构建时序感知的智能RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库

现代RAG（Retrieval-Augmented Generation）和智能体架构在处理问答任务时，依赖于能够随时间动态更新的知识库，这类知识库通常包含财务报告、技术文档等持续变化的信息。为确保推理和规划过程的逻辑性与准确性，需要建立相应的时序管理机制。

针对规模不断增长且存在幻觉风险的动态知识库，需要构建一个独立的逻辑-时序（时间感知）智能体管道来管理AI产品中的演进知识库。该管道的核心组件包括：

本文介绍的系统采用六层架构设计：语义分块模块将大型原始文档分解为具有上下文意义的文本单元；原子事实提取模块使用大语言模型读取每个文本块并提取原子事实、时间戳及相关实体；实体解析模块通过自动识别和合并重复实体（如"AMD"与"Advanced Micro Devices"）来清理数据；时序失效模块在新信息到达时智能识别并解决矛盾，将过时事实标记为"失效"状态；知识图构建模块将最终的、清洁的、带时间戳的事实组装成AI智能体可查询的连接图结构；优化知识库模块将最终的动态知识图存储在可扩展的云数据库中，创建可靠且实时更新的知识基础，为RAG或智能体系统提供支撑。

将构建一个端到端的时序智能体管道，实现从原始数据到动态知识库的转换，并在此基础上构建多智能体系统以验证其性能表现。

https://avoid.overfit.cn/post/dca5bc9a98774341a20aeb81eecb9e0d