SERVICE 03
垂直RAG与专业知识引擎
让平台基于经过治理的专业资料和数据获取可靠知识，并把结论关联到可核验的政策、标准、制度和技术依据。
专业语义检索答案引用溯源多文件关联分析权限与运营
平台知识调用层包含什么
知识接入
文件解析、结构识别、元数据、版本和权限进入统一知识流水线。
检索与重排
结合关键词、语义、规则和业务过滤，找到真正相关的证据。
生成与引用
模型围绕证据组织答案，展示出处并控制无依据推断。
评测与运营
用真实问题集持续评测检索、答案、引用、时效和用户反馈。
适用场景
- 政策、标准、制度和技术资料快速查询
- 不同版本或多份文件的关联比较
- 企业内部流程、产品和项目知识问答
- 业务材料的依据查找与辅助生成
- 客服、咨询、培训和内部专家助手
我们特别关注的四个指标
模型表达流畅不等于答案可靠。项目验收应同时观察检索命中、答案正确、引用一致、权限隔离、响应效率和用户完成任务的效果。
召回正确证据 · 准确回答问题 · 清晰展示依据 · 能够持续更新
实施交付与安全边界
- 建立真实问题集、权威来源、权限、版本、适用范围和拒答基线。
- 交付解析与索引、混合检索、重排、上下文组装、答案契约、引用定位和应用接口。
- 权限在检索、上下文、模型输入、页面展示和导出全链路执行，不依赖提示词。
- 索引、切分、嵌入、重排和提示策略版本化，以黄金集比较后灰度发布并可回滚。
最低验收维度
召回与排序
真实证据是否进入候选结果，强过滤、低频实体和版本冲突是否单独通过。
答案与引用
答案是否正确，引用是否支持主张并能定位原件、版本与适用范围。
拒答与权限
证据不足、未发布、已撤回、越权或禁止模型使用的知识是否安全阻断。
任务与运营
是否改善真实任务，并有失败归因、更新、回归、成本和负责人。
REFERENCES · 参考来源
定义与治理依据
参考来源用于解释公开技术概念和治理原则；GCPI的具体产品边界、交付范围与项目事实仍以本网站明确口径及客户项目文件为准。
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP TasksLewis 等，NeurIPS 2020 · 2020 ↗
RAG原始研究论文，用于说明参数化模型与外部非参数知识结合的基本思想。
- Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)NIST · 2023 ↗
AI系统全生命周期可信与风险管理的公开框架。