更新时间:2026-11-03 GMT+08:00
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本体问答

前提条件

  • 已成功创建知识湖,且知识湖内已完成文档的导入与解析。
  • 若需启用图谱增强检索功能,必须确保在文档解析任务时完成图谱配置。

本体问答配置

  1. 登录数据智能平台。
  2. 在左侧的导航栏选择“本体服务 > 本体问答”,进入本体问答页面。
  3. 选择知识湖。

    1. 单击左下角的,在“知识湖”下拉菜单中,选择对应的目标知识湖及相应的文档。

      勾选本次问答需要大模型学习并作为回答依据的非结构化文档。

      图1 添加知识湖
    2. 单击,上传文件,支持“选择已有文档”或“上传文档”。
      图2 添加文件
    3. 单击“确定”。

  4. 问答策略配置。

    1. 单击右上角的,进入策略配置面板。
    2. 根据具体的业务检索精度与模型生成风格,切换“检索配置”与“问答配置”页签进行参数调优,参数说明请参见表1。
    图3 策略配置面板
    表1 基本信息

    参数

    说明

    检索配置

    图谱增强检索

    是否开启知识图谱增强检索(GraphRAG)。开启后,系统将联动底层图谱进行实体和关系的拓扑增强,以扩充上下文背景。

    说明:

    开启此开关后,“检索类型”、“相似度阈值”及“语义相似度权重”参数将被系统自动隐藏。

    检索类型

    设置知识文档在初筛阶段的检索机制(未开启“图谱增强检索”时可见):

    • 关键词检索:基于关键词完全匹配。
    • 语义检索:基于向量稠密检索,捕捉上下文深层语义。
    • 混合检索:结合上述两者进行融合排序。(开启混合检索才能配置“语义相似度权重”)

    返回文本片数量

    设置单次检索允许喂给大模型的最大文档切片(Chunk)数量。

    默认值为“10”(0-1000之间),数量越多答案信息越全,但会增加Token消耗。

    相似度阈值

    设置向量检索过滤的最低相似度分数(未开启“图谱增强检索”时可见)。使用混合相似度得分来评估两行文本之间的距离。

    它是加权关键词相似度和向量余弦相似度。如果查询和块之间的相似度小于此阈值,则该块将被过滤掉。

    语义相似度权重

    在混合检索模式下,调整语义检索结果在综合评分中所占的分数权重(未开启“图谱增强检索”时并使用混合检索时可见)。取值范围为0-1。它是加权关键词相似度和向量余弦相似度或rerank得分(0-1),两个权重的总和为1.0。

    重排模型

    可以使用默认的内置重排模型,或者选择您注册的重排模型。

    对检索结果进行排序,提升检索效率、保持信息精确性、增强内容多样性,确保最终检索结果的满意度。

    召回数量(Top K)

    从海量的候选文本片中找出与问题最相关的K个文本片的过程。仅在打开了重排模型的时候可设置此项,推荐设为返回文本片数量的两到三倍。

    问答配置

    问题改写

    是否开启多轮对话历史的问题重构。开启后,大模型将结合上下文对话,将用户当前简短、指代不明的提问改写为独立完整的检索式问题,以提升检索召回率。

    生成模型

    下拉选择负责执行最终文本理解、整合并输出骨干回答的大语言模型(LLM)。

    文本多样性

    通过限制词汇的选择来控制生成文本的多样性。值越高,候选单词越多,文本多样性越高。

    模型多样性

    控制模型生成文本的随机性,值越高,文本随机性、多样性和创造性越高。

    1. 参数配置完成后,单击“确定”,保存当前的检索与问答配置策略。

  5. 在页面下方的对话输入框中,输入您需要问询的业务问题,单击或按下Enter键提交问题。

    图4 问答示例

    当大模型成功输出结构化应答,且用户能够通过单击答案中右上角的标签,准确追溯至已勾选知识湖文档的具体段落(或图谱中的实体节点)时。

    本体问答配置成功。

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