前两天发了这篇文章《》，里面我提到对未来企业AI Agents的前景非常看好。结果我很快就找到了一家已经在做企业AI应用落地的公司。

这是这家公司的官网：https://www.torchv.com/，有兴趣的可以去看看。

然后我通过网站找到了torchv这家公司CEO卢向东（员外）先生的小绿泡【土猛的员外】，并拜读了其中的文章，今天我希望通过解析其中的一篇文章，再深度了解一下这项应用的前景，看一看这家公司为什么做这个方向，和已经做到什么程度了。

首先，让kimi来帮忙解读这几篇文章。

我将借助kimi来帮助我总结分析这几篇文章，体验还是很不错的。我用到的提示词如下

【📚 要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲

##工作流程：

让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：

- 标题：xxx

- 作者：xxx

- 标签：阅读文章内容后给文章打上标签，标签通常是领域、学科或专有名词，请用(,)进行分隔

- 原文链接：

- 原文字数：

- 一句话总结这篇文文章:xxx

- 总结文章内容并写成摘要:xxx - 越详细地列举文章的大纲，越详细越好，要完整体现文章要点；

##注意 - 只有在用户提问的时候你才开始回答，用户不提问时，请不要回答

##初始语句：

""您好，我是您的文档总结助手，我可以给出长文档的总结摘要和大纲，请把您需要阅读的文本扔进来~""

标签：人工智能，非结构化数据，RAG技术，LLM，企业效率，数据挖掘

一句话总结：文章探讨了如何通过检索增强生成（RAG）技术与非结构化数据建立对话，以提升企业数据利用效率和业务能力。

kimi的一句话总结非常的到位。其实讲的就是两点：

一、企业面对非结构化数据所产生的问题和需求；

二、如何利用检索增强生成（RAG）这项技术解决以上问题和满足企业的需求

一、下面先讲讲企业非结构化数据

我在上一篇文章讲了作为AI Agent应用，输入的数据质量非常关键，COZE现在的RAG技术感觉还差点意思，所以我使用了更加结构化的数据excel表格来输入。

但是其实在更多的企业实际运营场景中，大量存在的是非结构化的数据。

而对于一个企业或者事业单位来说，非结构化的数据才是更大占比的存在，比如，还有大量的PPT、Excel和Word/Markdown格式的各类文档等等。我去年从老东家离职的时候，在交还的Macbook Pro上留下了超过100G的这类型文件。

这个男人来自千祥，小绿泡：土猛的员外挖掘非结构化数据的价值（1）—通过RAG实现与文件对话

我自己在平时的工作中也会积攒下大量的文件，有时候在需要查找以往的文档的时候，越是时间久远的文档越不好找，搜索的体验感很差，结果也不如人意。

在职人员尚且如此，当企业一些重要岗位人员离职之后所留下的文档，往往就成了死数据。很难再为公司所用。

当然现在企业也会刻意的去建立自己的档案库，但是仍然会面临着很多问题

很难理解大段文字的问题输入，也就意味着完全没有和非结构化文件对话的感觉，对于大部分用户来说易用性很差；

无法跨多文件进行内容挖掘，也不会对结果进行最终的汇总加工，比如去除重复内容，将多个召回结果按一定的规律进行排序等等。

所以要实现与非结构化文件对话，目前最合理、最经济的就是使用最新的RAG技术，当然肯定是依赖于大语言模型（LLM）作为底座的。

这个男人来自千祥，小绿泡：土猛的员外挖掘非结构化数据的价值（1）—通过RAG实现与文件对话

二、接下来讲讲RAG如何解决这个问题

文章详细解释了RAG技术的工作原理，包括从文档中提取内容、将文本转换为向量数据、通过索引进行匹配和排序，以及如何将这些技术整合到大语言模型中以生成准确的回答。

同时阐述了RAG技术帮助大模型解决了以下三个问题：私有数据和时效性问题、减少幻觉问题，并提高数据安全性。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是为大语言模型 (LLMs) 提供了从数据源（一般可以认为是各类已经获得的文件资源）检索的信息，以此为基础生成回答。简而言之，RAG 结合了搜索技术和大语言模型的提示（Prompt）功能，即模型根据搜索算法找到的信息作为上下文来回答查询问题。无论是查询还是检索的上下文，都会被整合到发给大语言模型的提示中，然后让大语言模型根据召回的事实内容进行润色输出。

这个男人来自千祥，小绿泡：土猛的员外挖掘非结构化数据的价值（1）—通过RAG实现与文件对话

总之，通过RAG技术与大模型的配合，让企业可以与文档进行对话，让文件自己告诉我们答案。

下面文章给出了一些实际业务场景的需求和解决方案

一般对外服务型的企业，每天都会面临大量的客户咨询，比如客户在使用咱们提供的系统时，会碰到各种各样的问题，这里面最常见的就是客户不了解使用方式引起的咨询（我们不能完全期望客户会去翻看几万字的使用手册或者更详细的“help”文档）。

如果你自己当过一段时间的坐班客服，就会发现90%以上的问题其实都是“老生常谈”的问题。那么，这时候如果咱们可以将几万字的使用手册、一堆帮助中心的文件与对客服务系统建立连接，不仅可以将这些非结构化知识的价值激活，还可以极大提升对客服务的能力。

这个男人来自千祥，小绿泡：土猛的员外挖掘非结构化数据的价值（1）—通过RAG实现与文件对话

在某些知识密集型生产型企业，拥有大量行业标准，细到更换某个零件需要遵守的11个步骤都被明确写明。类似这样的行业标准（SOP）文件可能多达几百份，平均每份又多达上百页。在进行日常生产或维修的时候，对于很多从业人员都是一种挑战，要么每次翻阅大量标准文件（耗费大量时间），要么凭直觉或经验（带来错误率）

我们的一位意向客户采用我们的TorchV Bot（基于RAG和LLM）之后，将这些SOP文件全部喂给Bot，然后直接问：“我现在要更换XX机器上的XXX号零件，需要怎么操作？”Bot只需几秒就会告诉你11个标准流程，而且附带原文的预览链接。省去了自己翻阅庞杂文件的时间，也减少了生产和维修中的“拍脑袋”错误

这个男人来自千祥，小绿泡：土猛的员外挖掘非结构化数据的价值（1）—通过RAG实现与文件对话

更多案例，大家可以找来文章链接查看。

包括他们软件运行的很多技术原理、实现手段、业务场景的应用都做了非常好的说明。推荐大家看一下。

最近AI大模型非常的火爆，同时也掺杂了大量的低质量信息，我会持续的关注AI领域，并尽量带来更多更高质量的更落地的各种AI相关的项目。

作为个人或者企业如果自己想去开发AI Agent项目，除了COZE之外，还有不少的免费开源软件可供选择。有兴趣的请在本人小绿泡（王笑东）回复“RAG”获取链接。

题图标题：《玄幻老者》

AI算法提供：SD

Prompt：<lora:fantastic characters:0.8>,masterpiece,high quality,fantastic,an elderly man with a long white beard,seated amidst a stormy backdrop with a majestic leopard-like creature at his side. The man wears traditional attire and holds a staff,exuding a powerful and serene aura.,