# 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](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/dataartsplatform_02_0003.html#ZH-CN_TOPIC_0000002749200638__li15819195745117)。
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![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002697246824.png "点击放大")，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   
      ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002741956619.png "点击放大") 
   
   2. 单击![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002741954385.png)，上传文件，支持"选择已有文档"或"上传文档"。
      图2添加文件   
      ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002741954669.png "点击放大") 
   
   3. 单击"确定"。
   
   
   
   
4. 问答策略配置。 
   1. 单击右上角的![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002694448765.png "点击放大")，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   
   ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002694448769.png "点击放大")
    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。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
      
   3. 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![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002664728812.png "点击放大")或按下Enter键提交问题。
   
   图4问答示例   
   ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsplatform/figure/zh-cn_image_0000002726813247.png "点击放大")
   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。