作者：稚柳

前言

當企業想用大模型和內部非公開信息打造智能問答系統時，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）已成為必備技術。然而，在實際落地中，構建 RAG 應用的數據準備過程繁瑣複雜且充滿挑戰，讓很多企業和開發者望而卻步。本文將介紹構建 RAG 的最佳實踐：通過阿里雲事件總線 EventBridge 提供的多源 RAG 處理方案，基於事件驅動架構為企業 AI 應用打造高效、可靠、自動化的數據管道，輕鬆解決 RAG 數據處理難題。

為什麼 RAG 是治癒模型幻覺的“良方”？

大語言模型（LLM）就像一個博覽羣書、記憶力超羣的“學霸”，儘管文采斐然、對答如流，但偶爾也會犯一些令人啼笑皆非的錯誤，比如憑空編造事實或提供過時信息，這就是我們常説的“模型幻覺”。

這背後的原因很簡單：這位“學霸”的知識完全來自於“畢業前”學過的海量教材（即訓練數據），儘管覆蓋了維基百科、新聞、書籍等通用知識和各領域的專業知識，但存在兩個天然侷限：

• 知識領域侷限： 它對企業內部、垂直領域等私域知識知之甚少。比如，它不瞭解你公司內部的規章制度，也無法接觸電商平台的用户數據等非公開信息。
• 知識時效侷限： 它的知識更新停留在訓練數據截止的那個時間點，無法獲取實時信息，比如股票行情、時事新聞等不斷更新的動態數據。

為了治好大語言模型“一本正經胡説八道”的毛病，我們必須讓它從“閉卷考試”升級為“開卷考試”，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術應運而生。

RAG 的核心理念，可以通俗地理解為“先查找資料，再生成答案”。當收到一個問題時，它不會讓大模型直接憑記憶回答問題，而是分兩步走：

1. 檢索（Retrieval）： 從一個可隨時更新的外部知識庫（如企業內部文檔、產品手冊等）中，快速檢索出與問題最相關的信息片段。
2. 生成（Generation）： 將檢索到的信息片段連同用户問題一起作為上下文提供給大模型，引導它基於這些可靠的“證據”生成準確、有理有據且可追溯來源的回答。

（來自阿里雲大模型平台服務百鍊 - 知識庫功能 文檔示例）

通過這種方式，不僅能有效減少模型幻覺，大幅提升生成答案的準確性與時效性，還讓模型在無需耗費巨資和時間進行重新訓練的情況下，就能輕鬆擴展知識邊界。憑藉這些顯著優勢，RAG 已成為企業構建可靠、智能 AI 應用的首選方案。

RAG 落地挑戰：數據處理的“三重困境”

儘管 RAG 的原理聽起來簡單明瞭，但在實際落地時，無數企業和開發者卻深陷數據處理的泥潭。

AI 時代的數據處理，與過去以結構化數據為主的傳統數據處理模式截然不同。我們面對的是由海量、異構、多模態數據構成的洪流，數據處理的複雜度和挑戰呈指數級增長。企業對實時性要求也不斷提高，任何數據延遲都可能影響模型效果。

企業和開發者在落地 RAG 時，普遍會陷入數據處理的“三重困境”：

1. 擴展之困——異構化數據源的“接入鴻溝”

現代企業的數據通常散落在 ERP、CRM、OA、IoT 設備、社交媒體等數十個系統中，涵蓋結構化數據（如數據庫、表格）、非結構化數據（如 PDF、網頁、圖片、音視頻）和半結構化數據（如 JSON、XML）。若採用傳統點對點連接的數據集成方式，每接入一個新數據源，都需要複雜的定製化開發，擴展性極差，響應速度慢，嚴重拖慢 AI 應用的迭代速度。

2. 運維之難——脆弱數據管道的“運維噩夢”

RAG 的數據處理鏈路漫長且複雜，涉及數據採集、清洗、切塊、向量化、入庫、檢索等多個環節。整條鏈路如同一個脆弱的“黑箱”，任何一個環節的微小故障都可能導致全鏈路癱瘓。在實際運維過程中，數據源接口變更、數據質量問題、系統負載突增等突發狀況層出不窮，數據管道的問題排查、修復和系統更新，都極其耗時耗力，讓運維團隊疲於奔命。

