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[AIKG] RAG方案设计
TODO
#ICWCG0
RFC
hujiahui8
创建于
2025-09-04 14:35
| name | about | labels | | ---- | ---------------------------------------------------- | -------------------------------- | | RFC| AIKG支持RAG能力，检索相似代码 | kind/feature | ### Backgroud（背景信息） 将RAG技术整合到AI智能体中，是为了解决其最大的一个瓶颈：知识滞后与幻觉问题，并赋予智能体利用外部知识和工具的能力，使其变得更加强大、可靠和实用。 因此为提高AIKG生成算子的正确性和生成效率，RAG是一种直接可靠的方案。 ### Benefit / Necessity （价值/作用） - 解决知识滞后与幻觉问题后，提升算子生成的正确性，调高算子成效率 - 在进化阶段可以进一步提升算子的性能 ### Design（设计方案） 结合当前RAG技术和算子生成方案，从特征提取，embedding，向量索引库，检索方案等多个角度，设计一个完备的RAG方案 - 特征提取 - Embedding - 创建向量索引库 - 检索方案设计 - 分层检索：基于不同的特征创建索引库，然后逐步缩短检索的范围 - 混合检索：为不同索引库创建不同的权重，最后进行加权求和，给出每个算子的分数
| name | about | labels | | ---- | ---------------------------------------------------- | -------------------------------- | | RFC| AIKG支持RAG能力，检索相似代码 | kind/feature | ### Backgroud（背景信息） 将RAG技术整合到AI智能体中，是为了解决其最大的一个瓶颈：知识滞后与幻觉问题，并赋予智能体利用外部知识和工具的能力，使其变得更加强大、可靠和实用。 因此为提高AIKG生成算子的正确性和生成效率，RAG是一种直接可靠的方案。 ### Benefit / Necessity （价值/作用） - 解决知识滞后与幻觉问题后，提升算子生成的正确性，调高算子成效率 - 在进化阶段可以进一步提升算子的性能 ### Design（设计方案） 结合当前RAG技术和算子生成方案，从特征提取，embedding，向量索引库，检索方案等多个角度，设计一个完备的RAG方案 - 特征提取 - Embedding - 创建向量索引库 - 检索方案设计 - 分层检索：基于不同的特征创建索引库，然后逐步缩短检索的范围 - 混合检索：为不同索引库创建不同的权重，最后进行加权求和，给出每个算子的分数
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TODO
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TODO
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未立项任务
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未关联里程碑
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master
ms_custom_ops
br_aikg
ms_custom_ops_0902_br_infer_iter
code_clean
r2.4
r2.2
r2.3
r2.1
r2.0
r1.9
r1.8
r1.7
r1.6
r1.3
r1.5
r1.2
v2.4.0
v2.1.0
v2.0.0
v1.9.0
v1.8.0
v1.7.0
v1.6.0
v1.5.0
v1.4.0
v1.3.0
v1.2.0
开始日期 - 截止日期
-
置顶选项
不置顶
置顶等级：高
置顶等级：中
置顶等级：低
优先级
不指定
严重
主要
次要
不重要
预计工期
（小时）
参与者（1）
Python
1
https://gitee.com/mindspore/akg.git
[email protected]
:mindspore/akg.git
mindspore
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