基于 RAG 技术的内部 Agent 设计与实现方案

在企业内部运营场景中，员工常面临业务咨询需求分散、解答效率低等问题。为提升内部服务响应速度与准确性，本文提出一种基于检索增强生成（RAG）技术的内部 Agent 方案，通过标准化文档处理、热点问题优先匹配、动态数据库优化等设计，实现 “高效匹配 + 精准回答” 的闭环，为企业内部业务咨询提供可靠解决方案。结合实际文档处理需求，新增 “不同格式文档差异化分割” 与 “片段标注文档名称” 机制，进一步提升检索准确性与片段可追溯性。

一、方案核心设计思路

内部 Agent 的核心诉求是 “适配固定业务场景、降低检索成本、提升回答准确率”，因此方案围绕 “热点问题优先 + RAG 精准增强” 构建，整体流程可概括为四步：

1. 用户问题预处理：针对员工提问的随机性（口语化、信息省略等），通过 Prompt 工程将原始问题完善为标准化表述，避免因提问不规范导致后续检索偏差；

2. 热点问题检索匹配：预先构建存储内部高频咨询问题的向量数据库，将预处理后的用户问题与库中问题进行相似度检索，优先匹配高相似度热点问题，减少 RAG 检索开销；

3. 动态数据库优化：数据库记录每个热点问题的被调用次数，未匹配成功的用户问题将被纳入库中，实现热点问题库的 “自迭代”；

4. RAG 增强与大模型处理：若匹配到热点问题，结合 RAG 检索文档片段验证并补充细节；若未匹配，则直接用用户问题触发 RAG 检索（新增 “差异化文档分割 + 片段标注文档名” 机制），筛选最优片段后交由大模型生成最终回答。

该思路既利用了内部业务问题的 “固定性” 提升响应效率，又通过 RAG 技术保障回答的准确性，同时借助动态优化与文档处理升级，让系统更贴合实际业务文档场景。

二、方案核心模块实现细节

（一）用户问题预处理：解决 “提问随机性” 痛点

员工提问常存在 “口语化（如‘加班怎么报’）、信息不全（如‘怎么领设备’）” 等问题，预处理环节需通过 Prompt 工程实现 “标准化 + 无歧义”，避免后续检索偏差。

1. 预处理 Prompt 设计

根据内部业务场景差异，设计两类核心 Prompt 模板，兼顾 “场景明确性” 与 “术语准确性”：

• 场景化预处理模板（适用于业务分类清晰的场景，如财务报销、IT 设备申领）：

  已知当前业务场景为【{内部业务场景，如：研发人员IT设备申领}】，请完成以下操作：1. 将用户问题“{用户原始问题}”转化为书面化表述，补充省略的业务主体（如“领电脑”→“研发人员申领笔记本电脑”）；2. 保留原始问题中的核心术语（如“OA审批”“设备台账”），不新增无关信息；3. 最终输出1条完整、无歧义的标准化问题。

• 关键词导向模板（适用于业务场景较泛，但有固定术语的场景）：

  第一步：从用户问题“{用户原始问题}”中提取核心业务关键词（如“考勤”“加班时长”“差旅报销”）；第二步：基于关键词补全问题，确保表述完整（例：原始问题“请假流程”→补全为“员工申请带薪年假的流程是什么”）。最终仅输出补全后的标准化问题。

2. 预处理校验机制

为避免预处理偏离业务实际，新增 “术语校验” 环节：维护一份内部业务核心术语词表（如 “OA 系统”“项目报销单”“设备申领单”），预处理后检查标准化问题是否包含至少 1 个核心术语，若未包含则重新触发预处理，确保问题方向不跑偏。

（二）热点问题检索匹配：效率与精准的平衡

该模块是方案的 “效率核心”，需同时解决 “相似度匹配准确性” 与 “热点库动态优化” 两大问题，具体设计如下：

1. 向量数据库设计：多字段支撑检索与维护

向量数据库需突破 “仅存问题 + 调用次数” 的简单设计，补充业务属性字段，以提升检索效率与可维护性。以 PostgreSQL+pgvector（轻量型向量存储方案）为例，数据库字段设计如下：

