RAG 準(zhǔn)確率告急？金融大佬 Mike Conover 親授：構(gòu)建高保真知識智能體的實(shí)戰(zhàn)秘笈 精華
前言
你是否也在 RAG 項(xiàng)目中為提升準(zhǔn)確率而苦惱？ 尤其是在金融、法律等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，一個微小的錯誤都可能帶來難以估量的代價(jià)。這不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是業(yè)務(wù)應(yīng)用的生死線。
當(dāng)前，利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術(shù)加速知識獲取看似是捷徑，但如何跨越準(zhǔn)確性這道坎，構(gòu)建真正可靠的 AI 應(yīng)用，特別是知識智能體 (Knowledge Agent)，成為了我們必須攻克的難題。
幸運(yùn)的是，Brightwave 的創(chuàng)始人兼 CEO Mike Conover，這位曾領(lǐng)導(dǎo) Databricks LLM 工程并創(chuàng)造了著名開源模型 Dolly 的 AI 先驅(qū)，最近分享了他在金融這一 AI 應(yīng)用的‘深水區(qū)’積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)。他的分享，或許能為你的 AI 項(xiàng)目帶來新的思路和解法。
今天，我們就深入解讀 Mike 的實(shí)踐心法，看看金融級的知識智能體是如何運(yùn)作，如何保證準(zhǔn)確性，以及它將如何改變我們的工作方式。
1. 知識智能體：簡單 RAG 的升級版，還是全新物種？
Mike Conover 的 Brightwave 平臺，核心任務(wù)是為投資專家消化海量的金融文檔——想想盡職調(diào)查數(shù)據(jù)室里成千上萬頁的文件、密集的財(cái)報(bào)電話會記錄、復(fù)雜的供應(yīng)商合同...
那么，這和我們常說的 RAG 有什么不同？Mike 用 RAG 了嗎？
答案是：用了，但遠(yuǎn)不止于此。
Brightwave 構(gòu)建的，正是一個高度復(fù)雜的、面向金融領(lǐng)域的知識智能體 (Knowledge Agent)。這個智能體的工作流，深度應(yīng)用了 RAG 的核心思想：
- 檢索 (Retrieval):從海量文檔中找信息。
- 增強(qiáng) (Augmented):用 LLM 理解、分析、綜合信息。
- 生成 (Generation):輸出報(bào)告、摘要或洞察。
但關(guān)鍵在于，Mike 描述的知識智能體，是 RAG 的顯著升級和擴(kuò)展，更像是一個智能化的工作流編排系統(tǒng)：
- 任務(wù)分解:像資深分析師一樣，把大任務(wù)拆成小步驟。
- 工具調(diào)用:靈活運(yùn)用不同工具（模型、API、知識圖譜）處理子任務(wù)。
- 自我糾錯與驗(yàn)證:內(nèi)置檢查機(jī)制，提升結(jié)果可靠性。
- 綜合敘事:能把來自多個文檔的零散信息，編織成連貫的分析報(bào)告。
核心觀點(diǎn)： 別再把知識智能體簡單等同于 RAG 了！RAG 只是基礎(chǔ)構(gòu)件，而 Mike 所說的知識智能體，更像是一個融合了任務(wù)規(guī)劃、多工具協(xié)作、自我驗(yàn)證和智能交互的高級工作流引擎，我們或許可以稱之為 Agentic RAG。 好的，這是一個對比基礎(chǔ) RAG 和知識智能體（Agentic RAG）的表格：
基礎(chǔ) RAG vs. 知識智能體 (Agentic RAG) 對比表
