Kakao如何利用Qdrant构建AI驱动的内部服务台
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内容提要
Kakao推出了AI驱动的内部服务台代理，利用Qdrant作为核心向量存储，解决员工快速获取内部知识的问题。该系统结合混合搜索和元数据过滤，显著提升查询速度和准确性，支持约100万个向量，增强员工满意度和支持效率。未来，Kakao计划扩展知识库并探索更多功能。
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关键要点
- Kakao推出了AI驱动的内部服务台代理，旨在帮助员工更快地获取内部知识。
- 该系统结合混合搜索和元数据过滤，显著提升查询速度和准确性。
- Service Desk Agent是基于LangGraph构建的检索增强生成(RAG)系统，能够使用自然语言回答问题。
- Kakao面临的挑战是需要在复杂的内部知识中进行有效搜索，单一检索方法无法满足需求。
- Kakao选择Qdrant作为向量搜索解决方案，因其搜索质量、性能和操作适配性。
- Qdrant支持密集向量和稀疏向量的混合搜索，能够同时处理概念性问题和精确匹配查询。
- Service Desk Agent的核心是Qdrant，使用异步Python客户端处理高并发查询。
- 系统支持约100万个向量，数据集持续增长，响应时间平均低于30秒。
- Kakao计划继续扩展Service Desk Agent，探索更深层次的GraphRAG集成和多模态搜索能力。
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