字段名称	数据类型	核心作用
question_id	UUID（主键）	唯一标识每条问题，用于后续调用次数更新、答案关联
standard_question	文本	标准化后的热点问题（如 “员工如何申请加班时长审批”）
question_vector	vector(768)	标准化问题的向量表示（需与用户问题预处理使用同一 Embedding 模型，如 Sentence-BERT-zh）
business_tags	文本数组	业务分类标签（如 [“HR 管理”,“加班审批”,“研发部”]），用于检索时缩小范围
call_count	整数	问题被成功匹配的调用次数（初始为 0，匹配成功后自动 + 1）
update_time	时间戳	最后一次调用或更新时间，用于后续冷点问题清理
answer_summary	文本（可选）	热点问题的标准答案摘要，匹配成功后可直接复用，减少 RAG 检索步骤

2. 双阶段检索策略：提升匹配精准度

单纯依赖 “相似度阈值” 易出现 “误匹配” 或 “漏匹配”，因此采用 “标签过滤 + 相似度排序” 双阶段检索：

• 第一阶段：标签过滤：从预处理后的用户问题中提取业务标签（如从 “研发人员领显示器” 提取 [“IT 设备”,“研发部”]），在向量库中筛选出 “business_tags 交集≥1” 的问题，将检索范围从全库缩小至特定业务领域，提升检索速度；

• 第二阶段：相似度排序：对过滤后的问题，计算 “用户预处理问题向量” 与 “热点问题向量” 的余弦相似度，取 Top3 结果，若 Top1 相似度≥预设阈值（如 0.8），则判定为匹配成功，否则触发后续 RAG 流程。

3. 阈值动态调整：适配不同业务场景

固定阈值无法满足所有业务需求，需按业务属性差异化设定：

• 高固定性业务（如财务报销、考勤规则）：阈值设为 0.85-0.9，避免因表述差异导致误匹配；

• 高灵活性业务（如项目协作、跨部门沟通）：阈值设为 0.7-0.8，兼容更多表述方式。

  初期可通过 100 条人工标注的历史问题测试，确定各业务场景的最优阈值。

（三）RAG 检索增强：新增 “差异化分割 + 文档名标注”，保障回答准确性

当未匹配到热点问题，或需补充热点问题细节时，通过 RAG 技术检索内部文档片段。针对内部文档格式多样（PDF、Word、Excel、Markdown 等）的特点，新增 “不同格式文档差异化分割” 机制，并在每个片段最上方标注文档名称，实现 “精准分割 + 清晰溯源”，核心设计如下：

1. 文档差异化分割策略：按格式定制分割逻辑

内部文档格式差异会导致信息结构不同（如 PDF 多为规章制度、Excel 多为数据表格、Word 多为流程说明），需针对性设计分割规则，避免统一分割导致的信息断裂或冗余。具体分割策略如下：

文档格式	核心特点	差异化分割规则	分割工具推荐
PDF	多章节、含页码、排版固定	1. 优先按 “章节标题” 分割（如 “第 3 章 设备申领流程” 为分割节点）；2. 无明确章节时，按 “页码 + 内容逻辑” 分割（每 2-3 页为一个单元，确保包含完整段落）；3. 若含表格，将 “表格标题 + 完整表格” 作为独立片段（避免表格拆分）	LangChain-PDFLoader、PyPDF2
Word	含标题层级（如一级标题、二级标题）、段落灵活	1. 按 “标题层级” 分割（以一级 / 二级标题为父节点，下属段落为子片段，如 “3.1 申领条件” 下的所有段落归为一个片段）；2. 若为纯文本文档（无标题），按 “段落逻辑” 分割（每 3-5 个连贯段落为一个片段，确保主题统一）	LangChain-Docx2txtLoader
Excel	多工作表、以数据 / 表格为主	1. 按 “工作表名称 + 表格主题” 分割（如 “工作表：员工考勤表” 下，将 “考勤规则说明” 与 “月度考勤数据” 分为两个片段）；2. 每个片段需包含 “表头 + 关键数据行 + 数据说明”（如 “请假类型：事假 / 病假；请假时长限制：每月≤3 天”）	LangChain-PandasExcelLoader
Markdown	含语法标记（# 标题、- 列表）、结构清晰	1. 严格按 “标题层级（#、##、###）” 分割（每个标题下的内容为独立片段）；2. 代码块 / 表格单独作为片段，并标注 “代码块”“表格” 类型（如 “【类型：表格】员工加班审批流程”）	LangChain-UnstructuredLoader