3. 穩定之痛——數據管道的“可靠性危機”

數據管道的穩定性是 AI 應用落地的基石。數據丟失、重複、延遲、質量下降以及系統故障等數據處理鏈路中的任何問題，都可能直接導致模型推理結果的偏差甚至錯誤，進而影響業務決策和用户體驗。傳統數據處理架構的緊耦合設計，導致任何一個組件故障都可能影響整個系統運行，並且缺乏有效的監控和告警機制，往往在造成嚴重影響後才發現問題。

因此，我們迫切需要一種全新的數據處理範式，來構建一個靈活、可擴展、實時、智能的數據處理管道。

破局之道：事件架構驅動重塑 AI 數據管道

事件驅動架構（Event-Driven Architecture，EDA）為應對 AI 數據處理的複雜性挑戰，提供了堅實的技術基礎。在事件驅動架構中，“事件（Event）”是核心概念，它本質上是一次狀態變化的數字化表達。在 AI 數據處理場景中，數據的產生、變更、處理、存儲等各個環節都可以被抽象為事件。 例如，當新的訓練數據上傳到系統時，產生數據接收事件；當數據經過清洗和轉換後，產生數據處理完成事件；當向量化處理完成後，產生向量生成事件；當數據成功存儲到向量數據庫後，產生數據入庫事件。

這種“事件化”的處理方式，使整個 AI 數據處理流程變得標準化、清晰、可控且可追溯，帶來三大優勢：

1. 鬆耦合

數據處理流程被分解為獨立的事件和處理單元。數據工程、算法、平台等團隊可以獨立開發、部署和迭代各自負責的組件，無需關心對方的內部實現。一個組件的變更不會影響其他部分，系統容錯能力和迭代效率更高。

2. 可擴展性與穩定性

每個組件都可以根據實際負載獨立擴展，當某個組件成為瓶頸時，只需增加該組件的實例數量，而無需對整個系統進行擴容。同時，通過引入智能監控和自動恢復機制，系統能夠及時發現和處理各種異常情況，保證數據鏈路穩定運行。

3. 端到端實時性

在智能客服、實時推薦等場景中，毫秒級的響應至關重要。事件驅動架構可以確保事件一旦發生，便能被立即捕獲並觸發後續處理。這使得 RAG 的知識庫能夠近乎實時地吸收新信息，讓大模型始終掌握着最新“情報”。

綜上所述，採用事件驅動架構的系統在敏捷性、可擴展性和可靠性方面實現了質的飛躍，這正是 AI 應用規模化落地的基石。

EventBridge 多源 RAG 處理方案：為 AI 場景提供高效數據管道

阿里雲事件總線 EventBridge 基於事件驅動架構，將 AI 能力深度融入數據處理全鏈路，為企業和開發者提供專為 AI 應用設計的、端到端的、智能化的數據處理中間件。

EventBridge 通過一系列 ETL for AI Data 的全新能力，提供多源 RAG 處理方案：將 RAG 數據準備的全流程（從多源異構數據提取、清洗、切塊、向量化再到入庫）徹底實現自動化。

開發者現在可以通過 EventBridge 簡單的“白屏化”配置，輕鬆實現：

1. 無縫對接多源數據

輕鬆接入主流的對象存儲（OSS）、消息隊列（如 Kafka、RocketMQ、MQTT）、日誌服務（如 SLS）、數據庫服務（如 MySQL）等多種數據源，覆蓋結構化數據（如數據庫、表格）、非結構化數據（如 PDF、網頁、圖片、音視頻）和半結構化數據（如 JSON、XML）。

2. 智能化的數據處理

自動完成文檔解析（Loader）、文本切分（Chunking）和向量化（Embedding）的完整數據轉換流程，內置多種核心技術，支持多種非結構化數據（如  TEXT、JSON、XML、YAML、CSV）的智能解析和處理，提供完整的 Loader 技術體系，包括多種分塊策略、單文檔加載、批量數據加載，確保大規模數據的可靠處理；對結構化數據採用流式處理架構，能夠實時處理高吞吐量的數據流，可實現複雜的流式數據轉換和聚合操作。

