大模型有两个毛病幻觉和时效性。幻觉是指模型会一本正经地编造不存在的信息。你问它一个专业问题它可能给出一个看起来很专业、实际完全错误的答案。时效性是指模型的训练数据有截止日期之后发生的事它不知道。这两个毛病在企业场景里是致命的。你让大模型回答客户的技术咨询它编了一个不存在的参数客户照着用出了问题谁来负责你让大模型查公司最新的制度文件它拿两年前的版本回答你合规风险谁担RAG是解决这两个毛病的标准方案。但RAG不是装上去就能用的它依赖一个高质量的知识库。鸿翼把RAG的落地拆成了几个关键环节。首先是知识入库。鸿翼提供多种知识采集方式在线编写、文档上传、海量API配置化采集。企业的知识来源繁杂有的在OA系统、有的在ERP、有的在个人邮箱。API采集能力把这些散落各处的知识统一归集到知识库中。入库之后基于流程实现高质量知识的审核和上架。不是什么内容都能进库要有把关机制。其次是知识结构化。这是RAG效果的决定性因素。文件进库后鸿翼的多模态解析引擎对内容做深度处理。文档被智能分块每个块附带元数据。图片做OCR识别视频抽帧提取关键画面。分块策略直接影响RAG的召回质量分得太粗检索不精准分得太细丢失上下文。鸿翼支持解析深度等参数设置企业可以根据场景灵活调整。然后是向量化。结构化后的内容通过向量化服务转化为语义向量存入向量数据库。用户提问时问题也被向量化系统在向量数据库中找到语义最相近的内容块。这一步决定了检索的准确率。鸿翼基于InWise大模型平台的向量化能力针对企业内容做了优化。接着是检索增强。检索到的内容块连同用户问题一起发给大模型。模型基于这些具体材料生成回答而不是凭自己的记忆编。回答的每个观点都有知识库里的原文支撑可追溯、可验证。幻觉问题大大缓解。最后是持续迭代。企业知识在持续更新知识库也需要同步更新。新文档入库后自动走解析、分块、向量化流程RAG的检索范围实时扩展。模型不需要重新训练知识库更新即可。鸿翼的InWise平台和易慧大模型支持私有化部署。企业数据不出域接入和微调全程可控。这对数据安全要求高的行业是硬性条件。RAG的效果好不好80%取决于知识库的质量。分块策略合不合理、元数据完不完整、向量化模型准不准、知识更新及不及时。这些功夫都在知识库层面不在模型层面。大模型是引擎知识库是燃料。燃料品质不行再好的引擎也跑不稳。很多企业把精力全花在选大模型上知识库草草搭一个就上线效果不好就怪模型不行。方向搞反了。先把知识库做扎实RAG的效果自然就上来了。
