基于《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案实践体验后的想法

1、部署引导和文档帮助非常充分
通过实践《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》实验，掌握了如何构建了一个强大的LLM知识库，用以处理企业级文档的知识问答需求。解决方案的整体架构描述较为清晰。部署过程中提供的文档和引导性资料较为充足，尤其是在使用阿里云的ROS（资源编排服务）进行部署时，整体体验便捷高效。然而，在具体资源规格的确认上存在一定的模糊性，未能明确指导用户如何选择适当的ECS实例规格和存储资源大小。因此，建议在文档中增加资源选型指导，包括如何评估不同配置的性能需求，以便用户在不同规模的知识库部署中作出更合适的选择。
2、个人感觉文档智能和RAG结合构建LLM知识库的优势
在实际体验中，通过文档智能和检索增强生成结合起来构建LLM知识库的确具备优势。该方案有效解决了传统知识库对复杂文档的问答处理需求，显著提升了企业文档的利用效率。然而，在生成的答案质量和内容精确度上，依然有进一步提升的空间。可以考虑加入更细化的Prompt模板，或增加对行业特定术语的优化处理，以此来更精准地响应用户的问题。此外，在上下文信息的召回过程中，若能增加基于用户输入的动态调节机制，则可能进一步提升问答的准确性。
3、解决方案的可落地性业务场景清晰
通过部署实施后，感受该方案的业务场景适用性较为清晰，尤其适用于需要处理大量文档的企业级应用环境，如法律文档查阅、技术支持知识库等。然而，实际生产环境中的需求往往较为复杂，可能会涉及更高的实时性和对隐私保护的要求。当前解决方案在处理敏感数据方面的机制和数据隔离保护措施不够明确，建议进一步加强数据安全和隐私保护的设计，以便更好地符合企业在生产环境中的合规性需求。
4、建议
解决方案的整体架构描述较为清晰，包括文档内容清洗、向量化、问答召回和上下文生成等环节，能够让人较好地理解其基本原理。然而，对于如何根据不同文档量和知识库容量动态分配资源（如ECS规格、云硬盘大小等）方面的解释较为有限。这部分信息对于实际应用尤为重要，因此建议增加基于容量需求的资源配置指导，以帮助用户更准确地评估所需的计算资源。