基于GraphRAG生成高质量QA对

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本文介绍如何利用云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版GraphRAG能力生成高质量QA对。

传统方式生成QA

当前问答类智能客服系统主要依赖于QA知识库构建其对话能力,但传统的知识库构建方式存在明显局限。现有知识体系通常基于人工客服的历史应答记录,通过周期性的人工筛选将高频、优质的QA对纳入知识库。这种以经验为主导的构建模式存在以下问题:

  • 知识更新滞后,响应机制被动。当产品文档或业务规则发生变更时,知识库的更新完全依赖用户的提问触发,形成“需求倒逼知识更新”的被动响应机制。这种滞后不仅削弱了知识库的时效性和服务效率,还可能因信息不一致导致客户误解甚至引发服务风险。

  • 内容质量不稳定,依赖人力筛选。由于人工应答受个体认知水平和表达习惯影响较大,答案质量参差不齐,需耗费大量人力资源做后期整理与质量把控,方可满足知识库收录标准,显著增加了维护成本。

  • 冷启动阶段效果受限,依赖人工介入频繁。在知识库初期建设阶段,由于缺乏足够的高质量问答数据,系统服务能力较弱,用户交互过程中频繁需要人工客服介入,造成较大的人力负担,也限制了智能客服系统的快速部署与应用。

LLM生成QA

为弥补传统依赖人工经验构建QA知识库所带来的效率低下与质量不稳等问题,业界引入了大语言模型(LLM)技术,实现QA对的自动化批量生成。然而,在实际应用中发现,通过Dify等低代码开发平台构建的工作流在生成QA对时仍存在一系列系统性缺陷。实证研究表明,当前基于文档信息抽取的自动化流程主要面临以下问题:

  • 生成质量不稳定,细节把控不足。 实际测试表明,通过Dify工作流生成的QA对质量参差不齐,尤其在处理复杂或专业性强的文档时,容易忽略文本中隐含的知识点和语义细节,导致生成的QA对缺乏准确性与完整性,难以满足业务场景下的精准服务需求。

  • 跨文档知识整合能力薄弱。 Dify工作流仅支持单文档维度的信息抽取,无法实现多文档之间的知识关联与融合,也难以构建具备语义关联性的知识图谱网络。这导致生成的QA对仅局限于局部语境,缺乏全局视角,限制了问答系统的综合推理与泛化能力。

  • 提示词依赖人工调优,流程自动化程度有限。 为提升生成效果,需频繁进行提示词(prompt)的调整与优化,依赖大量人工干预。这种方式不仅增加了使用门槛,也降低了整个流程的自动化水平,影响了大规模部署与持续迭代的可行性。

利用GraphRAG生成QA

GraphRAG服务是云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版推出的一套可快速部署的检索增强生成(RAG)解决方案,深度融合了知识图谱能力。相比传统基于向量的RAG方法,GraphRAG在处理多文档场景下的复杂关系建模、多跳推理与知识关联方面具有显著优势。

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该服务整体流程分为三个核心阶段:

  • 索引生成:通过知识抽取模型对文档进行识别与关系抽取,生成结构化知识图谱,并存储至AnalyticDB for PostgreSQL图引擎中。

  • 语义检索:利用知识抽取模型,对用户Query进行知识抽取与关键词提取,基于抽取结果在图引擎中执行子图遍历,快速定位相关联的子图结构,获取上下文信息。

  • 生成结果:将用户Query与检索到的子图上下文输入大语言模型,由模型融合语义与图数据生成高质量的回答或分析结果。

前提条件

生成高质量Query

GraphRAG服务支持将用户上传的文档内容,自动抽取为向量表示及结构化的知识图谱,并存储于 AnalyticDB for PostgreSQL图分析引擎中。在该体系下,用户仅需输入自然语言问题(Query),即可获取高质量的回答(Answer)。因此,构建高质量QA样本的核心,已从“如何生成答案”转变为“如何生成高质量Query”。

由于AnalyticDB for PostgreSQL已整合多份文档中抽取的知识图谱信息,具备跨文档的关系建模能力,因此只需提供合适的语义引导,即可激活图谱中的实体与关系网络,从而生成具有上下文关联性与跨文档特性的高质量Query。

基于该功能,阿里云提出一种基于“元Query”的方法,通过指令引导大模型从多个文档和功能模块中自动生成多样化、语义丰富的Query。

Query示例:

GraphRAG应用Retrieval页面的对话框输入以下文字,使其生成Query。

请根据文档1、文档2、文档3等内容,从 模块1、模块2、模块3等维度出发,提取出50 个高质量的问题,用于回答用户在使用该产品过程中可能提出的各类疑问。

生成高质量Answer

将生成的Query依次通过AnalyticDB for PostgreSQLGraphRAG应用的检索功能提问,系统将基于向量与知识图谱的融合能力,返回跨文档、结构化的高质量回答。在确认生成的QA对符合知识库质量要求后,即可将其导入知识库,完成问答数据的自动化构建。

业务案例

以下展示了某头部电商客户在分别使用Dify工作流和云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版GraphRAG能力生成QA对的实际输出对比,体现了两种方法在问答质量、信息完整性与跨文档理解能力方面的差异。

生成Query

Dify工作流生成的Query

GraphRAG生成的Query

  • 销售业绩报告的主要功能模块有哪些?

