更新时间：2025-04-12
1. 项目概述
1.1. 场景介绍
XX客户主要提供消防设备的生产、销售和售后服务，设备种类型号繁多，每一种设备的故障排除和维修方案主要都分布在内部的文档中，人工查找非常费时费力。为此，基于AI PAAS搭建了一套消防设备维修知识问答的AI应用，可以帮助维修人员快速准确地找到相关的解决方案。
1.2. 数据情况
客户原始文档为图文混排的PDF文件，文件存储在本地。PDF文件示例如下：
1.3. 预期目标
通过大模型回答设备维修方案类问题，准确率不低于85%。
2. 搭建“消防知识问答助手”应用
具体过程参照AI PAAS平台 "RAG应用开发指引"，以下对于应用的构建过程仅做简要介绍。
2.1. 在AI PAAS上创建知识库
知识库数据类型选择“文本文档”。
2.1.1. 上传文档
上传本地准备好的PDF文档。根据本场景的文档实际情况，文档中的文本较少，且有较多的专业名词、型号等，故不开启知识增强。
2.1.2. 自动生成分片、向量并存储
观察文档成功解析完成，并展示出文档分片。
2.2. 在AI PAAS上搭建应用-消防知识问答助手
2.2.1. 创建应用
应用类型选择“消防知识问答助手”，该应用模板内部已经预置了深信服最佳实践的RAG流程模板，在基础RAG的基础上集成了问题重写、重排序等模块。
2.2.2. 关联知识库
在“消防知识问答助手”应用-知识检索 中，配置已经构建好的维修知识库。
为了提供更加准确的结果，初始检索参数配置为：召回阈值0.7，召回数量5。
2.2.3. 应用调试
在应用-预览调试界面，输入测试问题。观察整个流程都能正确通过（打绿色√），并且在调试窗口可以正常回答问题，确保流程跑通。
3. 应用效果评估和优化
3.1. 准备测试数据集
3.1.1. 测试数据集的要求
3.1.1.1. 通用要求
l 测试数据集准备，需要企业真正了解该业务场景的人参与，并对数据质量把关，并及时对测试结果进行反馈，以确保测试数据集的有效性；
l 测试数据集要能覆盖实际应用场景的各个方面，问题描述符合真实场景要求，确保答案准确无误，并与文档保持一致；
l 测试数据集应进行人工确认，确保问题、文档和期望输出的答案质量，一定要避免模糊、歧义、错误的信息。
l 问题类型设计，应满足直接查询（如特定参数值）、模糊语义匹配（同义词/近义词表达）。
3.1.1.2. 高阶要求（根据实际进行选择）
l 在构建测试数据集时，适当考虑不同主题和文本类型的多样性，这有助于测试应用的泛化能力。测试问题设计应有多样性，包括文档中的各个部分，例如要涵盖抽取文本片段、表格、图表说明等不同内容形式，并包含知识库中特有术语、专有名词、领域概念等。
l 考虑不同难度级别的问题，从简单的事实性问题到需要推理及归纳、分析的问题。
l 可以添加一些负向测试数据集，例如，添加超出知识库范围的问题、添加语义冲突问题等。
l 对于文档中存在表格的，测试数据集应尽量覆盖到表格内部的数据，例如对于下面的表格，应设计相关的测试问题。
从以下PDF文档表格中抽取测试数据集。示例：工会副主席的住宿费标准是多少？答案：800（普通标间）。
3.1.1.3. 测试问题构造方式
1）可以通过人工标注的方式，直接从文档中提取事实数据，转换为问答对；
原文：
提取的问答对：
问题：36V通信板开机不显示怎么处理？
答案：查看电路板F2保险丝是否存在或是否烧毁。（正常阻值1Ω）。N2隔离电源有无电压输出。（5V）。
2）也可以使用效果比较好的大模型，来辅助生成QA（一定要经过人工校验）。
基于大模型生成QA，需要设计提示词并对提取效果进行调试，以下为示例提示词（prompt）。
- 【QA生成技能】
- - Role: 问题生成专家
- - Background: 您需要将一段文本内容拆分成两个QA对，以便于后续使用或展示。
