- 连接到您经批准的知识源的生产级 RAG 流水线
- 具备自动化文档摄取与更新功能的向量搜索索引
- 每个回答均附来源引用的问答 API 或聊天界面
- 用于持续监控回答准确性的评估套件与质量仪表盘
- 访问控制机制，确保 AI 只检索每位用户有权查看的内容
- 完整的文档与交接，让您的团队能够独立扩展系统
常见问题
什么是检索增强生成（RAG）？
RAG 是一种将搜索步骤与大语言模型相结合的架构。系统不依赖模型在训练中记住的内容，而是先从您自己的文档和数据中检索相关段落，再让模型仅依据这些证据组织回答。由于每个回答都能引用确切的来源，响应因此更准确、更及时、也更可验证。
RAG 与用我们的数据微调模型有何不同？
微调会改变模型权重，成本高、更新慢，而且仍然无法指出来源。RAG 将您的知识保存在外部索引中，更新 AI 就像更新文档一样简单，回答自带引用，还可以对系统能检索的内容实施按用户的访问控制。对于大多数企业知识场景，RAG 部署更快，也更易于治理。
RAG 能处理我们的私有或敏感数据吗？
可以。检索索引部署在您自己的云环境内，我们在设计流水线时会先按用户权限过滤文档，再送达模型。DYDD Technologies 会帮助您选择合适的部署模式——包括 AWS 或 Azure 上的私有云方案——确保敏感数据始终留在您的安全边界之内。