  • 销售业绩报告的数据默认排除哪些订单类型?

  • 如何设置全年目标和大促目标?

  • 如何监控目标完成进度?

  • 如何定位业绩波动的具体原因?

  • 周期性报告(日报、周报、月报)的生成规则是什么?

  • 如何导出数据明细?

  • 如何自定义数据展示字段?

  • 不同用户角色的数据权限如何控制?

  • 核心指标的定义是什么?

  • 如何切换数据视角(平台/分销商/店铺分组)?

  • 移动端如何查看数据?

  • 是否可以将目标拆解到每个团队?

  • 什么是环⽐进度?

  • 如何查看平均发货时长?

  • 如何查看实时数据门户?

  • 如何查看店铺分组的动销店铺?

产品名称相关问题:

  • 什么是实时数据门户?

  • 销售业绩报告的主要功能是什么?

  • 数据智能移动端有哪些主要特点?

  • 全局管理包括哪些产品?

  • 实时数据大屏有哪些应用场景?

主要功能相关问题:

  • 实时数据门户如何帮助用户查看销售动态?

  • 销售业绩报告如何支持销售团队的业绩评估?

  • 移动端应用如何提升数据访问的灵活性?

  • 业绩监控模块有哪些具体功能?

  • 核心指标卡片展示了哪些关键指标?

功能路径相关问题:

  • 如何通过销售业绩报告跳转到实时数据门户?

  • 用户如何在销售业绩报告中选择特定店铺或分销商?

  • 配置统计规则如何影响销售业绩报告中的数据展现?

  • 产品手册如何辅助用户理解和使用销售业绩报告?

  • 如何使用意见反馈功能提出改进建议?

使用场景相关问题:

  • 老板或运营主管如何利用销售业绩报告制定销售目标?

  • 运营人员如何通过业绩总览模块分析业绩波动原因?

  • 日报、周报、月报在内部汇报和绩效评估中如何使用?

  • 店铺分组销售目标设定如何帮助商家进行分类管理?

  • 视角切换功能如何增强报告使用的灵活性?

关键指标相关问题:

  • 净销售额是如何计算的?

  • 销售金额的核心作用是什么?

  • 销售订单数反映哪些客户购买行为?

  • 核心指标卡片默认排除哪些订单?

  • 业绩完成进度依赖哪些数据进行对比分析?

口径说明相关问题:

  • 默认口径中特殊单和统计排除标订单如何处理?

  • 组合商品拆分与否对统计结果有何影响?

  • ERP售后单确认状态与平台订单售后状态有何区别?

  • 为什么实时数据门户的数据可能与订单页面不一致?

  • 已取消的订单是否会被纳入实时数据门户的统计范围?

售后服务相关问题:

  • 售后实时预警有哪些具体功能?

  • 热销商品售后分析如何帮助商家优化售后服务?

  • 商品售后原因分析如何帮助减少退货率?

  • 渠道售后原因分析如何提升售后服务质量?

  • 物流实时预警如何帮助商家应对物流问题?

销售业绩相关问题:

  • 业绩监控模块如何帮助商家设定销售目标?

  • 业绩总览模块从哪些维度展示详细数据?

  • 业绩报告模块如何生成不同周期的报表?

  • 店铺/分销商维度如何用于精细化运营分析?

  • 权限范围如何控制子账号可见的数据内容?

其他相关问题:

  • 意见反馈功能如何增强用户体验?

  • 快捷查询功能如何提高用户效率?

  • 全年目标卡片如何展示年度销售情况?

  • 业绩趋势图如何展示今年和去年的业绩数据?

  • 视图切换如何影响全年目标卡片的数据汇总?

综合性问题:

  • 为什么有的账号看不到业绩监控板块的内容?

  • 不同账号看到的数据为何会有所不同?

  • 实体编码是按普通商品编码还是子商品统计?

  • 自营店铺数据里为何看不到档口开单的订单数据?

  • 实时数据门户如何确保数据的安全性和准确性?