- - Profile: 擅长内容分析、问题提取和答案整理，能够将复杂的文本内容转化为简洁明了的问答对。要保持输出格式的完整和统一，特别注意Q、A后面的冒号的格式。
- - Skills:
- - 内容分析与理解
- - 问题提取与生成
- - 答案整理与优化
- - 结构化输出
- - Goals:
- - 将输入内容拆分成若干个问答对
- - 确保问答对的准确性和完整性
- - 生成清晰、简洁的问答对
- - Constrains:
- - 必须基于输入内容生成问答对
- - 答案必须准确反映原文内容，不要超出原文的文字范围
- - 每个问题应简洁明了，避免歧义
- - 输出格式必须符合要求
- - OutputFormat:
- - 每个问答对单独列出
- - 严格按照格式，特别注意Q、A后面的标点符号，格式要一致：
- **问题**：[问题内容]
- **答案**：[答案内容]
- - Workflow:
- 1. 分析输入内容，提取关键信息
- 2. 根据关键信息生成相关问题
- 3. 从原文中提取或生成对应答案
- 4. 整理问答对，确保格式统一
- 5. 输出最终结果
- - Examples:
- - 输入内容：
- “2、R2A回路板
- 2.1故障现象：通讯故障
- 处理方法：用万用表量V38、V39（26CA）二极管。正常阻值上M或无穷大；
- 用万用表量电阻R39（120Ω），R40、R41（20Ω）；D7（75176芯片）。”
- - 输出问答对：
- **问题**：R2A回路板通讯故障了怎么办？
- **答案**：按照以下方法来处理：用万用表量V38、V39（26CA）二极管。正常阻值上M或无穷大；用万用表量电阻R39（120Ω），R40、R41（20Ω）；D7（75176芯片）。
以下以deepseek官网对话界面为例，示意基于Deepseek生成QA过程： ①定义任务指令：“请将如下的原始文本提取为QA”
②定义输入文本：输入需要提取的文本段落。建议把待抽取的文档拆分成多个语义结构相对独立的文本段落，避免一次将整个文档一次性丢进大模型来大规模生成QA，这样反而需要大量的核对工作。
③提示词：直接采用上述【QA生成技能】提示词
④将上述组合提示词，输入对话框，得到多个QA结果。
⑤对得到的QA进行人工核对，选择质量较高的QA。
如果希望一次得到多个QA对，可以按照实际需要，修改【QA生成技能】提示词中的生成QA对的数量。
3.1.1.4.测试数据集的数量
在项目初期启动阶段，为了快速验证应用的可用性水平，测试数据集可以先准备少量（20-100条），先达到一个可发布的基线应用效果。随着后期用户的逐渐增多，用户反馈量的持续积累，测试数据集也能够随着用户反馈不断扩充。
3.1.2.测试数据集示例
本项目所用文档以图文为主，不含表格等复杂结构，故按照以下方法来准备测试数据集。
1） 直接引用原文，内容连续，无章节结构
文档原文：
问题：36V通信板开机不显示，显示屏蓝屏，怎么处理？
答案：查看电路板F2保险丝是否存在或是否烧毁。（正常阻值1Ω）。N2隔离电源有无电压输出。（5V）。
2） 引用原文，内容不连续，需要考虑章节结构信息
原文：
问题：36V通信板通讯故障怎么处理？
答案：用万用表量V38、V39二极管（26CA二极管）。正常阻值上M或无穷大；用万用表量电阻R39（120Ω），R40、R41（20Ω）；D7（75176芯片）。
3）需要从不同章节的多处内容中引用并进行总结
原文相关目录：
来源1：
来源2：
来源3：
问题：多线联动板通信故障
答案：
“二、8000S多线联动盘2.1故障现象：多线盘报通讯故障 处理方法: D17（75176芯片）及周边电阻。
