2025年嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台V3.7：分块批量生成+进度跟踪，优化智能运维知识管理流程

官网原文（免费申请演示）：嘉为蓝鲸OpsPilot V3.7全新升级：重构分块与问答对关联，赋能精准检索与可靠回答

嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台V3.7版本(简称“智能运维OpsPilot V3.7版本”)全新发布！本次通过对分块界面及问答对智能运维OpsPilot多项功能进行优化，实现了卡片信息可视化展示、批量生成与进度跟踪、灵活操作与及联处理、数据溯源与关联设计等功能升级，显著提升知识管理的透明度、操作效率与系统可靠性，为用户带来更全面、精准、可靠的知识服务体系。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是当前赋能大语言模型（LLM）的核心技术架构。其核心流程是：先将用户查询与知识库内容进行匹配检索，再将相关信息作为上下文提供给模型以生成可靠答案。在此架构中，分块和问答对是知识预处理的两大基石。本次智能运维OpsPilot V3.7版本通过重构分块与问答对之间的关联，实现了精准检索与可靠回答。

01. RAG中的分块与问答对

分块是将长文档切分为语义连贯的文本片段，作为检索的基本单元，保障了复杂问题有据可依。问答对则是预先生成的标准问答，能直接、精准地响应高频问题，提升效率并降低成本。分块为问答对提供生成的来源和上下文基础；问答对是分块知识的提炼与高效利用形式。它们协同构建了一个“问答对优先匹配，未命中则检索分块生成”的智能路由机制，共同确保RAG系统既精准又高效。

02. 分块界面：精细化操作与流程可视化

在智能运维OpsPilot的智能知识架构中，分块作为知识库的基础组织单元，其管理效率能直接决定知识生成与检索质量。智能运维OpsPilot V3.7版本在分块界面设计上重点优化了多项功能，显著提升操作效率与可控性：

• 卡片信息可视化展示：每个分块卡片直观展示当前分块对应的问答对数量与字符数量，帮助用户快速评估分块的知识密度与生成状态，辅助决策是否需要进一步切分或合并，为分块优化与补充提供数据支撑，提升决策效率。

• 批量生成与进度跟踪：支持用户单个或批量选择分块生成问答对，关键参数通过弹窗进行二次确认，生成前可再次调整关键参数，确保生成过程可控可靠。系统在左下角提供全局进度提示，清晰展示“已完成分块数/总任务数”，极大提升了长时任务的透明性与用户体验。

• 灵活操作及级联处理：简化操作，提供单个/批量生成问答对和删除能力。删除时为了防范误操作风险，同时兼顾操作灵活性和满足不同场景下的数据一致性要求，删除时设置二次弹窗提醒。

03. 问答对界面：溯源与关联设计

问答对作为直接响应用户查询的知识单元，其可解释性与溯源能力尤为关键。OpsPilot通过以下设计实现高效关联管理：

• 每一条问答对均关联原始分块ID，并在卡片界面明确展示，方便快速回溯上下文；

• 在问答对详情页中，用户可查看源分块的完整内容与元数据，增强答案的可信度与场景适用性判断；支持从问答对反向定位至分块，便于进行知识修正与迭代优化，形成“分块-问答对”双向可追溯的闭环管理机制。

04. 总结

智能运维OpsPilot通过分块与问答对的精细化管理与双向追溯机制，显著提升了知识管理的透明度、操作效率与系统可靠性。该设计不仅强化了知识构建阶段的可控性，也在问答生成与检索增强阶段提供了更精准、可解释的答案生成能力。

05. 嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台：更懂运维的AI平台

嘉为蓝鲸智能运维OpsPilot是集知识库管理、技能配置、机器人管理及工具管理于一体的智能运维支撑平台，深度融合LLM大模型的语义理解、知识增强与多模态处理能力，聚焦运维领域，突破单一LLM能力局限，成为更懂运维的智能AI平台。