通过对比基于Dify生成的QueryGraphRAG生成的Query可以看出:

  • Dify生成的Query多为结构简单、范围局部的问题,通常聚焦于单一功能或文档关键词,用户可通过关键字直接在文档中查找到对应答案。

  • GraphRAG生成的Query则呈现出更高的复杂度和实用性,覆盖从局部到全局的知识维度,更贴近真实用户的提问方式,往往涉及跨文档理解与多跳推理,具有更强的语义表达能力和实际应用价值。

生成Answer

Dify工作流生成的Answer

GraphRAG生成的Answer

如何生成周期性的业绩报告用于复盘和考核?

销售业绩报告中的业绩报告模块提供了日报、周报、月报等不同时间周期的报表,并分为汇总、平台/分销、店铺/分销商、店铺分组四个维度,其中月报还融入了业绩目标和完成进度,方便运营人员快速生成周期性业绩报告。

销售业绩报告如何支持销售团队的业绩评估?

销售业绩报告是销售团队进行业绩评估的重要工具。它提供了多维度的数据分析和目标监控功能,帮助团队高效地评估销售表现、发现问题并优化策略。以下是销售业绩报告支持销售团队业绩评估的主要方式。

  1. 目标设置与完成进度监控。

    销售业绩报告允许团队设定全年目标、月度目标以及大促目标,并将目标分解到店铺分组或单个店铺。通过这种方式,销售团队可以清晰地了解每个团队或店铺的目标完成情况。

    全年目标与月度目标:销售团队可以按销售金额或净销售金额设置目标,并实时监控完成进度。例如,当团队未完成目标时,系统会显示当前业绩与目标之间的差距,便于及时调整策略。

    大促目标:在大型促销活动(如6.18、11.11、12.12)前,团队可以提前设置促销目标,并通过报告跟踪实际业绩与目标的对比情况。

  2. 多维度数据分析。

    销售业绩报告从多个维度提供详细的数据指标,帮助团队深入分析业绩变化的原因。

    平台/分销维度:报告提供了平台和分销商的销售数据,便于团队定位哪些渠道表现优异或存在不足。

    店铺/分销商维度:通过分析具体店铺或分销商的业绩,团队可以识别增长点和问题区域。

    商品维度:报告能够进一步细化到商品层面,帮助团队了解哪些商品推动了业绩增长,哪些商品拖累了整体表现。

  3. 趋势分析与历史对比。

    销售业绩报告通过趋势图和历史数据对比,为团队提供更直观的业绩评估视角。

    日/月趋势图:团队可以选择查看本月与上月的每日业绩趋势,或今年与去年的每月业绩趋势,从而发现周期性波动规律。

    环比与同比分析:报告计算了净销售金额、销售金额等关键指标的环比和同比变化率,帮助团队评估短期内的业绩增减情况以及长期的增长趋势。

  4. 退款与售后分析。

    销售业绩报告还整合了退款和售后数据,帮助团队全面评估销售表现。

    退款率分析:报告统计了发货前仅退款、发货后仅退款和退货退款的比例,帮助团队识别退款高发环节。

    支付退款金额与件数:通过分析支付成功的订单中确认退款的金额和件数,团队可以评估退款对净销售金额的影响,从而优化运营策略。

  5. 快捷查询与导出功能。

    销售业绩报告支持灵活的查询和导出功能,便于团队快速获取所需数据。

    快捷查询:团队可以根据不同视图(如平台/店铺或分销商)保存常用查询条件,提高工作效率。

    数据导出:报告支持导出明细记录,单次导出上限为3万条记录,方便团队进行离线分析或汇报。

  6. 实时数据支持。

    销售业绩报告与实时数据门户结合使用,为团队提供最新的销售数据支持。

    今⽇概览:团队可以通过实时数据门户获取今日的销售金额、净销售金额、退款金额等关键指标,及时掌握业务动态。

    业绩监控板块:该板块展示了各店铺分组的业绩完成率,帮助团队实时跟踪销售进展。

总结

销售业绩报告通过目标设置、多维度数据分析、趋势分析、退款与售后评估、快捷查询以及实时数据支持等功能,为销售团队提供了全面且高效的业绩评估工具。这些功能不仅帮助团队精准定位业绩增长或下降的原因,还能指导团队优化运营策略,提升整体销售表现。

References

[KG] 销售业绩报告新版本.pdf

[KG] 数据门户.pdf

[DC] 销售业绩报告新版本.pdf

[KG] relation.txt

[KG] 实时商品分析.pdf

在相同Query输入条件下,Dify工作流的回答局限于对单一文档内容的引用与重复,缺乏上下文理解与信息整合能力。而GraphRAG则依托知识图谱与向量检索机制,有效整合多文档中的相关知识,输出更具逻辑性和信息密度的回答,显著提升了问答结果的质量与实用性。

相关文档

搭建Graph RAG Service应用