3. 一鍵式向量入庫

提供統一的向量數據庫接入接口，支持將處理好的向量數據直接加載到主流向量數據庫（如 DashVector、Milvus）中，也兼容傳統數據庫的向量擴展插件。只需簡單的圖形界面配置（拖拽方式配置數據源、處理邏輯、目標數據庫等），系統會自動生成複雜的向量數據處理和入庫流程。提供豐富的預置模板，可基於模板快速搭建數據處理流程。提供完善的監控儀表板和告警機制，可實時查看數據處理的狀態、性能指標、錯誤信息等，及時發現和解決問題。

場景實踐：從 0 到 1 構建基於事件驅動架構的實時 RAG 應用

接下來，我們將通過一個完整的實戰場景，帶你從零開始，利用阿里雲事件總線 EventBridge、對象存儲 OSS、函數計算 FC、向量檢索服務 DashVector 和大模型服務平台百鍊，快速構建一個實時的 RAG 應用。

方案概覽

• 首先，通過 EventBridge 構建一個高效的 ETL 數據管道：能夠自動從數據源（對象存儲 OSS）中實時提取數據，通過函數計算 FC 靈活定義數據轉換的邏輯，進行清洗、切塊和向量化，並將處理結果持續加載到目標（向量檢索服務 DashVector），形成一個動態更新的知識庫。
• 然後，通過函數計算（FC）的 Web 函數構建一個簡單的 RAG 應用，調用大模型服務平台百鍊進行推理，以 DashVector 中的向量數據作為知識庫。
• 最後，我們通過輸入與知識庫相關的用户問題，測試 RAG 應用的回答效果。

方案架構

方案提供的默認設置完成部署後，在阿里雲上搭建的系統如下圖所示。實際部署時您可以根據資源規劃修改部分設置，但最終形成的運行環境與下圖相似。

實施步驟

1. 構建自動化數據管道：

• 創建事件流： 在事件總線 EventBridge 控制枱創建並配置一個事件流，作為數據處理管道的核心。
• 配置數據源與目標： 創建並配置對象存儲 OSS Bucket 作為數據源（Source），創建並配置向量檢索服務 DashVector 作為數據投遞的目標（Sink）。
• 配置數據轉換邏輯（Transform）： 選擇“內容向量化”的函數模板創建一個函數，並在函數代碼中填寫獲取的百鍊 API-KEY，這個函數將負責對數據進行切塊和向量化。

2. 構建 RAG 應用：

• 創建 Web 函數：創建一個 Web 函數（注意和之前創建的用於處理數據流的事件函數區分）。
• 編寫應用代碼：這個函數將作為 RAG 應用的後端，負責接收用户查詢，從 DashVector 檢索知識，並調用百鍊大模型生成回答。需要在函數代碼中配置百鍊和向量檢索服務 DashVector 的相關訪問憑證（如 API-KEY、Endpoint 等）。
• 部署應用：部署代碼成功後，RAG 應用即構建完成並可供訪問。

效果驗證

1. 更新知識庫： 將包含私有數據的文件（例如，一份名為百鍊系列手機產品介紹.txt 的文檔，包含了虛擬手機廠商的商品數據）上傳到 OSS Bucket 中。

2. 查看向量生成： 文件上傳成功後，EventBridge 會自動捕獲這一事件並觸發數據處理流程。稍等片刻，即可在 DashVector 控制枱查看已生成的向量。

3. 測試問答效果： 通過創建的 RAG 應用發起訪問，輸入一個與你上傳文檔相關的問題，例如：“百鍊 X1 手機的分辨率是多少？”。

4. 獲取精準回答： RAG 應用會自動檢索知識庫，並將相關信息連同問題一起發送給百鍊大模型。很快就會收到一個基於私有數據生成的精準回答。在函數的執行日誌中，還可以看到向量檢索召回的具體原文片段，從而驗證整個 RAG 鏈路的有效性。

目前，該解決方案已在阿里雲官網上線，歡迎點擊閲讀原文即可部署體驗～

邀請您釘釘搜索羣號：44552972，加入 EventBridge 用户交流羣，探索更多產品功能，與我們共同定義和構建 AI 數據處理的未來！