唤醒企业沉睡的知识，元脑企智 EPAI 三步高效创建大模型 RAG
面对大量不断迭代的新知识，大模型必须'终身学习'才能满足实际应用的需求。RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）让生成式大模型能够利用外部的知识源来增强生成能力，提高生成质量和可靠性。但企业构建知识检索系统并非易事，通常面临开发门槛高、生成内容差等难题。借助浪潮信息元脑企智 EPAI 企业大模型开发平台，企业仅需三步即可高效创建大模型 RAG，让企业内部积累的大量数据得到有效利用，唤醒企业沉睡的知识，显著提升大模型回答的准确性。
RAG：生成式大模型落地的最佳实践方案
在 AIGC 大模型落地企业应用过程中，必然会碰到的一个问题是，大模型从训练到完成部署，并不意味着抵达了开发工作的'终点'。在真实场景中，每时每刻都在产生大量数据，知识会迭代得飞快，如新学说的出现、领域知识的更新、某个定义的延展、某个指标的调整等，'终身学习'不仅适用于人类本身，对 AI 来说同样是必须具备的能力。一旦丧失这种能力，大模型会很快表现出能力的'天花板'，包括产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限等等。
针对这一问题，业界主要有两种解决途径：一种是微调（Fine Tune）来更新模型，另一种是让 AI 能够与外部世界互动，以不同的形式和方式获取知识，即大模型+RAG。
微调固然效果好，可以让模型真正的'学会'一些私域知识。但是微调也会带来几个问题：首先，由于生成模型依赖于内在知识（权重），因此模型还是无法摆脱幻觉的产生，在对理解门槛高且准确性要求严格的场景下，这是完全无法接受的。其次，模型微调并不是一个简单的工作，无论是从数据准备、算力消耗、微调效果、训练时间等各个角度来看，随时用新产生的数据来进行微调都是不现实的，且最终微调的效果也无法保证，能够做到每月更新一次都已经是很理想的状态。
相比之下，RAG 让生成式大模型能够利用外部的知识源（非模型本身的知识库）来增强模型的生成能力，减少生成内容的偏差和错误，提高生成质量和可靠性，在有效缓解模型幻觉的同时，也能够'唤醒沉睡的知识'，让企业内部积累的大量数据得到有效利用。由于接入外部实时动态数据，RAG 在理论上没有知识边界的限制，且无需频繁进行模型训练，故已经成为生成式大模型行业落地最佳实践方案。
RAG 很好，但好的 RAG 不好开发
RAG 虽好，但在实际开发应用的场景中，企业构建知识检索系统并非易事，通常面临较高的开发门槛和较差的生成内容等难题。
技术门槛高，开发效率低
首先，即便技术人员编程能力扎实、深悟大模型架构原理，从海量开源方案里挑选出最合适的大模型+ RAG 组合，也需要不断的试错，定制化开发的时间成本高昂。其次，RAG 的构建包含知识文档的准备、嵌入模型（embedding model）、向量数据库、查询检索和生成回答五个基本环节，各个环节均有着极大的优化空间。如在处理企业数据时，仍需设计流程，清洗、分类、标注各类数据，保其质量达模型训练标准；检索参数配置同样如此，向量模型选取与优化若有差池，也易使模型训练失败、检索不准。而遵循效果相乘叠加的定律，90%×90%×90%×90%×90%=59%，这意味着任何一个环节优化效果不佳，将会导致最终的生成效果与最初设想相距甚远。
复杂文档解析能力不足，生成效果差
企业数据文档种类繁杂，高质量的文档解析能力会极大影响最终的知识检索成效。以金融机构为例，合同、报告、Excel 财务数据表及 PPT 产品介绍等文档多格式并行，开源 RAG 方案对此的解析能力较差，如在合同关键条款的提取方面失准，条款解读发生偏差；进行产品比对推荐时，易导致检索参数及大模型抉择失当，推荐金融产品难以满足个性化需求，使客户对企业信任与满意度滑坡。
元脑企智 EPAI：构建大模型 RAG 仅需三步，唤醒企业沉睡的知识
针对当前企业在构建 RAG 上普遍面临的难题，浪潮信息元脑企智 EPAI（Enterprise Platform of AI）为企业发掘数据资产、'唤醒沉睡的知识'提供了强大的开发平台，文档解析、知识库构建、检索增强生成等特色功能，不仅极大提升了企业知识管理系统的构建效率，还显著增强了大模型回答的准确性。
高效的文档解析与知识库构建
元脑企智 EPAI 适配 PDF、TXT、DOCX 等多类文档格式上传解析，可深度处理文档内容，通过强大数据清洗和灵活的知识分块，帮助企业建立高质量私域知识库，并支持复杂问题、大型数据集或跨多个文档查询。
Step1 创建知识库，奠定知识基石
首先，用户需要在元脑企智 EPAI 上创建一个知识库并上传企业文档。元脑企智 EPAI 支持多种文档格式，包括 PDF、TXT、DOCX 等。然后选配解析参数，如编码模型、文本分块长度等。开始文档解析。文档解析是将文档的内容进行抽取并对其进行分块，元脑企智 EPAI 在解析中支持文档版式识别，对表格、图片的文字都能做到精准提取。
文档解析成功后，内容将被存储在知识库中，形成结构化的知识块。
更优的检索增强生成效果
