智能运维OpsPilot上新：新增知识问答对，发挥知识精准匹配优势

随着AI技术的不断发展，检索增强生成（RAG）已经成为构建智能知识库的重要的技术，嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台(以下简称“智能运维OpsPilot”)最新发布V3.5版本，新增问答对（QA Pair）功能，通过与现有知识库解析、分块和重排序能力的协同整合，构建了更高效的知识服务体系。同时实现了问答对与知识分块的智能路由，既保留了知识分块的语义完整性，又发挥了问答对的精确匹配优势，为企业构建了覆盖全面且精准可靠的知识服务体系。

01.新增问答对，完善RAG能力

在智能运维OpsPilot V3.5的新架构中，问答对（QA Pair）扮演了重要的角色，成为检索增强生成（RAG）架构中的关键组成部分。在RAG技术架构中，知识服务的核心流程包括检索、生成和重排序。智能运维OpsPilot引入问答对功能后，其在RAG整体架构中的位置尤为重要：

• 知识存储阶段：通过LLM大模型自动对分块数据智能生成问答对，并存储至数据库，以便后续检索使用
• 知识检索阶段：通过问答对的精准匹配，直接锁定与用户问题高度相关的答案，提升了检索的效率和准确性。
• 结果重排序阶段：通过Rerank模型对问答对和知识分块的检索结果进行综合排序，使最终呈现的内容既全面又精准。
• 增强生成阶段：结合内置的LLM（大语言模型），问答对的答案可以作为优先内容被生成模型引用，从而确保生成的回复更贴近用户需求。

相比仅依靠知识分块进行语义检索的传统方式，问答对功能的加入为智能运维OpsPilot的知识服务体系提供了一种更加直接、高效的路径，特别适合快速响应特定问题，降低冗余信息干扰。

02.优势互补，灵活路由

1）知识分块（Chunking）

知识分块是指将长文本拆分为较小的、语义聚焦的短单元，解决长文本向量化中的语义稀释、计算资源消耗和检索效率低问题。知识分块的生成方式主要依赖于语义理解，通过模型对文档进行自动化切分。

2）问答对（QA Pair）

问答对是通过将常见问题与标准答案进行配对，从而形成一个结构化的知识库。问答对的生成方式主要为LLM大模型对分块数据智能生成问答对。

3）二者对比

• 知识分块：优点为提供了完整的上下文，适用于较为复杂、需要深入理解的问题，能够帮助系统理解并生成更具深度的答案。缺点在面对简单、常见问题时，生成的答案可能会过于冗长，不够准确。
• 问答对：优点为精确匹配特定问题和答案，响应速度更快，效率更高。非常适合处理高频标准化问题，能够直接返回用户所需答案。缺点主要为只适用于明确的问题，不能处理开放式或复杂的查询。

4）灵活路由

知识分块和问答对的优缺点较为显著，可以统一使用，进行优势互补：对于常见、标准化的高频问题，可使用问答对库进行精准匹配，提升响应速度和准确性。对于一些需要更复杂上下文理解的专业性问题，优先选择知识分块进行语义检索，确保问题得到全面回答。

03.智能运维Opspilot的问答对功能

智能运维OpsPilot V3.5在问答对功能上的升级，使得用户能够在知识库中更加高效地使用问答对来获取精准答案。以下是该功能的核心步骤：

1）生成问答对

问答对的生成方式主要为LLM大模型对分块数据智能生成问答对。并且在知识库的文档中，用户可自行选择文件或网页链接并通过LLM模型自动生成问答对。

2）查看问答对

在知识库中，用户可直观地查看所有问答对。问答对的信息包括名称，问答对数量，创建时间，创建者，操作等，同时可以点击查看每一份问答对拆解的详情问题和答案。

3）检索问答对

用户提出问题时，智能运维OpsPilot会通过灵活路由，选择使用知识分块还是问答对作为召回结果，确保用户始终能获得最优答案。

通过系列功能，智能运维OpsPilot不仅提升了问答的效率和准确性，还显著优化了用户的使用体验。

04.总结

智能运维OpsPilot V3.5在问答对功能上的升级，利用了检索增强生成（RAG）技术的优势，结合知识分块和问答对的智能路由，提升了知识库的整体效率和精准度。通过灵活的查询和生成机制，实现了高效、精准的知识服务体系，为企业提供了更为强大的智能化支持

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。