怎样做易支付网站,制作一个app的完整流程,谷歌浏览器怎么删除2345网址导航,网站图片模板01、背景
在智能客服与医疗问诊领域#xff0c;用户模糊描述导致的多轮对话断裂与语义关联缺失#xff0c;长期阻碍决策效率提升。传统 RAG 技术面临双重困境#xff1a;
单轮检索局限#xff1a;当用户仅反馈“空调制冷效果差”、“持续发热三天”等模糊信息时#xff…01、背景
在智能客服与医疗问诊领域用户模糊描述导致的多轮对话断裂与语义关联缺失长期阻碍决策效率提升。传统 RAG 技术面临双重困境
单轮检索局限当用户仅反馈“空调制冷效果差”、“持续发热三天”等模糊信息时传统 RAG 缺乏追问能力无法定位根因语义跳跃失控对话中突然切换话题如患者从“咳嗽”转向“头痛”时传统方案因无法关联跨域知识导致误判。
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 GraphRAG 技术创新融合知识图谱动态推理向量语义检索通过实体关系映射与多跳路径优化构建可应对复杂场景的决策引擎。本文将通过家电故障诊断和医疗预问诊两大高价值场景解析其如何实现从“被动应答”到“主动决策”的跨越。
02、GraphRAG 业务系统
相比传统 RAG结合向量和图的 GraphRAG 能更高效地处理大规模知识的关联检索与分析。GraphRAG 是通过图来保存文本知识中实体之间的联系。通过将文本抽象为图数据知识图显著简化了输入文本减少冗长问题。通过检索子图或图社区GraphRAG 能够捕捉更广泛的上下文和联系有效应对 QFS 挑战。 构建一个完整的 GraphRAG 业务需要三个重要的子系统知识图谱理解抽取系统、 GraphRAG 引擎系统、支持 RAG 的 AI 工程框架。 1、知识图谱理解与抽取
知识图谱系统用于实现知识建模和抽取。最新的阿里通义千问 Qwen3 在文档理解、数据抽取、问题分析、多语言识别等方面表现优异成本大幅下降性能全面超越DeepSeek-R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型。我们利用通义千问 Qwen3完成对文本的分析并进行实体和关系的三元组抽取从而构建相应的知识图谱。 2、GraphRAG 引擎
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL以下简称ADB PG作为一款具备 GraphRAG 引擎的MPP数据库它具备完整的事务处理、高吞吐写入和流批一体引擎以及提供关系型数据存储、全文、向量存储和图数据存储功能显著简化应用构建的过程提供精准分析和决策支持。通过整合 Qwen3 的知识抽取能力和 AnalyticDB PostgreSQL 的图引擎优势GraphRAG 可以实现更全面的上下文理解和信息检索优化业务流程。 3、Data Agent Platform
AI框架作为业务层的智能中枢负责实现从原始数据到智能服务的端到端闭环。Dify on DMS是阿里云瑶池数据库推出的一站式AI应用部署解决方案。通过DMS可以轻松将Dify应用部署到阿里云上并与通义大模型和瑶池数据库生态等无缝融合。无论是数据处理、模型训练还是AI应用的快速上线DMS都能提供低门槛、开箱即用的体验构建企业级安全稳定的DataAI平台。
03、ADB PG GraphRAG技术解析 知识图谱的构建和导入
▶︎ 图谱构建
知识图谱构建是一个融合多源数据、自然语言处理NLP技术和图数据库管理的系统性工程ADB PG GraphRAG 通过生成式模型将原始文本转换为图谱的“节点实体”和“边关系”其核心流程包括 对文本进行chunk并从中抽取实体属性如“特斯拉CEO马斯克” → 解决实体同名歧义如“鹅厂→腾讯”与数据冗余问题 → 节点去重与实体归一化处理 → 将抽取到的节点转换为Cypher语句写入ADB PG图存储 → 同步将chunk生成文本向量存入ADB PG向量库中。 如此用户在查询的时候既可以通过embedding进行语义相似度搜索也可以通过知识图谱搜索正确的回答大大提升回答的准确度。 ▶︎ 图谱融合
针对跨文献抽取实体时出现的命名差异问题如“鹅厂”与“腾讯”指向同一实体ADB PG GraphRAG采用分层消歧策略 支持领域专家自定义映射规则例如强制将“计算机”标准化为“电脑”实现基础术语统一其次利用公共样本库执行聚类分析自动归集同义实体如合并“北医三院”与“北京大学第三医院”对于复杂歧义场景则调用大语言模型进行深度语义匹配。通过规则定义、数据驱动聚类和AI模型协同图谱融合能够有效消除实体歧义为精准检索奠定基础。
