使用 DeepRAG

在 Test Cloud 中配置并使用 DeepRAG，使智能体能够执行多文档合成，并生成附带引文的企业级答案。

DeepRAG（深度研究增强生成）是一个上下文锚定和合成层，使 Agents 能够跨多个文档分析和关联信息，从而生成附带引文的企业级答案。您可使用它构建 Agents，以大规模执行深度研究、调查性分析和循证推理。要了解有关 Agents 的更多信息，请参阅Agents 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，并界定研究范围。
2. 迭代研究循环 — 查询索引数据，提取相关证据，并整合结果。
3. 合成 — 将所有证据整合为连贯且附带引文的回答。

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 — 单次查询可跨多达 1,000 页文档进行信息整合。
• 附带引文的答案 — 包括每项关键发现的文档名称、页码和时间戳。
• 智能体推理 — 在执行期间进行计划、研究和调整，而非仅检索结果。
• 企业级规模 — 通过单一索引处理来自多个来源的结构化与非结构化数据。
• 可追溯性和合规性 — 保留合成过程中所用来源的完整审核追踪。

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。

   备注：

   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。

   第 2 步 — 创建索引

   在 Agent Builder 中：

4. 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”。

5. 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。

第 3 步 — 配置智能体

配置您的智能体。以下是一个示例：

• 智能体名称 — 医疗记录摘要器
• 描述 — 分析患者医疗记录并提供完整引文
• 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，并提供全面摘要，包括：诊断和治疗、医疗历史、药物、实验室结果。”
• 指定输出格式 — 例如：“带引文的结构化摘要”。始终在提示词中包含详细的输出格式指令和冲突处理指令。
  备注：

  如果 DeepRAG 生成的摘要超过输出大小限制，请在外部检索完整的摘要。将 DeepRAG ID（来自追踪记录）与“上下文锚定摘要 — DeepRAG GenAI 活动”结合使用，在智能体运行之外获取完整的合成输出。这样您就可以访问完整响应内容，而无需担心截断问题。

为 DeepRAG 编写有效的提示词

DeepRAG 会自动生成经过验证的引文，指向源文档中找到支持性证据的确切页面。您无需请求引文或指定引文格式，这在默认情况下会发生。实际上，添加引文或格式化说明可能会干扰结果，因此应加以避免。

为了获得可靠、高质量的输出，您的提示词应重点突出角色清晰度、任务特殊性和具体要求。

使用以下模式：

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。

效果较差的提示词示例：总结患者的记录。

良好示例明确定义了角色，设置了特定任务，并概述了具体要求，从而允许 DeepRAG 有效地检索和依据其响应，同时在后台自动处理引用。

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 30K 词元消耗 0.20 AIU（每 500 页消耗 0.2—0.4 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

The following examples show business scenarios for DeepRAG, grouped by industry. Each example lists the documents to index and a sample prompt to adapt to your own data. For guidance on structuring prompts, refer to Writing effective prompts for DeepRAG.

Healthcare and medical

Medical record summarization

• Input documents: Patient files of 200–400 pages from a hospital visit, including day-by-day information
• Prompt example: "Generate a summary with a brief patient profile, chief complaint, home medication and dosages. For each day of hospitalization give a daily synopsis, overview of patient condition, vital signs, lab results, X-rays and medication administered."

Insurance prior authorization review

• Input documents: Patient medical history, insurance policy documents, clinical guidelines, provider notes, and lab results
• Prompt example: "Analyze authorization request against policy criteria. Summarize: medical necessity justification, coverage determination, applicable policy clauses, clinical evidence supporting treatment, and any missing documentation required for approval."

Legal and compliance

Contract comparison analysis

• Input documents: Vendor contracts, master service agreements, amendments, statements of work (SOWs), and pricing schedules
• Prompt example: "Compare all contracts identifying: key terms variations, liability clauses, termination conditions, pricing structures, SLA commitments, and intellectual property provisions. Highlight conflicting terms between documents and recommend standardization opportunities."

Mergers and acquisitions due diligence review

• Input documents: Financial statements, legal agreements, intellectual property (IP) portfolios, employee contracts, litigation history, and customer contracts
• Prompt example: "Synthesize due diligence findings covering: material risks, contract obligations, IP assets/liabilities, litigation exposure, employee retention risks, and customer concentration. Flag deal-breakers and quantify financial impact where possible."

Regulatory and compliance review

• Input documents: Audit reports, regulatory filings, and standard operating procedures (SOPs)
• Prompt example: "Review all regulatory filings and summarize compliance status, identifying non-conformities."

Financial services

Loan application assessment

• Input documents: Credit reports, bank statements, tax returns, employment verification, property appraisals, and existing debt obligations
• Prompt example: "Generate comprehensive creditworthiness assessment including: debt-to-income ratios, payment history analysis, collateral valuation, risk score calculation, and loan recommendation with supporting evidence for each factor."

Investment research synthesis

• Input documents: Analyst reports, earnings transcripts, Securities and Exchange Commission (SEC) filings, industry reports, competitor analysis, and news articles
• Prompt example: "Create investment thesis covering: financial performance trends, competitive positioning, growth catalysts, risk factors, valuation metrics, and analyst consensus. Include bull/bear case scenarios."

Credit agreement analysis

• Input documents: Credit agreements
• Prompt example: "Analyze all credit agreements and extract financial terms, covenants, and default provisions."

Manufacturing and operations

Quality incident root cause analysis

• Input documents: Quality reports, production logs, equipment maintenance records, supplier certificates, inspection data, and customer complaints
• Prompt example: "Trace quality issues to root causes. Document: defect patterns, timeline correlation, equipment/supplier involvement, impact assessment, corrective actions taken, and preventive measures needed. Link findings to specific batch numbers and production runs."

Real estate and construction

Property portfolio analysis

• Input documents: Lease agreements, property valuations, maintenance records, tenant correspondence, market comparables, and zoning documents
• Prompt example: "Synthesize portfolio performance including: occupancy trends, rental income analysis, maintenance cost patterns, tenant satisfaction issues, market positioning, and renovation priorities. Calculate ROI by property with supporting documentation."

Human resources

Employee performance review synthesis

• Input documents: Performance reviews, 360-degree feedback, project outcomes, training records, goal achievements, and peer feedback
• Prompt example: "Create comprehensive performance assessment covering: strengths/development areas pattern analysis, goal achievement rates, skill progression, feedback themes, and career path recommendations. Support conclusions with specific examples and metrics."

Research and development

Patent landscape analysis

• Input documents: Patent filings, prior art searches, competitor patents, technical specifications, and licensing agreements
• Prompt example: "Map intellectual property landscape covering: white space opportunities, infringement risks, licensing possibilities, competitor strategies, and filing recommendations. Classify patents by technology domain and commercial relevance."