利用RAG开放邮件助手的实践
这篇文章介绍了利用检索增强生成（RAG）技术为一款电子邮件应用程序开发人工智能助理的过程。该团队的目标是建立一个能回答几乎所有问题的人工智能执行助理，并帮助用户将其电子邮件历史记录转化为可操作的知识库。人工智能助手分四个步骤回答问题：工具选择、工具数据检索、问题解答和后处理。最复杂的工具是人工智能搜索，它能让助手全面了解用户的电子邮件历史记录。文章详细解释了人工智能搜索的工作原理，包括查询重构、传统的全文查询或基于元数据的查询、向量嵌入搜索和重新排序。尽管该系统非常复杂，但团队对其进行了优化，使其能够在 3-5 秒内回答几乎所有问题。
正文完
