概述
其质量取决于底层文档、所有权、权限和更新流程。流畅的答案无法自动将过时或矛盾的知识库转化为可靠来源。
主要要点
- 识别权威来源及其所有者。
- 保留版本、上下文和权限。
- 验证更正能够传递到未来的答案中。
深入探讨
清点权威来源并确定所有者。政策、个人笔记和旧讨论串的地位并不相同。保留生效日期、版本和上下文，以便系统能够区分正式指导和非正式材料。准备检索信息时不丢失含义。保持标题、例外、表格和来源链接与段落关联。谨慎去重并保留为何某个版本取代另一个版本的记录。检索时以及在派生存储中强制访问控制。嵌入或摘要可能泄露受限来源的信息。审查索引、缓存和导出答案的权限及删除行为。评估常见问题、复杂例外、冲突来源以及集合无法回答的问题。提供联系来源所有者的渠道和纠正知识库的方式。监控用户是否获得准确答案以及更正是否传播到未来结果。
04工作示例
解决内部指导之间的冲突
想象一个批准的政策允许14天退货，而一条旧的团队笔记提到30天。
将政策标记为权威，并保留笔记的历史状态，而不是将它们合并为一个答案。
在更新索引后再次测试问题，并验证答案引用了当前政策。
它显示了什么
构建的情景将知识质量和检索行为视为独立的责任。
现实世界的实施
在政策文档上附加所有者和生效日期。
将答案追溯到确切的批准段落及其使用的版本。
付诸实践
为什么这很重要
- 构建选择. 应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
- 团队与工作流程. 良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
- 风险与安全. 范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
留意
- 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
- 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
- 如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
后续步骤
- 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
- 在完全自动化之前定义人工检查点。
- 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
- 跟踪任务级结果以确认持续价值。
资料来源与延伸阅读
- Lewis and colleaguesRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
不断探索
常见问题
聊天机器人能否弥补维护不善的知识库？
不能可靠地实现。缺失、过时或矛盾的来源需要所有权和纠正，仅靠生成无法确定正确答案。