在当今科技驱动的时代，聊天机器人作为人工智能应用的一个重要分支，正逐渐进入人们的日常生活和工作场景。它们不仅承担着客户服务的基础任务，更在企业技术支持、安全合规、医疗咨询等领域展露出巨大潜力。然而，如何让聊天机器人达到甚至接近人类专家的回答精准度，一直是业界的挑战。Uber旗下的内部助手——Genie，搭载了最新的增强型Agentic-RAG技术，充分体现了这一方向上的重大突破。Uber工程团队致力于通过该技术，为工程安全和隐私领域内的复杂需求提供实时、准确且可引用的答案，显著提升了技术人员和专家的效率，同时降低了错误回答的风险。 强化聊天机器人回答质量的迫切需求源自于传统基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构在复杂专业领域中面临的瓶颈。
RAG机制依赖于从海量知识库中抽取相关文本块，再利用大型语言模型生成回答。然而，当查询模糊、包含多义信息或缺乏上下文时，检索出的内容会出现偏差或不相关，进而导致最终产出的回答不准确，甚至产生幻象信息。为破解这一难题，Uber团队采用了Agentic-RAG方法，将人工智能代理的概念引入问答系统，实现了对查询和检索过程的智能预处理和后处理，极大地提升了语义检索和回答生成的匹配度。 核心创新之一是对文档处理流程的深度优化。现实中的工程安全和隐私政策文档往往结构复杂，涵盖多页嵌套表格和丰富的格式元素。传统PDF读取工具难以完整保留表格结构和文本上下文，导致语义分块时信息丢失和上下文碎片化，影响后续的向量嵌入和内容检索。
为此，Uber团队将数据源从PDF迁移至Google Docs，利用HTML格式的丰富结构信息，开展了基于大模型的内容优化处理。自定义文档加载器能够递归提取段落、表格和目录，结合语言模型对表格内容进行格式化重构，保证了上下文的完整性和语义连贯性。此外，通过构建基于关键词、FAQ和摘要的元数据体系，有效提升了向量检索的精准度和多维度相关性匹配。 在问答生成环节，增强型Agentic-RAG架构设计了多阶段智能代理系统，覆盖查询优化、文档定位、检索整合至回答制作的全流程。查询优化代理对复杂、多义或上下文不足的用户问题进行语义重塑和拆解，确保检索指令的精准性。源文档识别代理基于摘要和先验信息筛选出最相关的文档集合，辅助聚焦搜索范围。
最后，除了基于向量检索模型，还引入了基于BM25算法的传统检索方法，两者结果合并后经过去重和语境排序，最终传递给生成模型以输出流畅且准确的答案。该流程有效降低了检索噪声，减少了模型幻觉，提高了答案的权威性和可用性。 在整个开发过程中，Uber团队认识到仅依赖人工专家的评估效率低且耗时严重。为加速迭代，他们引入了LLM作为评判者的自动化批量评价体系。通过大型语言模型对比自动生成答案与专家标准回复，评估准确性、完整性和合理性，实现了瞬时反馈与调整。此举不仅大幅缩短了模型优化周期，也保证了系统持续符合行业内高标准的质控要求。
技术框架方面，所有构件基于Uber的Michelangelo平台下LangChain及LangGraph技术进行开发与编排，具备良好的扩展性和灵活性。通过分布式代理协作，系统能够适应未来更多复杂查询类型，支持多轮推理和自我纠错机制的潜在实现，为更高级别的人机交互奠定基础。 从实际应用效果来看，增强型Agentic-RAG为Uber内部工程团队提供了极为重要的实时支持，尤其在安全和隐私领域的Slack帮助频道实现了精准答复的快速响应，显著减轻了工程师和主题专家的负担，使他们得以腾出更多时间专注于高价值和复杂问题的处理。与此同时，该成功案例也激励了其他业务部门采用类似框架，推动组织范围内知识自动化利用的升级。 展望未来，Uber团队计划在现有基础上引入视觉及多模态内容的解析和整合能力，提升对图像、表格等非文本信息的理解和回答能力。同时，计划发展更复杂的交互式和迭代式推理流程，使聊天机器人能够针对长链问题展开多阶段对话和推断，通过增强自我批判型代理自动修正潜在错误并细化答案。
此外，采用工具调用机制让智能代理根据实际请求类型动态选择辅助模块，是下一步优化的重要方向。 总的来说，增强型Agentic-RAG通过深度融合智能代理与文档处理创新，向着实现接近人类专家水平的聊天机器人精准回答迈出了坚实步伐。它不仅代表了当前大规模专业问答技术的先进水准，也为未来人工智能在企业知识管理和安全合规领域的广泛应用开辟了新路径。随着相关技术的不断进步和部署案例的丰富，基于此架构的智能助理将在提升生产效率和知识利用价值中发挥愈加重要的作用，推动智能自动化变革进入新的阶段。
