第7天

与Quotient集成

使用Quotient平台对矢量数据进行高级分析。

你将学到什么

• 分析平台集成
• 矢量数据分析技术
• 商业智能应用
• 报告和可视化
• RAG监控和质量保证
• AI应用监控和调试
• 幻觉检测和文档相关性评分

Quotient AI监控平台

Quotient AI为AI应用和代理提供关键监控功能，自动检测质量问题并提供对系统性能的全面洞察。该平台是RAG（检索增强生成）应用的重要监控层，有助于维护可靠性并实现AI系统的有效调试。

核心架构

Quotient AI监控平台提供几个关键组件

• 自动质量监控：持续监控代理性能和响应质量
• 幻觉检测：识别AI响应何时包含虚构或不正确的信息
• 文档相关性评分：评估检索到的文档与用户查询的匹配程度
• 监控仪表板：提供系统性能和质量指标的视觉洞察
• 根本原因分析：提供用于识别和调试AI应用中问题的工具

带监控的文档问答代理

此演示展示了如何使用模块化堆栈构建一个带有内置监控的全面文档问答代理

核心组件:

• Tavilli：从公司网站爬取和提取文档
• Qdrant：对文档块进行快速语义搜索
• LangChain：协调文档处理、检索和LLM调用
• OpenAI：生成答案并创建高质量嵌入
• Quotient AI：用于质量保证的关键监控层

实施工作流程

完整的系统遵循以下步骤

1. 环境设置:

   • 配置OpenAI、Tavilli和Quotient AI的API密钥
   • 安装必要的库和依赖项
   • 设置监控配置

2. 核心组件配置:

   • Qdrant作为文档嵌入的向量存储
   • OpenAI用于嵌入（text-embedding-3-small）和答案生成（GPT-4o）
   • Quotient用于监控，默认启用幻觉检测和文档相关性评分

3. 内容提取和处理:

   • Tavilli从实时文档网站提取真实文本内容
   • 自动爬取并收集相关URL
   • 处理结构化内容以进行嵌入

4. 文档处理管道:

   • LangChain的递归字符文本分割器创建重叠的700-token块
   • 50-token的重叠保留了块之间的上下文
   • 为嵌入模型优化的分块策略

5. 嵌入和存储:

   • 使用OpenAI的嵌入模型对分块文档进行嵌入
   • 嵌入和元数据存储在Qdrant集合中
   • 针对快速检索和相似性搜索进行优化

6. RAG链实现:

   • 协调问答过程
   • 根据用户查询检索相关块
   • 将检索到的内容格式化为答案生成的上下文
   • 限制答案仅使用相关文档

7. 监控集成:

   • 每次交互都记录到Quotient AI
   • 异步检测管道识别潜在的幻觉
   • 文档相关性评分提供检索质量洞察
   • 实时监控仪表板跟踪系统性能

主要监控功能

幻觉检测:

• 自动识别AI响应中虚构或不正确的信息
• 提供响应准确性的置信度分数
• 实现主动质量控制

文档相关性评分:

• 评估检索到的文档与用户查询的匹配程度
• 识别检索质量问题
• 有助于优化文档分块和嵌入策略

性能仪表板:

• 系统性能指标的视觉洞察
• 质量趋势和异常检测
• 用于调试的根本原因分析工具

实际应用

这种监控架构支持各种企业用例

• 企业文档：监控技术文档的问答系统
• 客户支持：AI驱动的客户服务代理的质量保证
• 内容管理：监控处理和响应内容查询的AI系统
• 研究应用：确保AI驱动的研究和分析工具的准确性

资源

• 通过基于评估的方法优化 RAG:
  了解如何通过系统评估使用Qdrant和Quotient优化RAG系统。涵盖分块、检索策略和模型选择的实验。

• 使用Qdrant和Quotient构建高质量的RAG应用:
  关于使用Quotient AI和Qdrant构建生产级RAG应用并进行全面监控以实现质量保证和性能跟踪的综合指南。

注意：访问quotientai.co获取更多信息。