每当我们在客户服务中使用 AI时，我们都会使用一些文档或网站来训练 AI。虽然 Intercom 等公司已经为 AI 驱动的客户服务解决方案设定了标准，但 Kommunicate 已经进一步突破界限，实现了更好的文档和 URL 扫描准确性。
在本文中，我们将向您介绍如何使用检索增强生成 (RAG) 在 Kommunicate 上构建更高效的系统，从创建嵌入到抓取文档和网站以及在将结果发送到 LLM0 之前对其进行过滤。
为什么 RAG 是实现更好的 AI 响应的关键？
在深入探讨技术细节之前，我们先快速了解一下检索增强生成 (RAG)。RAG 是一种通过将基于检索的方法与生成模型 加密货币数据 相结合来提高 AI 性能的系统。其理念不是仅仅依赖预先训练的知识，而是获取相关文档并根据特定信息生成响应。
这种方法使人工智能更加智能，更具有情境感知能力，这在尝试回答从抓取的文档或网站中获取的复杂问题时至关重要。这种准确性的提高对客户服务来说意义重大，因为即使是微小的误差也会产生很大的影响。
我们如何建立企业 RAG 管道？
我们方法中的一个关键要素是创建高质量的嵌入。如果您不熟悉，嵌入是数据（文本、图像或表格）的数字表示，可以保留语义含义。可以将它们视为任何搜索或匹配系统的支柱。
我们看到了一些改进。通过微调 10 个校对工具让你的博客文章可共享 预训练模型（如 OpenAI 的嵌入），我们生成了更准确的向量来查找相关内容。这些嵌入使我们的系统能够快速搜索并检索任何查询的最有用信息。
从各种来源抓取数据
抓取网站和文档是我们投入工作的另一个领域。我们建立了一个强大的抓取管道，可以处理 HTML 结构、不同文件格式和嵌入内容中的不一致问题。我们不仅限于简单的网页；Kommunicate 系统可以从许多来源提取信息，
在抓取表格或其他结构化数据时，我们开发了提取该信息并使其可搜索的方法。这使我们的系统能够处理其他工具可能难以处理的更复杂的文档。
我们能够抓取的内容种类繁多，这为我 电报号码 们的系统增加了一层多功能性，使其更能适应不同的行业和用例。这是另一个领域，我们发现我们的方法胜过 Intercom 等更为死板的竞争对手。
在发送给 OpenAI 之前筛选和整理文档
一旦我们抓取了数据，并不是所有信息都会传递给 AI 模型。我们有一个过滤系统，可确保在响应生成中只使用最相关的文档或数据块。我们在这里使用多种技术——向量相似度、相关性评分和关键字匹配——来过滤掉不相关或冗余的信息。
我们方法的另一个关键部分是在将文档发送给 OpenAI 之前对其进行整理。我们不会将一堆抓取的数据扔给模型，然后希望得到最好的结果。相反，我们会根据相关性对文档进行排序，确保 AI 首先获得最有用、上下文最准确的信息。
从文档中提取多个匹配的段落时，我们会按正确的顺序排列它们。