AI 智能体 Guide

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垂域 AI 知识库与任务智能体有什么区别?如何验收?

最后更新: · 新航路数字化外协团队

知识库问答主要负责依据资料回答问题,任务智能体还可能调用工具并改变业务状态。两者应分别验收:前者关注检索、引用和资料权限,后者还要检查执行权限、参数校验、确认机制、失败恢复与审计记录。接入大模型不等于获得可靠自主决策。

准备资料时先处理哪些问题?

  • 登记资料来源、有效期、版本和允许访问的角色;对重复、冲突或已废止内容进行标识。切分文档与建立索引之前,要先确认哪些内容可以进入模型或外部服务。
  • 选取真实业务问题构建基准,覆盖有答案、无答案、跨文档、过期资料与权限受限场景。问答质量不能只靠上线前临时提几个问题判断。

怎样检查答案与引用?

  • 分别评估是否检索到正确材料、答案是否由材料支持、引用是否能定位,以及信息不足时是否说明限制。流畅的表达不应掩盖错误依据。
  • 把评价标准固定后再比较不同配置,保留检索片段与模型版本。人工复核有分歧时应记录判断规则,避免用单一主观评分替代业务验收。

工具执行需要额外约束

  • 对查询、草拟和真正提交操作设定不同权限。涉及删除、付款、发布或设备控制等行为时,应按业务风险设计授权与确认,不能让模型仅凭文档中的指令执行。
  • 异常时应能明确区分未执行、已执行和状态未知,防止重复提交。外部资料中的指令不应获得与用户指令相同的权限。

上线和移交检查

  • 按风险记录适用范围、评测结果、已知失败模式和人工接管流程。NIST AI RMF 提供风险管理思路,并不是产品认证或准确率保证。
  • 建议交付数据处理流程、权限配置、评测集、索引更新方法与审计入口。资料或模型版本发生变化后,应复跑关键基准。

还有更具体的问题?

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