八、8123多线联动盘8.1故障现象：多线盘报通讯故障 处理方法: D17（75176芯片）及周边电阻是正常。D15隔离电源有没有电压输出。
四、6103N/6103Z多线联动盘4.1故障现象：多线盘通讯故障 处理方法：D23（75176芯片）及和周边电阻。”
4） 引入同义词、近义词、专业词汇等
如示例3）中，多线联动板（原文为多线联动盘）、通信（通讯），可以考察大模型的泛化能力。
以下为部分整理出来的测试数据集示例，可以根据实际需要进行数量扩充。
| |
| XX-DB8702监控设备单回路可带载200只XX系列电气火灾监控探测器（通道 数1-8个）。每台最多配置2块回路板（4个回路），可以最大带载4*200*8-6400 只剩余电流互感器。EI-DB8702L监控设备可带载64只XX系列电气火灾监控探测器。 |
| 在装设完剩余电流探测器与互感器后开通调试时，往往会出现因配电线路布设/接线问题造成的探测器检测电流大、报警的问题，这正证明其装设的必要。 探测器安装选点不正确，结合GB50116火规、GB50166-2019验收标准以及 GB51348-2019民标，重新合理选点。 |
| 信号线应参照 GB50166中3.2.21条要求采用ZR-RVS-2*1.5mm2双绞线，通讯距离不超过1000米。 |
3.2.导入测试数据集
按照平台提供的示例文件格式，准备好测试数据集，并上传。
上传文件要满足：单次最多20个文件，支持csv格式；暂仅支持UTF-8编码格式；单个文件大小须在50 MB以内，文件最多支持一个sheet工作表。示例格式如下：
查看已导入的测试数据集，包括问题和答案：
也可以手动逐条添加测试数据集。
3.3.应用评估
创建评估任务，选择已经配置好的的“消防知识问答助手”应用和配置版本，选择已经创建的测试数据集。点击确定，发起评估任务。
由于应用评估过程中，需要多次调用大模型服务，对回答结果和标注的答案以及中间的检索结果进行多次对比和分析，评估过程耗时较长。一般任务可以按照每1条评估数据集耗费0.5-2分钟来估算。
待评估任务完成后，可查看评估任务详情。
在评估详情中展示了问题总数，包括检索噪声、检索不到、检索不全等问题，每一类问题下列出了具体的问题。
点击问题详情，可查看该问题的生成结果。
进一步点击工作流，查看工作流各个模块的输入输出，以便定位问题。
3.4.应用效果优化
3.4.1.配置调优
按照优化指引，进行配置调优。点击优化，可跳转到应用配置界面，进一步更改配置，对效果进行优化。
根据系统提供的优化指引，进一步优化配置。如，对于检索不到类问题，本场景下，通过调小召回阈值来提升检索召回率，验证是否最终生成效果有提升。
按照优化指引，把召回阈值从0.7调小为0.6。
3.4.2.重新评估
配置更改完成后，将应用保存为V2版。
保存后，重启发起评估任务。
评估完成后，观察新应用的准确率变化（从79%提升到89%）。
3.4.3.对比效果
选择对比，对比两次的评估结果变化。
对比页面展示了优化前V1版与优化后V2版的详细差别，包括问题数、准确率、应用配置、详细问题。在本场景中，通过调小了召回阈值，减少了检索不到的问题。
通过一次优化后，在测试数据集上的准确率可以达到预期目标85%以上。可根据需要再进一步做配置优化。
4.应用发布
对应用发布后，可打开单独的“体验”页面，进行问题测试，并对回答结果点赞或反馈错误。
5.消防知识问答助手场景-问题测试
Q1：R2A蓝屏了怎么办？
结果正确。
原文：
Q2: 232转485不能通讯，怎么处理？
结果正确。
原文：
Q3：多线盘输出短路
结果正确。
原文：
Q4：传感器回路连接线的规格
结果正确。
原文：
Q5: 剩余电流互感器的安装图
结果正确。
原文：
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