Adaptive RAG（自适应检索增强生成）
该工作流利用自适应检索增强生成技术，智能分类用户查询并动态调整检索与生成策略，从而提供更精准和多元的回答。通过集成大语言模型和向量数据库，针对不同类型的查询（事实型、分析型、观点型、上下文型）制定定制化策略，提升用户体验和信息检索效率。适用于智能问答、企业知识库、客服机器人等场景，有效解决传统方法中存在的精准度和个性化不足的问题。
流程图
工作流名称
Adaptive RAG（自适应检索增强生成）
主要功能和亮点
该工作流实现了自适应检索增强生成（Adaptive Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，能够智能分类用户查询，并根据查询类型动态调整检索与生成策略，从而提供更精准、全面、多元且具备上下文相关性的回答。
- 利用Google Gemini大语言模型进行查询分类和策略生成
- 针对四类查询（事实型、分析型、观点型、上下文型）分别采用定制化的查询增强策略
- 集成Qdrant向量数据库进行高效语义检索
- 支持对话记忆管理，实现上下文连续性
- 灵活支持通过聊天接口或其他工作流触发，输入标准化
解决的核心问题
传统检索增强生成往往对所有查询采取统一策略，难以适应不同问题的特性，导致回答不够精准或不够全面。该工作流通过智能分类查询类型，分别优化检索提示和生成策略，解决了：
- 查询类型多样化带来的检索与生成效率下降
- 无法结合用户上下文进行个性化回答
- 缺乏对主观观点、多维分析的多样化呈现
应用场景
- 智能问答系统：根据用户提问类型自动调整回答逻辑，提升用户体验
- 企业知识库检索：针对不同业务问题精准提供事实数据、分析报告、意见汇总或个性化建议
- 客服机器人：灵活处理用户咨询，兼顾客观信息和主观需求
- 研究辅助工具：帮助研究人员快速获取多角度信息和上下文相关知识
主要流程步骤
- 输入触发：通过内置聊天接口或其他工作流触发，获取用户查询、聊天会话标识和向量库ID
- 查询分类：调用Google Gemini模型，将用户查询分类为事实型、分析型、观点型或上下文型
- 分支路由：根据分类结果，路由到对应的策略节点
- 策略执行：
- 事实型：重构查询，聚焦精准实体和关系
- 分析型：拆分子问题，确保覆盖全面
- 观点型：挖掘多元视角，展示多样观点
- 上下文型：推断隐含上下文，结合用户背景
- 设置检索提示：依据策略输出构造检索提示语和系统指令
- 文档检索：调用Qdrant向量数据库，基于策略调整后的查询从知识库检索相关文档
- 上下文拼接：将检索结果文本内容合并形成上下文输入
- 回答生成：利用Google Gemini模型，结合检索上下文、聊天记忆和系统提示，生成最终回答
- 返回响应：通过Webhook节点将答案发送回调用方
涉及的系统或服务
- Google Gemini (PaLM) 大语言模型：用于查询分类、策略生成和最终问答生成
- Qdrant 向量数据库：存储和检索知识文档的向量表示
- n8n 平台：实现工作流自动化，节点管理触发、逻辑分支、数据处理
- Webhook：响应外部调用，实现系统集成
- 聊天接口（Chat Trigger）：支持对话式交互，维护会话记忆
适用人群或使用价值
- 开发者和数据工程师：快速构建智能问答和知识检索系统，提升系统智能化水平
- 企业信息管理者：优化知识库利用效率，实现多类型查询的精准响应
- 客服和支持团队：自动化处理复杂客户咨询，提升响应质量和效率
- 研究人员和内容创作者：辅助多维度信息获取，支持深入分析和观点探索
此Adaptive RAG工作流融合了先进的大模型能力与灵活的检索策略，能够根据用户问题的不同性质自适应调整检索与生成逻辑，极大提升了问答系统的智能化、个性化和实用性。