阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
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内容提要
阿里云PAI团队与大数据基础工程技术团队合作构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人。他们不断改进RAG模块，提高了线上效率。提供了详细的方案架构和步骤，指导开发人员构建大模型RAG对话系统。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。
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关键要点
- 阿里云PAI团队与大数据基础工程技术团队合作构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人。
- 该机器人上线于多个线上场景，显著提升了答疑效率。
- 持续改进RAG模块，提升线上效率，加入最新的RAG优化技术。
- 提供了详细的方案架构和步骤，指导开发人员构建大模型RAG对话系统。
- 大语言模型在生成准确回复方面存在局限性，RAG技术通过结合LLM和信息检索系统来改善表现。
- 方案架构包括向量检索库准备、对话模型推理服务在线部署和RAG服务在线部署。
- 用户需在华北6地域支持购买灵骏资源，并开通白名单。
- 准备向量检索库的步骤包括选择Faiss、Hologres、AnalyticDB PostgreSQL或ElasticSearch。
- 部署模型服务的步骤包括自定义数据微调训练对话模型并部署为推理服务。
- RAG对话系统支持集成HTML和TEXT两类知识库文档类型。
- 系统会对上传的文档进行清洗与切分，并提取QA对以提高检索效果。
- 支持向量数据库召回和关键词检索召回，结合二者的结果提高检索准确性。
- 提供Re-Rank操作以提高检索结果的准确度，建议结合向量检索与Re-Rank重排。
- 支持多种问答方式，包括直接从向量数据库检索、与LLM对话和结合两者的方式。
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