行业落地分享：腾讯混元RAG/Agent落地实践

本文聚焦于腾讯大语言模型在多个业务场景下的应用，深入探讨了RAG技术的原理、优化实践以及GraphRAG在角色扮演场景中的应用，同时还介绍了Agent技术的原理和在混元大模型中的实现。

腾讯大语言模型应用场景

腾讯大模型广泛应用于内容生成、理解、智能客服、开发辅助、角色扮演、文本创作、审核、知识问答、代码评审、自动化测试、数字人互动、游戏NPC对话、情感分析、文案辅助、安全检测、文档处理等场景，服务于视频号、腾讯新闻、王者荣耀、企业微信、QQ、腾讯文档、腾讯云、腾讯广告等多个腾讯产品，以提升内容互动、用户体验和工作效率。

大模型应用技术SFT技术在特定领域经过微调后，能够提供出色的效果，并且能够实现端到端的生成结果，这使得它在处理特定类型的任务时非常有效。RAG技术通过外部知识检索，增强了模型的实时性和准确性，有效降低了幻觉的发生。Agent技术则以其自主性、交互性、适应性和推理能力脱颖而出，能够处理复杂的任务，并且支持多模态任务处理。

混元一站式大模型应用解决方案

混元一站式大模型应用解决方案是腾讯推出的一个全面、集成的人工智能平台，旨在通过其强大的模型库和Agent搭建功能，满足不同业务场景的需求。

在模型开发方面，混元平台提供了丰富的任务类型。混元Agent模板库为开发者提供了场景应用Demo、能力使用Demo和角色扮演Demo，使得自定义流程和编排变得更加简单。

此外，混元平台还提供了模型评测和插件管理功能，支持在线调试和多人众评，确保模型的效果和性能。它还提供了混元Embedding服务，包括向量计算任务和BM25检索，以及支持高达256K的上下文长度处理。

RAG技术原理及优化实践RAG技术介绍

RAG技术，即Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的先进人工智能技术。

在接收到用户查询后，RAG模型会从知识库中检索相关信息。这一过程确保了模型能够参考最相关的外部知识，从而提供基于事实的回答，避免了所谓的“大模型幻觉”，即模型过于自信地生成不准确或虚构的信息。

RAG技术原理

RAG技术原理的核心在于结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两个步骤来处理自然语言任务，尤其是问答系统。下面是一个简化的解释，说明RAG技术如何运作：

问答知识库（QA Knowledge Base）：这是RAG系统的基石，包含了大量的问题（Question）和答案（Answer）对。这些QA对可以来源于各种文档，如FAQ、产品手册、在线文章等。用户查询（Query）：当用户提出一个问题时，如“腾讯成立于哪一年？”，RAG系统会将这个查询作为输入。向量计算和检索（Vector Database）：RAG系统使用向量计算技术，将用户查询和文档转换成向量形式，并在向量数据库中检索最相关的文档。这一步骤通常涉及到计算查询向量与数据库中每个文档向量之间的相似度。语言模型（LLM）：召回的文档被输入到语言模型中，模型根据这些文档生成答案。语言模型能够理解文档内容，并生成连贯、准确的回答。RAG应用关键挑战

RAG技术需要结合先进的文档解析技术、高效的检索算法、强大的语言模型以及细致的数据管理和隐私保护措施。通过不断优化这些方面，RAG技术可以更好地服务于各种应用场景，如智能客服、知识问答系统、内容推荐等。

文档解析

文档切分

离线知识扩充技术

索引召回

多路召回

知识生成

GraphRAG在混元大模型应用RAG局限

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术虽然在很多方面表现出色，但也存在一些局限性，特别是在处理需要深层次理解和推理的任务时。以孙悟空的如意金箍棒的由来为例，我们可以探讨RAG技术的一些局限：

忽视关系：RAG可能无法充分理解文档中实体之间的关系。在如意金箍棒的例子中，涉及到太上老君、大禹、东海龙王等人物，以及治水、炼制、定海神针等事件。RAG可能无法完全捕捉这些实体和事件之间的复杂联系。冗余信息：在生成回答时，RAG可能会引入一些不必要的细节，导致回答显得冗长且重点不突出。缺乏全局信息：RAG在处理长文档时，可能会忽略文档的全局信息，只关注与查询直接相关的部分，从而丢失了一些重要的背景信息。长文逻辑推理能力：对于需要长篇推理的任务，RAG可能无法很好地理解文档的逻辑结构和推理链条。如意金箍棒的故事涉及多个历史时期和神话传说，需要较强的逻辑推理能力才能准确讲述。GraphRAG: 基于图的检索增强方法

GraphRAG是一种基于图的检索增强方法，它通过结合知识图谱和语言模型来提升对复杂查询的处理能力。GraphRAG框架的主要组成部分包括：

G-Indexing：输入语料构建知识图谱和摘要，并将这些信息存储在图数据库中。知识图谱能够将实体、关系和事件等组织成结构化的点和边，便于后续的检索和推理。G-Retrieval：使用问题对图数据库进行检索，以获得与问题相关的上下文信息。这一步骤是GraphRAG的核心，它允许模型从知识图谱中检索到与查询最相关的信息。Local和Global检索：Local：检索与提问直接相关的实体、关系和社区等信息，用于生成局部上下文。Global：检索全部实体和社区信息，用于生成更全面的上下文。Global检索可能需要一个额外的reduce阶段来整合信息，然后生成回答。G-Generation：将问题和检索到的上下文结合起来生成回答。这个过程可以是直接的（Local），也可以是在Global检索后经过reduce阶段的。

GraphRAG通过引入知识图谱，提升了模型在上下文理解、信息整合、推理能力等方面的性能，尽管这增加了实现的复杂度，但它提供了更好的可解释性和适用性，特别是在处理复杂查询和大量数据集时。