如何在Slack中构建高效的企业知识代理：RAG技术详解与实践

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一项能够显著提高员工查询效率的技术，通过在大型语言模型（LLM）回答问题前从内部文档中检索相关信息来实现。这项技术目前在大型科技公司逐渐开始应用，但尚未普及。IBM 的 AskHR 就是一个典型的例子，不过这类知识代理的建设成本和复杂性仍然是其广泛应用的主要障碍。 技术堆栈方面，建设一个简单的 RAG 代理系统主要涉及三个部分：代理框架、向量数据库，以及部署选项。由于与 Slack 等平台的集成需要处理实时事件，选择无服务器函数如 AWS Lambda 或 Modal 可最大限度地降低成本和资源消耗。Modal 虽然不如 Lambda 经验丰富，但在免费层级下表现出色且 CPU 定价便宜。 在向量数据库的选择上，Weaviate、Milvus、pgvector、Redis 和 Qdrant 都是热门选项。Milvus 和 Qdrant 提供了非常慷慨的免费层级，适用于小规模数据存储。如果数据量超出几千个片段，则可能会产生成本。嵌入的成本通常较低，但使用更复杂的 LLM 会大幅增加运行费用。 系统架构分为两部分：文档处理与代理处理。文档处理的关键是切分（chunking）和嵌入。文档切分是指将文档分割成大小适中的片段，并附带元数据，以便在检索时能够准确追溯信息来源。为了确保每个片段都能携带足够的上下文信息而不失相关性，这一步需要精心设计。例如，对于 PDF 文件，可以使用类似 Docling 的工具进行处理；而对于网页，则需构建爬虫基于页面元素决定如何切分内容。 代理系统的核心在于其能够根据用户的问题决定如何从不同工具中获取所需的信息。通过 FunctionAgent 进行设置，可以传递多个工具给代理，这些工具分别包含了来自向量数据库的不同数据集。为了优化用户体验，可以通过初步 LLM 调用来决定是否启动整个代理流程。这样可以避免用户等待时间过长，但也会略微增加延迟和 API 调用次数。 在检索技术方面，建议使用混合搜索（hybrid search）和重排（re-ranking）。混合搜索结合了密集向量和稀疏向量的优势，既能找到语义相似的片段，也能定位到精确的关键词匹配。此外，通过去重（deduplication）和重新排名可以进一步提高检索的质量。 实际开发过程中，大多数时间和精力都会花在以下几个方面：编写有效的系统提示词（prompt）、优化响应速度、正确切分文档。提示词的设计直接影响到 LLM 的表现，因此需要仔细打磨。响应速度则受到多种因素的影响，如冷启动时间、API 延迟等，可以通过预热资源、选择低延迟模型等方式来优化。文档切分则需要处理各种格式不一致的数据源，确保每个片段都有足够的上下文信息。 未来的发展方向包括缓存机制、数据更新策略和长期记忆功能。缓存可以帮助减少重复的 API 调用，提高系统的响应速度。数据更新则是系统长期运行的重要保障，可以通过定期重新嵌入或变更检测方法来实现。长期记忆功能可以让代理更好地理解之前的对话历史，但过多的历史记录会导致上下文窗口膨胀，增加成本并可能混淆 LLM。 业内专家认为，虽然框架可以提供快速原型开发的能力，但在生产环境中直接调用核心逻辑往往更为有效，因为这样可以更好地控制性能和成本，同时保持系统的简洁性。对于简单的 RAG 系统，直接使用 LLM 和向量数据库即可满足需求，而不必引入复杂的代理系统。 总体而言，建设一个企业内部的 RAG 代理系统可以大幅提升员工的工作效率和信息查询体验，尽管面临一些技术和成本的挑战，但随着技术的进步，这些问题将逐步得到解决。开发这样一个系统不仅需要良好的技术基础，还需要对具体业务场景有深入的理解和实践经验。