對比維度 (Comparison Dimension) | 基礎(chǔ) RAG (Basic RAG) | 知識智能體 (Knowledge Agent / Agentic RAG) |
核心目標(biāo) (Core Goal) | 基于檢索到的信息回答特定問題 | 自動化或輔助完成復(fù)雜的、多步驟的知識密集型任務(wù) |
輸入類型 (Input Type) | 明確、具體的問題 (Specific Question) | 宏觀的目標(biāo)、復(fù)雜的指令或分析任務(wù) (Broad Goal / Complex Task) |
工作流程 (Workflow) | 相對線性：檢索 -> 增強(qiáng) -> 生成 | 多步驟、迭代式、非線性 ：規(guī)劃 -> 工具選擇 -> 執(zhí)行 -> 驗(yàn)證 -> 綜合 -> 生成 |
RAG 的角色 (Role of RAG) | RAG 是整個核心流程 | RAG 通常只是智能體工具箱中的一個工具，按需調(diào)用以獲取信息 |
LLM 使用 (LLM Usage) | 通常是單次調(diào)用（用于最終生成） | 多次 調(diào)用（可能用于規(guī)劃、工具控制、中間推理、驗(yàn)證、綜合、最終生成等） |
工具使用 (Tool Usage) | 主要限于信息檢索工具 | 可調(diào)用多種工具（如 RAG 檢索、數(shù)據(jù)庫查詢、API、代碼執(zhí)行器、知識圖譜、專用模型等） |
任務(wù)規(guī)劃/分解 (Planning/Decomposition) | 無 或極少 | 是 ，通常是流程的第一步，將復(fù)雜任務(wù)分解為子任務(wù) |
驗(yàn)證/準(zhǔn)確性處理 (Verification) | 依賴 LLM 自身能力，或簡單的來源引用；驗(yàn)證步驟不明確 | 包含明確的驗(yàn)證/自我糾錯步驟（如二次調(diào)用驗(yàn)證），并強(qiáng)調(diào)人機(jī)協(xié)同審核 (Human-in-the-Loop) |
信息綜合 (Synthesis) | 主要基于單次檢索的上下文進(jìn)行簡單綜合 | 需要對來自多個來源、多個子任務(wù)的、經(jīng)過驗(yàn)證的信息進(jìn)行深度綜合和提煉 |
人機(jī)交互 (Human Interaction) | 用戶主要負(fù)責(zé)提問和接收答案 | 用戶可在多個環(huán)節(jié)（如規(guī)劃、驗(yàn)證、綜合）進(jìn)行指導(dǎo)、反饋、修正和把關(guān) |
輸出類型 (Output Type) | 直接的答案、摘要 | 復(fù)雜的報(bào)告、多維度的分析、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、建議等 |
系統(tǒng)復(fù)雜度 (Complexity) | 相對較低 | 高 ，涉及狀態(tài)管理、流程控制、工具協(xié)同等 |
典型應(yīng)用場景 (Use Cases) | 智能問答、客服機(jī)器人、基于文檔的簡單摘要 | 盡職調(diào)查、市場研究、合同分析、自動化報(bào)告生成、復(fù)雜問題解決、科學(xué)文獻(xiàn)分析等 |
2. 金融界的“數(shù)據(jù)絞肉機(jī)”難題，AI Agent 如何破解？
Mike 形容，金融界的初級分析師常常被投入“絞肉機(jī) (meat grinder)”——在極短時間內(nèi)處理海量信息，支持高風(fēng)險(xiǎn)決策。這不僅耗時，而且極易出錯。
金融知識智能體（如 Brightwave）正是為此而生，直擊以下痛點(diǎn)：
- 信息過載:處理人腦無法企及的數(shù)據(jù)量。