知识图谱的检索增强
▶︎ 关联检索
当用户发起查询时关联检索首先抽取问题中的实体关系沿知识图谱检索相邻N跳节点的语义内容通过相似度匹配定位最相关节点及对应文本块显著提升多跳问题的准确性与可解释性。 ▶︎ 全局检索
若检测到对话跳跃现象包括语义突变或跨领域提问系统会自动触发全局检索将用户问题转化为向量后执行全图搜索快速定位Top-N相似节点并结合会话上下文重定位对话路径提升回答的准确度。 ▶︎ 多路检索召回
结合“关联检索”和“全局检索”的两个能力ADB PG GraphRAG服务还提供了多路检索的自适应召回能力同步计算关联检索与全局检索的置信度默认优先采用关联节点结果同时支持通过调整置信度阈值动态干预决策。 ▶︎ 图谱检索排序
为了优化检索结果的相关性和准确性ADB PG GraphRAG服务实现了重排序Reranking机制优化结果优先级确保返回最契合用户需求的信息序列。
04、场景实践模糊查询的精准决策突破
在对问题进行分析处理时行业专家通常会构建一个或多个知识图谱。这些知识图谱基于具体的应用场景设计通过与用户进行追问式对话能够将广泛的问题逐步细化并最终定位到具体的状况上。通过这种层次化的分析方法可以有效地从宏观层面的问题过渡到微观层面的特定情境从而为用户提供精准且针对性强的解决方案。
场景一家电故障诊断-从模糊描述到根因定位
在以家电为代表的智能电子行业中咨询类客服系统的需求日益凸显但是用户咨询的问题往往过于模糊不能直接通过AI Agent定位到客户的问题并给出解决方案。所以这类系统旨在通过多轮提问获取更多有价值的信息精准地识别用户在产品使用过程中遇到的具体问题并据此提供切实可行的解决方案。它不仅能够有效提升用户体验还能进一步优化售后服务流程。此类智能化客服平台凭借其卓越的问题诊断能力和高效的服务响应机制在当今竞争激烈的市场环境中显得尤为重要。
下面是一个空调售后机器人的故障问答场景 --Agent你好我是空调售后助手请问有什么可以帮你 --User我的空调制冷效果不理想能帮忙看一下么 --Agent是你的空调吹风风量小还是制冷效果差 --User制冷效果不好。 --Agent请看一下空调的运行模式是不是在制冷模式 --User制冷模式。 --Agent空调滤网是否长时间没有清理 --User是的。 --Agent请清理滤网后再观察一下空调制冷情况。 在空调售后案例中用户提出“制冷效果不理想”的模糊问题。售后Agent通过多轮追问引导用户补充信息首轮区分“风量小”或“制冷效果差”第二轮确认空调运行模式第三轮核查滤网状态最终给出“需要清理滤网后观察”的解决方案。整个过程依托知识图谱的实体关联路径运行模式→滤网状态实现从泛化问题到具体根因的精准定位有效提升了售后服务效率。
场景二医疗问诊
在现代医疗问诊场景中提供24小时在线智能预问诊服务以减轻医生负担显得尤为重要但是AI Agent通常无法通过传统的“望闻问切”方法逐步从患者那里获取更多有助于判断疾病的信息。因此需要一个为患者和医生提供决策参考的辅助系统通过患者提供的症状信息判断潜在病症为患者提供快速简便的建议并协助医生作出合理决策。 --Agent你好有什么问题可以帮你 --User最近一直肚子疼不知道什么原因。 --Agent请问是上腹疼痛么 --User是的感觉是胃这边比较疼。 --Agent是否有恶心或者消化不良、嗳气、黑便等其他症状 --User吃完饭会有点反酸。 --Agent您可能有胃部相关的疾病建议继续做胃镜或者x线钡剂检查以确认具体的病因。 医疗问诊辅助系统能够基于医疗专用的知识图谱创建症状 - 诊断 - 检查 - 疾病之间的知识关系图谱并通过持续整合病历案例不断优化诊疗路径提升诊疗效率。在Agent使用过程中系统会根据患者的主诉症状进行图谱初筛生成附带置信度的初步诊断当置信度不足时启动多轮对话补充关键症状如发热时长、疼痛部位等逐步收敛疾病范围直至达到置信阈值。最终依据医疗规范输出检查建议或明确疾病结论直接衔接给药、住院等后续流程。在临床实践中该系统不仅能引导患者精准匹配科室分诊更能降低资源匮乏地区医生因经验不足导致的误诊风险。 了解更多
阿里云瑶池数据库助您实现高效安全的 GraphRAG 业务应用解决方案。数据不出域安全有保障服务更稳定
点击链接了解关于 GraphRAG 服务的更多详情