2. 文档片段标准化格式：顶部标注文档名称，强化可追溯性

在原切片格式基础上，将 “文档名称” 置于片段最顶部，同时保留来源、标签、内容等核心信息，确保检索后能快速定位片段所属文档，减少歧义。优化后的切片格式示例：

【文档名称】：企业IT设备管理规范V2.0

【文档来源】：内部规章制度库（2024年5月更新）

【章节/工作表】：第3章 设备申领流程（PDF格式）

【业务标签】：\["IT设备","员工申领","全部门适用"]

【片段内容】：员工申领笔记本电脑需满足以下条件：1. 入职满1个月且已完成劳动合同签订；2. 由部门负责人在OA系统提交“IT设备申领单”，备注“项目用途”；3. 审批通过后，IT部门在3个工作日内完成设备发放与台账登记。

格式设计说明：

• 文档名称需包含 “核心主题 + 版本号”（如 “员工考勤管理办法 V3.1”），避免同主题不同版本文档混淆；

• 文档来源补充更新时间，与后续 “时效性筛选” 逻辑联动；

• 章节 / 工作表字段标注文档格式（如 “（Excel - 工作表：报销标准）”），便于追溯分割逻辑是否适配格式特点。

3. 片段筛选规则：新增 “文档格式适配性” 维度

在原有 “相关性 + 时效性 + 业务匹配度” 排序基础上，新增 “文档格式适配性” 维度，确保筛选的片段与问题类型匹配（如数据类问题优先选 Excel 片段，流程类问题优先选 Word/PDF 片段）：

筛选维度	排序规则
相关性	基于片段与用户问题的向量相似度排序（核心优先级）
文档格式适配性	1. 数据类问题（如 “2024 年差旅费标准”）：优先选 Excel 片段；2. 流程类问题（如 “请假步骤”）：优先选 Word/PDF 片段；3. 规则类问题（如 “加班审批条件”）：优先选 Markdown/PDF 片段
时效性	优先选择更新时间较近的片段（如 2024 年文档优于 2022 年文档）
业务匹配度	片段标签与用户问题标签交集越多，优先级越高

若片段间存在信息冲突，仍以 “时效性优先” 为原则，同时结合文档格式适配性二次验证（如 Excel 数据片段的报销标准，优先级高于 PDF 中的旧标准描述）。

（四）大模型处理：输出标准化与合规性

大模型需基于 “热点问题 + RAG 片段” 生成回答，核心是 “信息准确、格式统一、来源可溯”，因此设计差异化 Prompt 模板适配不同场景，同时强化 “文档名称” 的引用要求：

1. 场景一：匹配到热点问题

任务：为内部员工提供业务咨询回答，需结合热点问题逻辑与文档片段细节，确保准确合规，且明确标注片段所属文档名称。

1. 用户原始问题：{用户原始问题}

2. 匹配热点问题：{库中standard_question}

3. RAG检索片段（按优先级排序）：
   - 片段1：【文档名称】《XXX》，【来源】《XXX》，【内容】XXX
   - 片段2：【文档名称】《XXX》，【来源】《XXX》，【内容】XXX

回答要求：
1. 优先以热点问题逻辑为框架，用RAG片段补充具体细节（如流程步骤、时间节点）；
2. 引用片段时必须标注“文档名称”（如“根据《企业IT设备管理规范V2.0》中的说明”）；
3. 若片段与热点问题冲突，以最新文档片段为准，并说明“当前以《XXX（文档名称）》（更新时间）的内容为准”；
4. 仅使用内部文档信息，不编造外部内容。

2. 场景二：未匹配到热点问题

任务：基于内部文档片段，为员工解答问题，需保证回答有依据、无歧义，且清晰标注片段所属文档名称。

1. 标准化用户问题：{预处理后的问题}

2. RAG检索片段（按优先级排序）：
   - 片段1：【文档名称】《XXX》，【来源】《XXX》（更新时间：XXXX），【内容】XXX
   - 片段2：【文档名称】《XXX》，【来源】《XXX》（更新时间：XXXX），【内容】XXX

回答要求：
1. 整合片段信息，按“问题-结论-依据（含文档名称）”结构输出（如“结论：XXX。依据：《企业IT设备管理规范V2.0》中提到XXX”）；
2. 每个结论必须对应标注“文档名称+来源章节/工作表”；
3. 若片段信息不足，需说明“当前《XXX（文档名称）》等内部文档暂未覆盖该问题，建议联系{对应部门，如IT部}咨询”，不虚构答案；
4. 避免包含内部敏感信息（如薪酬数据、未公开项目信息）。