基于某中心的自动化智能RAG管道构建指南

概述

检索增强生成（RAG）是将大语言模型与企业知识库连接的关键技术。然而构建可靠的RAG管道需要反复测试不同配置（分块策略、嵌入模型、检索技术等），传统手动管理方式容易导致结果不一致、故障排查困难等问题。

通过集成实验跟踪与自动化工作流，团队可快速构建可监控的RAG应用。该方法确保整个管道版本化、可测试，并提供从开发到生产的全链路可追溯性。

解决方案架构

该方案采用分层架构：

• 实验跟踪层：通过托管MLflow记录管道各阶段参数与指标
• 工作流编排层：使用自动化管道工具实现从数据准备到评估的端到端流程
• 核心组件：
  • 预训练模型库提供最新语言模型
  • 向量数据库支持高效语义搜索
  • 评估组件基于大语言模型实现自动化质量评估

关键技术实现

实验跟踪管理

在MLflow中建立分层实验结构：

• 顶层运行记录整体实验
• 嵌套运行分别跟踪数据准备、分块、检索等子阶段
  关键跟踪参数包括分块策略类型、块大小、重叠度等，确保实验可复现。

数据处理流程

1. 数据分块：支持固定大小分块与递归分块两种策略
2. 向量化：通过嵌入端点将文本转换为向量
3. 索引构建：将向量存入向量数据库并配置近邻搜索

检索与生成

• 查询时生成嵌入向量并检索最相关文本块
• 使用LangGraph框架构建状态化工作流
• 每次运行记录提示词、生成结果及关键性能指标

自动化评估

采用多维度评估指标：

• 答案相似度
• 答案正确性
• 答案相关性
• 答案忠实度
  评估结果自动记录至实验跟踪系统，支持不同配置的横向对比。

管道自动化

将验证后的配置转化为两种自动化管道：

单步管道

适合简单场景，整个工作流作为统一过程执行，管理开销小。

多步管道

适合企业级需求，将流程分解为独立模块，支持：

• 组件灵活替换
• 分阶段监控调试
• 可复用配置管理

持续集成部署

通过代码仓库触发自动化工作流：

1. 代码变更自动触发管道执行
2. 服务器less计算资源按需扩展
3. 每次运行结果与代码版本关联记录
4. 验证通过的配置可自动晋升至生产环境

核心价值

该方案为企业提供：

• 自动化可复现的工作流，减少人工错误
• 实验配置的全面跟踪与对比分析
• 基于数据的持续优化能力
• 符合企业治理要求的审计追溯功能

通过该方案，团队可系统化地构建、评估和部署生产级RAG解决方案，加速AI应用落地进程。
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