嘉為藍鯨OpsPilot智能運維支撐平臺V3.7版本(簡稱“智能運維OpsPilot V3.7版本”)全新發布！本次通過對分塊界面及問答對智能運維OpsPilot多項功能進行優化，實現了卡片信息可視化展示、批量生成與進度跟蹤、靈活操作與及聯處理、數據溯源與關聯設計等功能升級，顯著提升知識管理的透明度、操作效率與系統可靠性，為用戶帶來更全面、精準、可靠的知識服務體系。

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是當前賦能大語言模型（LLM）的核心技術架構。其核心流程是：先將用戶查詢與知識庫內容進行匹配檢索，再將相關信息作為上下文提供給模型以生成可靠答案。在此架構中，分塊和問答對是知識預處理的兩大基石。本次智能運維OpsPilot V3.7版本通過重構分塊與問答對之間的關聯，實現了精準檢索與可靠回答。

01. RAG中的分塊與問答對

分塊是將長文檔切分為語義連貫的文本片段，作為檢索的基本單元，保障了復雜問題有據可依。問答對則是預先生成的標準問答，能直接、精準地響應高頻問題，提升效率并降低成本。分塊為問答對提供生成的來源和上下文基礎；問答對是分塊知識的提煉與高效利用形式。它們協同構建了一個“問答對優先匹配，未命中則檢索分塊生成”的智能路由機制，共同確保RAG系統既精準又高效。

02. 分塊界面：精細化操作與流程可視化

在智能運維OpsPilot的智能知識架構中，分塊作為知識庫的基礎組織單元，其管理效率能直接決定知識生成與檢索質量。智能運維OpsPilot V3.7版本在分塊界面設計上重點優化了多項功能，顯著提升操作效率與可控性：

• 卡片信息可視化展示：每個分塊卡片直觀展示當前分塊對應的問答對數量與字符數量，幫助用戶快速評估分塊的知識密度與生成狀態，輔助決策是否需要進一步切分或合并，為分塊優化與補充提供數據支撐，提升決策效率。

• 批量生成與進度跟蹤：支持用戶單個或批量選擇分塊生成問答對，關鍵參數通過彈窗進行二次確認，生成前可再次調整關鍵參數，確保生成過程可控可靠。系統在左下角提供全局進度提示，清晰展示“已完成分塊數/總任務數”，極大提升了長時任務的透明性與用戶體驗。

• 靈活操作及級聯處理：簡化操作，提供單個/批量生成問答對和刪除能力。刪除時為了防范誤操作風險，同時兼顧操作靈活性和滿足不同場景下的數據一致性要求，刪除時設置二次彈窗提醒。

03. 問答對界面：溯源與關聯設計

問答對作為直接響應用戶查詢的知識單元，其可解釋性與溯源能力尤為關鍵。OpsPilot通過以下設計實現高效關聯管理：

• 每一條問答對均關聯原始分塊ID，并在卡片界面明確展示，方便快速回溯上下文；

• 在問答對詳情頁中，用戶可查看源分塊的完整內容與元數據，增強答案的可信度與場景適用性判斷；支持從問答對反向定位至分塊，便于進行知識修正與迭代優化，形成“分塊-問答對”雙向可追溯的閉環管理機制。

04. 總結

智能運維OpsPilot通過分塊與問答對的精細化管理與雙向追溯機制，顯著提升了知識管理的透明度、操作效率與系統可靠性。該設計不僅強化了知識構建階段的可控性，也在問答生成與檢索增強階段提供了更精準、可解釋的答案生成能力。

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05. 嘉為藍鯨OpsPilot智能運維支撐平臺：更懂運維的AI平臺