使用 DeepRAG

DeepRAG（深度研究增强生成）是一个上下文基础和综合层，使智能体能够分析和关联多个文档中的信息，生成有引文支持的企业级答案。您可以使用它来构建大规模执行深度研究、调查分析和基于证据的推理的智能体。要了解有关智能体的更多信息，请参阅 《智能体用户指南》 。

DeepRAG 分三个运行阶段：

1. 规划 – 分析您的问题，识别子任务并定义研究范围。
2. 迭代研究循环 – 查询索引数据，提取相关证据并整合发现结果。
3. 综合 – 将所有证据整合为一个有凝聚力、有引文支持的回应。

每个结果都包含对原始来源的可追踪引用，确保整个企业数据后端的可审核性和合规性。

关键功能

以下是 DeepRAG 的关键功能：

• 多文档合成 – 在单个查询中综合多达 1,000 页的信息。
• 有引文支持的答案 – 包括每个关键发现的文档名称、页码和时间戳。
• 智能体推理 – 在执行过程中制定计划、研究和调整，而不仅仅是检索结果。
• 企业级 – 通过单个索引处理来自多个来源的结构化和非结构化数据。
• 可追踪性和合规性 – 维护综合中使用的来源的完整审核跟踪。

何时使用 DeepRAG

当您的智能体需要执行以下操作时，请使用 DeepRAG：

• 请分析多个文档以回答复杂问题。
• 生成不同数据集的全面摘要。
• 通过高保真引文验证发现结果。
• 进行需要可追踪性的监管、医学或法律研究。

使用语义搜索进行快速事实查找，使用DeepRAG跨文档集进行详细分析或综合。有关在智能体中使用上下文的详细信息，请参阅 《智能体用户指南》 。

表 1.DeepRAG 与其他方法

功能	语义搜索	DeepRAG
用途	查找相关数据块	整合多个文档
文档限制	无限制	1,000 页
正在处理	即时	分
输出	代码片段	综合综合
成本	低	中
引文	基本	详细说明

配置 DeepRAG

在使用 DeepRAG 之前，请确保满足以下先决条件：

• 您的数据以正确的文件格式存储：原生 PDF 或 TXT 文件，每个文件最大为 512 MB。
• 您可以拥有用于提取和执行查询的 AI Unit。有关详细信息，请参阅上下文基础许可。

接下来，完成以下操作:

步骤 1 – 准备文档

1. 使用组织良好的文件夹且命名约定清晰。
2. 包括文档元数据和页码。
3. 避免重复，并确保扫描后的文件已应用 OCR。

注意：为了获得更高的准确性，请使用原生 PDF 并按类别或标识符构建文档。

步骤 2 – 创建索引

在 Agent Builder 中：

1. 选择“上下文”节点，然后选择“新建” 。以下是索引配置的示例：
   1. 名称中将包含：“医疗记录 2025”
   2. 说明：供审核的汇总患者记录
   3. 提取模式： “高级”。
2. 上传文档并等待提取完成。
   • 提取成本：0.2 AIU * 页数。例如，1,000 页 = 200 个 AIU。

步骤 3 – 配置智能体

配置您的智能体。以下是一个示例：

• 智能体名称– 医疗记录摘要生成程序
• 说明– 分析包含完整引文的患者医疗记录
• 上下文– 配置上下文。例如：
  • 索引：医疗_记录_2025；
  • 搜索策略：DeepRAG
  • 搜索策略提示词 – 编写有效的提示词，例如：“分析所有医疗记录并提供全面的摘要，包括：诊断和治疗、病史、药物、实验室结果。”
• 指定输出格式– 例如：“含引文的结构化摘要”。始终在提示中包含详细的输出格式说明和冲突处理说明。

注意：如果 DeepRAG 生成的摘要超过输出大小限制，请从外部检索完整的摘要。请将（来自追踪记录）的 DeepRAG ID与上下文基础摘要 – DeepRAG GenAI 活动结合使用，在智能体运行之外获取完整的综合输出。这使您可以访问完整的响应而不会被截断。

为 DeepRAG 编写有效的提示词

使用以下提示词模式可获得可靠的结果:

角色:

您是审核[文档类型]的[领域专家]。

任务:

分析所有文档和[特定目标]。

要求：

1. [要求 1]
2. [要求 2]
3. [要求 3]

输出格式:

[结构化输出格式]

合适提示词示例：您是一位医疗专业人员，正在审核患者的记录。创建全面的摘要，包括诊断、历史记录、药物治疗和实验室结果。

提示示例：汇总患者的记录。

优化 DeepRAG 性能

使用以下信息来优化上下文的性能：

场景	通常持续时间	优化提示
小于 200 页	少于 10 分钟	使用针对性强的问题和原生 PDF。
500–800 页	20 分钟内	拆分大文件并优化提示范围。
1,000 页	少于 30 分钟	删除重复项

成本模型

• 提取 = 0.2 AIU * 页数

• DeepRAG 查询 = 每 30,00 个令牌 0.20 个 AIU（每 500 个页面 0.2–0.4 个 AIU）

故障排除

问题	原因	解决方案
没有可用于 DeepRAG 的有效文件	文件格式错误或选择的基本提取模式错误	仅使用 PDF/TXT
超时（60 分钟）	语料库太大或提示词太复杂	拆分文档；简化查询。
缺少引文	弱提示或非结构化来源	验证 PDF 的编号是否一致。
低质量的摘要	提示词为通用信息或文档质量不佳	提高提示的针对性；整洁的文档层次结构。

DeepRAG 用例

以下是一些可以使用 DeepRAG 的现实业务场景：

医疗记录摘要：分析 200–400 页的患者档案，提取诊断、治疗、药物和实验室信息，并附上有引用的摘要。

• 提示示例：分析所有患者医疗记录并生成临床摘要，包括主效、诊断、药物和治疗建议。
• 结果: 医疗保健实施过程中的审核速度提高了 5–10 倍，准确性提高了 70–90%

合同分析：审核多项协议以识别主要条款、契诺和默认条款。

• 提示示例：分析所有信用协议并提取财务条款、契诺和默认条款。
• 结果：通过完整的审核线索，为合规性和法律工作流启用风险分析。

法规与合规性审核：汇总审核报告、存档和 SOP，以突出显示与页面级参考的合规性差距。

• 提示示例：审核所有监管申报并汇总合规状态，识别不合规情况并进行罚单。