- 效率瓶頸:在盡職調(diào)查、財(cái)報(bào)季等關(guān)鍵時刻，秒級響應(yīng)信息需求。
- 風(fēng)險(xiǎn)識別:從字里行間挖出“魔鬼細(xì)節(jié)”，如合同陷阱、訴訟風(fēng)險(xiǎn)。
- 深度分析:實(shí)現(xiàn)跨文檔、跨時間的全局洞察。(這與其他行業(yè)的文檔密集型任務(wù)，如法律合同審查、研發(fā)報(bào)告分析，有異曲同工之妙)
- 解放人力:把分析師從“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”的角色中解放，聚焦戰(zhàn)略判斷。
3. 不止提效！知識智能體如何像“電子表格”一樣顛覆分析范式？
Mike 用了一個絕妙的比喻：知識智能體之于現(xiàn)代金融分析，猶如電子表格之于 1970 年代的會計(jì)。
想想看，電子表格出現(xiàn)前，會計(jì)師們埋首于巨大的紙質(zhì)報(bào)表進(jìn)行手動計(jì)算。電子表格的誕生，并非讓會計(jì)師失業(yè)，而是將他們從繁瑣計(jì)算中解放，極大地提升了分析的復(fù)雜度和深度，讓他們能做更有價(jià)值的財(cái)務(wù)規(guī)劃和決策。
知識智能體正在引發(fā)類似的變革：
- 效率“核爆”:任務(wù)效率提升數(shù)量級，幾天甚至幾周的工作縮短到小時級。
- 洞察“升維”:處理更廣的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人眼難以察覺的隱藏模式和關(guān)聯(lián)。
- 工作“進(jìn)化”:讓分析師“更有效、更高效地思考”，專注于需要人類智慧、經(jīng)驗(yàn)和“品味 (taste making)”的頂層工作。
4. AI 太“飄”？金融級準(zhǔn)確性，Mike Conover 的實(shí)戰(zhàn)“組合拳”來了！
準(zhǔn)確性，是懸在所有 AI 應(yīng)用頭上的“達(dá)摩克利斯之劍”，在金融領(lǐng)域更是如此。Mike 坦言，簡單的模型調(diào)用鏈，錯誤會像滾雪球一樣指數(shù)級放大（一個 5% 的實(shí)體識別錯誤，在多步調(diào)用后可能面目全非）。
那么，如何馴服這頭“性能怪獸”，確保結(jié)果可靠？Mike 提出了堪稱提升 AI 可靠性的“干貨”組合拳：
- 拆！任務(wù)分解與模塊化 (Unix 哲學(xué)附體):
A.大化小：將復(fù)雜分析拆解成原子級的子任務(wù)（評估相關(guān)性 -> 提煉發(fā)現(xiàn) -> 豐富信息 -> 錯誤糾正 -> 綜合報(bào)告）。這不僅降低了單步錯誤的風(fēng)險(xiǎn)，也提高了系統(tǒng)的可控性。
B.專用化：為每個子任務(wù)精心選擇最適合的工具/模型（不一定最大最強(qiáng)，可能是性價(jià)比或速度最優(yōu)）。避免萬能膏藥式的單一模型依賴。
C.組合優(yōu)：遵循“簡單工具，做好一件事”原則，通過標(biāo)準(zhǔn)接口（如文本）組合，提高系統(tǒng)靈活性和魯棒性。
- 驗(yàn)！多步驗(yàn)證與自我糾錯:
- 顯式糾錯：工作流中設(shè)置專門的驗(yàn)證和修正環(huán)節(jié)。
- 二次確認(rèn) (Self-Correction via Secondary Call):這是 Mike 強(qiáng)調(diào)的一個關(guān)鍵技巧！對模型生成的結(jié)果（如判斷、提取的信息），再發(fā)起一次獨(dú)立的驗(yàn)證調(diào)用（例如：“這個結(jié)論真的被原文支持嗎？”）。他發(fā)現(xiàn)，這比讓模型在同一次調(diào)用中“自省”更有效，因?yàn)槟Ｐ驮诔醮紊蓵r往往過于“自信”。
