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基于Agentic RAG的集团客户专线投诉处理问答系统
1
作者 苏林奋 黄宏栋 谢灵骁 《电信工程技术与标准化》 2025年第10期45-49,共5页
伴随着AI技术的飞速发展,RAG普遍应用在各垂直行业的问答系统上。为了提高集团客户专线投诉处理的效率和解决传统RAG数据滞后问题,在传统RAG知识库的基础上,融合Agent引入了数据源选择和答案检查调整两个功能模块,生成层次化的推理上下... 伴随着AI技术的飞速发展,RAG普遍应用在各垂直行业的问答系统上。为了提高集团客户专线投诉处理的效率和解决传统RAG数据滞后问题,在传统RAG知识库的基础上,融合Agent引入了数据源选择和答案检查调整两个功能模块,生成层次化的推理上下文并输入LLM,形成有效的投诉处理方案。该集团客户专线投诉处理问答系统首次将静态知识检索与动态系统对接统一,实现集团客户专线投诉处理的精准输入和高质量输出闭环,大幅提升复杂场景下的回答准确率与业务贴合度。 展开更多
关键词 agentic rag 专线投诉 知识库 LLM
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《盛宣怀档案》智能分析系统的构建与史学应用——从检索增强到智能体推理
2
作者 张光伟 《数字人文研究》 2026年第1期43-52,共10页
面对浩如烟海且高度非结构化的历史档案,传统的数字化处理与关键词检索模式已难以满足日益复杂的史学研究需求,特别是在处理如《盛宣怀档案》这类涉及晚清政治、经济、外交等多维网络的复杂史料时,研究者常陷入查不全、理不清、关联难... 面对浩如烟海且高度非结构化的历史档案,传统的数字化处理与关键词检索模式已难以满足日益复杂的史学研究需求,特别是在处理如《盛宣怀档案》这类涉及晚清政治、经济、外交等多维网络的复杂史料时,研究者常陷入查不全、理不清、关联难的困境。研究在回顾数字人文从数字化、结构化向智能化转型的技术背景的基础上,引入大语言模型前沿的思维链技术与推理—行动框架,构建了一个基于Agentic RAG的“盛宣怀档案智能分析系统”。该系统突破了传统知识图谱预定义的局限,通过“意图理解、资料检索、资料总结、评估决策、内容撰写”五个智能体的协同工作,实现了对全量档案文本的语义向量化与动态推理。系统具备主动规划检索路径、多步逻辑推演、跨文档证据互证以及自我纠错的能力,能够模拟历史学家“提出假设—史料搜集—考证辨析—形成结论”的认知过程。文章通过微观、中观和宏观三个层面的典型案例展示了该系统的应用潜力。研究实践证明,AI时代这种“人机回环”(Human-in-the-loop)的协作模式,不仅能将历史学家从繁琐的信息搜寻中解放出来,更开启了以数字文献考古与全息逻辑增强为特征的历史研究新探索的可能性。 展开更多
关键词 盛宣怀档案 大语言模型 ReAct框架 思维链 agentic rag 人机协作
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