元脑企智 EPAI 囊括关键词检索、语义检索、混合检索等多元检索模式，精准适配各类场景检索诉求。用户可依自身特定需求，选择最合适的检索方法。借由自动化 RAG pipeline 技术，能敏捷抓取最新知识融入大模型，实现检索库的定期更新，从而确保生成的文本内容基于最新的信息，提升生成内容的准确性和效率，切实满足企业多样化的使用需求。
经过浪潮信息在大模型+RAG 开发上的反复实践与验证，元脑企智 EPAI 封装了浪潮信息深度优化的 RAG 环境，开发者仅需三步即可快速完成检索增强生成系统的构建。
Step2 配置检索参数，优化检索效能
在文档解析完成后，用户需要配置大模型和检索参数，以优化检索效果。元脑企智 EPAI 提供了多种检索参数，包括粗排引用数量、引用数量、检索类型等。在检索策略上，支持混合检索、关键词检索、向量检索等。
配置好检索参数后，用户可以进行检索测试，以验证文档分块和检索效果。在检索测试界面，用户可以输入测试文本，查看检索结果。
Step3 对话交互，实现智能应用
测试完成后，元脑企智 EPAI 可以将知识库发布为知识助手，并且提供在线交互和 API 两种使用方式。
在线交互中，用户输入问题，元脑企智 EPAI 将结合知识库内容，通过大模型生成准确的回答，并展示引用源。下图展示，元脑企智 EPAI 作为营养问答助手，通过检索增强生成，提供营养方面的回答。
如果选择用 API 的方式，用户可以通过元脑企智 EPAI 创建自定义助手，将配置好的模型和知识库保存为助手，并通过 API 接口调用。这一功能使得用户可以轻松地将元脑企智 EPAI 的 RAG 能力集成到现有的信息系统中，提升系统的智能化水平。
元脑企智 EPAI 让某领先 IT 企业智能生产力激增
业界领先的某 IT 企业积极利用元脑企智 EPAI 平台推动内部的智能化转型，目前已'零代码'开发出 IT 售前助手'元小智'和撰稿助手'元小墨'。
在'元小智'开发过程中，该企业售前团队（非专业开发人员）利用元脑企智 EPAI 内置的数据处理工具，自动化解析结构及非结构化数据，从超 1500 份涵盖 PDF、DOCX、DOC、XLS 等多样格式的数据资源里，成功构筑 8 大业务线所有在售产品知识库，整个开发时间仅耗时 1 人 1 月，有力驱动知识集成与业务精进。
在'元小墨'开发过程中，该企业市场部团队（非专业开发人员）按照不同业务线、稿件类型收集了 1300+ 篇成文稿件、背景资料、速记、白皮书，一键打包上传，不用任何代码即构建起专用知识库。同时通过自动化的 RAG pipeline 技术将最新的知识融入大模型，通过选择关键词检索、语义检索、混合检索等不同的检索策略，有效提升检索生成内容的准确性。
在'元小墨'的加持下，该企业市场部团队资料搜索时间缩减 80%，同时内容生成质量跃升，紧密贴合多元需求，驱动市场传播创新。如在内容策划时，关键词检索锁定产品亮点与市场趋势报告；定制文案阶段，语义检索精准捕捉品牌意图，推送契合风格文案；官微运营中，利用混合检索融合优势，从海量素材中精准定位热点关联素材助力推文。
元脑企智 EPAI(Enterprise Platform of AI) 是浪潮信息的大模型应用落地解决之道，能够为企业 AI 大模型落地应用提供高效、易用、安全的端到端开发平台，提供数据准备、模型训练、知识检索、应用框架等系列工具，支持调度多元算力和多模算法，帮助企业高效开发部署生成式 AI 应用、打造智能生产力。在大模型技术持续演进的进程中，元脑企智 EPAI 将以持续创新，助力企业智能应用创新与效率提升。
RAG 系统评估与优化建议
在实际生产环境中，构建 RAG 系统不仅仅是搭建流程，还需要持续的评估与优化。以下是几个关键的评估维度：
- 检索准确率（Recall & Precision）：衡量系统返回的相关文档是否覆盖了用户所需的所有信息，以及返回结果中无关信息的比例。可以通过人工抽样或自动化测试集进行验证。
- 生成质量（Answer Quality）：评估大模型生成的回答是否准确、流畅且符合上下文。可以使用 BLEU、ROUGE 等指标，或者引入人工评分机制。
- 响应延迟（Latency）：从用户提问到获得回答的时间。对于实时性要求高的场景，需要优化向量检索速度和 LLM 推理速度。
- 成本效益（Cost Efficiency）：监控 Token 消耗量和计算资源使用情况，确保系统在预算范围内运行。
为了进一步优化 RAG 效果，建议关注以下技术点：
- 重排序（Re-ranking）：在初步检索后，使用交叉编码器（Cross-Encoder）对候选文档进行精细打分，提升 Top-K 结果的准确性。
- 查询重写（Query Rewriting）：将用户的原始查询转换为更适合检索的格式，例如拆解复杂问题或补充缺失的上下文信息。
- 混合检索（Hybrid Search）：结合关键词匹配（BM25）和向量语义匹配的优势，平衡精确匹配与模糊语义搜索的效果。
- 知识图谱融合：对于结构化程度高的企业数据，可引入知识图谱技术，增强实体关系的推理能力。
通过上述策略，企业可以逐步建立起稳定、高效的企业级 RAG 系统，真正实现数据资产的智能化应用。