挑战
评级洞察提供了有价值的内容，但在用户可访问性和提取可行洞察所需时间方面存在重大挑战：
- 手动下载 - 客户必须下载整个软件包才能获取哪怕一小部分相关信息。这效率低下，特别是当只需要审查部分备案内容时。
- 低效数据检索 - 用户无法快速识别两个内容包之间的差异，需要下载并手动比较，这可能需要数小时甚至数天的分析时间。
- 耗时的客户支持 - 某机构的ERC客户支持团队每周花费15%的时间处理受这些低效率影响的客户查询。此外，新客户入职需要半天的重复培训。
- 手动分析时间 - 客户通常每个测试案例花费3-4小时分析备案之间的差异。面对多个测试案例，这导致关键决策显著延迟。
解决方案概述
为解决这些挑战，某机构开始通过生成式AI技术增强评级洞察功能。通过集成某中心的Anthropic Claude和某搜索服务，某机构创建了一个复杂的对话平台，用户可以轻松访问和分析评级内容变更。
以下图表说明了解决方案的高层架构，显示了数据摄取过程和推理循环的不同部分。该架构使用多个某中心服务为评级洞察系统添加生成式AI功能。
数据摄取过程
数据摄取过程的步骤如下：
- 当新文件放入时触发此过程，负责使用自定义分块策略对文档进行分块
- 该策略递归检查每个部分并保持它们完整无重叠
- 然后对块进行嵌入，并将它们作为向量嵌入存储在某搜索服务中
- 使用的嵌入模型是amazon titan-embed-g1-text-02
- 某搜索无服务器用作具有元数据过滤功能的向量嵌入存储
推理循环
推理循环的步骤如下：
- 该组件负责多项任务：用最近的聊天历史补充用户问题，嵌入问题，从向量数据库检索相关块，最后调用生成模型合成响应
- 某缓存服务用于存储最近的聊天历史
- 使用的嵌入模型是amazon titan-embed-g1-text-02
- 为RAG实施某搜索无服务器
- 对于生成用户查询的响应，系统使用Anthropic的Claude Sonnet 3.5
关键技术框架
我们使用Anthropic的Claude Sonnet 3.5来理解用户输入并提供详细、上下文相关的响应。LlamaIndex作为链框架，有效连接和管理不同数据源以实现动态内容检索。
我们实施了RAG，允许模型从某搜索无服务器向量数据库中提取特定的相关数据。向量数据库支持智能搜索和检索，以快速轻松访问的方式组织内容变更。
某机构在某中心的防护栏以及生成模型周围的自定义防护栏，确保输出符合特定的合规性和质量标准。
工作原理
这些先进技术的集成实现了无缝、用户友好的体验：
- 对话式用户界面 - 用户可以使用对话界面与平台交互
- 动态内容检索 - 得益于RAG和某搜索服务，平台不需要下载整个文件
- 自动化差异分析 - 系统可以自动比较两个内容包，突出显示差异
- 定制化洞察 - 防护栏确保响应准确、合规且可操作
质量基准
某机构评级洞察团队实施了全面的评估框架和反馈循环机制，以确保高质量：
- 评估框架 - 集成到查询管道中，在交付前验证响应的精确性和相关性
- 广泛测试 - 产品主题专家和质量专家严格测试解决方案
- 持续模型改进 - 使用客户反馈驱动生成模型的持续演进和优化
业务影响和机会
通过将生成式AI集成到某机构评级洞察中，业务发生了显著转变：
- 客户时间节省 - 分析时间从数天减少到数分钟
- 提高生产力 - 客户可以更专注于决策而非手动数据检索
- 减少客户支持负担 - 客户支持团队现在花费更少时间处理查询
- 自动化重复培训任务 - 实现更快速、更高效的客户入职
结论
展望未来，某机构计划继续增强评级洞察平台：扩展查询范围，支持更复杂的查询类型；扩展平台规模，支持更多用户和额外内容集。
某机构评级洞察现在由生成式AI和某中心技术提供支持，已经改变了客户与评级内容变更交互和访问的方式。通过对话式用户界面、RAG和向量数据库，某机构旨在消除低效率，为客户节省宝贵的时间和资源，同时增强整体可访问性。