嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台V3.7版本(简称“智能运维OpsPilot V3.7版本”)全新发布!本次通过对分块界面及问答对智能运维OpsPilot多项功能进行优化,实现了卡片信息可视化展示、批量生成与进度跟踪、灵活操作与及联处理、数据溯源与关联设计等功能升级,显著提升知识管理的透明度、操作效率与系统可靠性,为用户带来更全面、精准、可靠的知识服务体系。
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是当前赋能大语言模型(LLM)的核心技术架构。其核心流程是:先将用户查询与知识库内容进行匹配检索,再将相关信息作为上下文提供给模型以生成可靠答案。在此架构中,分块和问答对是知识预处理的两大基石。本次智能运维OpsPilot V3.7版本通过重构分块与问答对之间的关联,实现了精准检索与可靠回答。
01. RAG中的分块与问答对
分块是将长文档切分为语义连贯的文本片段,作为检索的基本单元,保障了复杂问题有据可依。问答对则是预先生成的标准问答,能直接、精准地响应高频问题,提升效率并降低成本。分块为问答对提供生成的来源和上下文基础;问答对是分块知识的提炼与高效利用形式。它们协同构建了一个“问答对优先匹配,未命中则检索分块生成”的智能路由机制,共同确保RAG系统既精准又高效。

02. 分块界面:精细化操作与流程可视化
在智能运维OpsPilot的智能知识架构中,分块作为知识库的基础组织单元,其管理效率能直接决定知识生成与检索质量。智能运维OpsPilot V3.7版本在分块界面设计上重点优化了多项功能,显著提升操作效率与可控性:





03. 问答对界面:溯源与关联设计
问答对作为直接响应用户查询的知识单元,其可解释性与溯源能力尤为关键。OpsPilot通过以下设计实现高效关联管理:


04. 总结
智能运维OpsPilot通过分块与问答对的精细化管理与双向追溯机制,显著提升了知识管理的透明度、操作效率与系统可靠性。该设计不仅强化了知识构建阶段的可控性,也在问答生成与检索增强阶段提供了更精准、可解释的答案生成能力。
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05. 嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台:更懂运维的AI平台
嘉为蓝鲸智能运维OpsPilot是集知识库管理、技能配置、机器人管理及工具管理于一体的智能运维支撑平台,深度融合LLM大模型的语义理解、知识增强与多模态处理能力,聚焦运维领域,突破单一LLM能力局限,成为更懂运维的智能AI平台。
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