- 控！保留人類監(jiān)督與干預(yù) (Human-in-the-Loop):
- 透明可溯 (Trust, but Verify):提供清晰的“收據(jù)”和審計(jì)追蹤，所有結(jié)論都能追溯到原文證據(jù)。用戶需要能夠“信任但核實(shí)”。
- 用戶“導(dǎo)航”:允許用戶基于其外部知識和判斷（內(nèi)部消息、行業(yè)直覺等）來“輕推” (nudge) 智能體的分析方向，深入挖掘特定線索。人類的“品味”和經(jīng)驗(yàn)是 AI 無法替代的。
- 框！結(jié)構(gòu)化工作流約束行為:
- 限定范圍：通過產(chǎn)品化的工作流“編排”和“約束”智能體的行為，就像給模型加了個“正則化項(xiàng)”，減少其“自由發(fā)揮”導(dǎo)致脫軌的概率。
- 降低門檻：結(jié)構(gòu)化流程能更清晰地傳遞用戶意圖，減輕用戶成為“提示工程大師”的負(fù)擔(dān)。
博主小結(jié)： Mike 的策略核心在于化整為零、分而治之、步步為營、人機(jī)協(xié)同。這對于我們所有試圖構(gòu)建可靠 AI 應(yīng)用的開發(fā)者來說，都是極其寶貴的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
知識智能體的工作流程
5. 看似美好？構(gòu)建金融知識智能體繞不開的技術(shù)“攔路虎”
盡管前景誘人，但打造強(qiáng)大的金融知識智能體，依然面臨著嚴(yán)峻的技術(shù)挑戰(zhàn)：
- 準(zhǔn)確性與保真度:如何在復(fù)雜的調(diào)用鏈中控制誤差累積？這是永恒的難題。
- 深度綜合與長文本瓶頸:
A.現(xiàn)有模型生成超長（如 5 萬+ token）、深度、連貫的分析報(bào)告仍是老大難。
B.重組推理 (Recombinative Reasoning) 能力是短板：模型擅長總結(jié)單文檔，但將多個來源的分散信息點(diǎn)真正融合并產(chǎn)生全新洞察的能力依然有限。
- 延遲陷阱 (Latency Trap):
- 復(fù)雜的 Agent 工作流可能耗時較長（Mike 提到 8-20 分鐘）。用戶等不起！過長的反饋時間會嚴(yán)重影響體驗(yàn)和學(xué)習(xí)效率。如何在“效果”和“速度”間找到最佳平衡點(diǎn)至關(guān)重要。
- 智能工具使用:如何讓 Agent 聰明地調(diào)用外部工具 (API、知識圖譜等)，并優(yōu)雅地處理調(diào)用失敗或結(jié)果不佳的情況？包含工具調(diào)用的端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)被認(rèn)為是方向，但 Mike 指出這仍是開放的研究問題。
- 時間性理解 (Temporality):理解事件順序、文檔時效性（合同修訂、并購前后變化等）對模型來說依然困難。
6. 靈魂拷問：為什么說“高大上”的聊天交互還不夠？
Chatbot 很火，但 Mike 明確表示，對于復(fù)雜的金融知識工作流，純聊天交互“可能不夠” (probably not enough)。
為什么？
- 結(jié)構(gòu)缺失:聊天難以承載金融分析所需的結(jié)構(gòu)化流程和多維信息。
- 用戶太難:高效聊天需要高超的“提示”技巧，這對大多數(shù)忙碌的專業(yè)人士來說門檻太高。
- “黑盒”難解:如何在一個線性的對話框里，清晰展示一個分析了數(shù)千頁文檔的 Agent 的復(fù)雜“思考過程”和證據(jù)鏈？這是全新的 UI/UX 難題。
- 需要“腳手架”:產(chǎn)品必須提供結(jié)構(gòu)化的界面和工作流 (“scaffolding”)來引導(dǎo)用戶，降低使用難度，而不是把所有負(fù)擔(dān)都交給用戶。
