工业AI问答解决方案：攻克“张口就来”难题，上线半年成效显著
在工业广告问答场景中，大语言模型产生的"幻觉"问题代价极高——特别是伪造URL可能导致财务损失、合规风险甚至法律纠纷。
传统RAG技术虽被广泛应用，但在生产环境中面临三大核心挑战：
知识关联复杂：广告知识高度关联，需多跳推理更新频率高：促销、政策实时变动检索与生成分离：二者优化目标不一致，导致检索到的证据与生成需求错位
核心方案
来自腾讯的团队提出双组件协同架构，实现检索与生成的联合优化：
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1. 图感知检索（GraphRAG）
突破传统向量检索的局限，构建高引用知识子图：
实体-关系建模：捕捉广告知识中的结构化关联多跳证据选择：支持跨文档的链式推理领域自适应：针对广告场景优化子图抽取策略
图1示意：从平面文档检索升级为图
2. 证据约束强化学习（GRPO）
采用组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization）微调生成模型，设计四维奖励机制：
关键创新：通过对比组内样本的相对优势（而非绝对奖励）稳定训练，避免传统PPO的方差问题。
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实验效果
离线评估（专家评测）
幻觉率降低72%准确性、完整性、安全性维度持续提升
在线A/B测试（两周生产环境）
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