一句话总结：文章探讨了如何通过检索增强生成（RAG）技术与非结构化数据建立对话，以提升企业数据利用效率和业务能力。

而对于一个企业或者事业单位来说，非结构化的数据才是更大占比的存在，比如合同文本、会议纪要、新闻稿、采购单、发票、项目群里的交流记录、电子邮件、财务报表、日报周报、工作计划，还有大量的PPT、Excel和Word/Markdown格式的各类文档等等。我去年从老东家离职的时候，在交还的Macbook Pro上留下了超过100G的这类型文件。

1. 很难理解大段文字的问题输入，也就意味着完全没有和非结构化文件对话的感觉，对于大部分用户来说易用性很差；
2. 无法跨多文件进行内容挖掘，也不会对结果进行最终的汇总加工，比如去除重复内容，将多个召回结果按一定的规律进行排序等等。

所以要实现与非结构化文件对话，目前最合理、最经济的就是使用最新的RAG技术，当然肯定是依赖于大语言模型（LLM）作为底座的。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是为大语言模型 (LLMs) 提供了从数据源（一般可以认为是各类已经获得的文件资源）检索的信息，以此为基础生成回答。简而言之，RAG 结合了搜索技术和大语言模型的提示（Prompt）功能，即模型根据搜索算法找到的信息作为上下文来回答查询问题。无论是查询还是检索的上下文，都会被整合到发给大语言模型的提示中，然后让大语言模型根据召回的事实内容进行润色输出。

一般对外服务型的企业，每天都会面临大量的客户咨询，比如客户在使用咱们提供的系统时，会碰到各种各样的问题，这里面最常见的就是客户不了解使用方式引起的咨询（我们不能完全期望客户会去翻看几万字的使用手册或者更详细的“help”文档）。

如果你自己当过一段时间的坐班客服，就会发现90%以上的问题其实都是“老生常谈”的问题。那么，这时候如果咱们可以将几万字的使用手册、一堆帮助中心的文件与对客服务系统建立连接，不仅可以将这些非结构化知识的价值激活，还可以极大提升对客服务的能力。

在某些知识密集型生产型企业，拥有大量行业标准，细到更换某个零件需要遵守的11个步骤都被明确写明。类似这样的行业标准（SOP）文件可能多达几百份，平均每份又多达上百页。在进行日常生产或维修的时候，对于很多从业人员都是一种挑战，要么每次翻阅大量标准文件（耗费大量时间），要么凭直觉或经验（带来错误率）

我们的一位意向客户采用我们的TorchV Bot（基于RAG和LLM）之后，将这些SOP文件全部喂给Bot，然后直接问：“我现在要更换XX机器上的XXX号零件，需要怎么操作？”Bot只需几秒就会告诉你11个标准流程，而且附带原文的预览链接。省去了自己翻阅庞杂文件的时间，也减少了生产和维修中的“拍脑袋”错误