在我看來， 這點(diǎn)非常關(guān)鍵。我們不能被表面的“炫酷”交互所迷惑，而應(yīng)深入思考特定場景下最有效、最低門檻的人機(jī)協(xié)作方式。
7. 超越聊天：未來金融 AI Agent 的交互該是什么樣？
既然純聊天不夠，理想的交互應(yīng)該是什么樣子？Mike 的分享和 Brightwave 的實(shí)踐指明了方向：
- 結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn):使用報(bào)告、儀表盤等形式，而非單一聊天流。
- 極致透明:
A.處處可溯源 (Citations):關(guān)鍵信息點(diǎn)必須能一鍵鏈接到原始出處。
B.審計(jì)追蹤 (“收據(jù)”):清晰展示證據(jù)鏈和推理過程，讓用戶放心。
- 按需深入 (Details on Demand):
- 點(diǎn)擊即達(dá):點(diǎn)擊報(bào)告中的圖表、引文、發(fā)現(xiàn)，立刻看到詳細(xì)上下文或原始證據(jù)。
- 文本“放大鏡”:高亮任何文本即可追問：“告訴我更多”、“有何影響？”，實(shí)現(xiàn)無縫探索。
- 引導(dǎo)式探索:讓用戶能基于初步結(jié)果，輕松地選擇方向、深入挖掘感興趣的線索。
- 視覺輔助:借鑒人臉識別利用視覺皮層優(yōu)勢的原理，設(shè)計(jì)能讓用戶快速掃視并捕捉關(guān)鍵信息的界面。
Mike 認(rèn)為，這類產(chǎn)品的最終形態(tài) (Final Form Factor) 尚未確定，這是一個激動人心的設(shè)計(jì)探索領(lǐng)域。
8. 做得好不好？衡量知識智能體成功的標(biāo)尺
我們該如何評價(jià)一個知識智能體是否成功？Mike 沒有給出具體 KPI，但我們可以從他的目標(biāo)中提煉出關(guān)鍵衡量維度：
- 效率提升度:是否真正實(shí)現(xiàn)了“數(shù)量級”的時間節(jié)約？
- 價(jià)值獲取速度 (Time-to-Value):用戶多快能得到有用的洞察？
- 準(zhǔn)確性與可靠性:結(jié)果是否可信？用戶能否方便地驗(yàn)證？
- 用戶采納與賦能:分析師是否愿意用、用得好？是否幫助他們完成了更高階的工作？
- 復(fù)雜任務(wù)處理能力:能否穩(wěn)定、高效地搞定真實(shí)世界的大規(guī)模、復(fù)雜任務(wù)？
結(jié)語：AI 不僅是工具，更是認(rèn)知伙伴
Mike Conover 的分享，為我們揭示了金融知識智能體的巨大潛力與實(shí)踐挑戰(zhàn)。它清晰地告訴我們：
- 超越基礎(chǔ) RAG：真正的智能體是復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要精巧的設(shè)計(jì)。
- 準(zhǔn)確性是基石：必須通過分解、驗(yàn)證、人機(jī)協(xié)同等多重手段來保障。
- 交互需創(chuàng)新：簡單的聊天界面遠(yuǎn)非終點(diǎn)，結(jié)構(gòu)化、透明化、引導(dǎo)式交互是未來方向。
這不僅是金融業(yè)的未來，也預(yù)示著所有知識密集型行業(yè)的深刻變革。AI Agent 的目標(biāo)，不應(yīng)僅僅是自動化低級重復(fù)勞動，而是要成為增強(qiáng)人類專家認(rèn)知能力、輔助復(fù)雜決策的“智能伙伴”。
那么，你對知識智能體在特定行業(yè)的應(yīng)用有什么看法？你認(rèn)為 Mike 的哪條經(jīng)驗(yàn)對你最有啟發(fā)？或者你在你的領(lǐng)域看到了哪些類似的應(yīng)用場景或挑戰(zhàn)？
參考資料
本文轉(zhuǎn)載自??非架構(gòu)??，作者：非架構(gòu)
