? 准备工作：注册与环境搭建
使用百度千帆 AppBuilder 之前，得先完成账号注册和基础环境配置。第一步，你得登录百度智能云官网，点击 “产品” 菜单，找到 “千帆 AppBuilder” 并点击 “立即使用”。这时候系统会提示你进行账号注册或登录，要是已有百度账号，直接登录就行；要是没有，按照提示填写信息完成注册。注册好后，进入控制台，这里就是你后续操作的主界面啦。
注册完账号，接下来要配置基础环境。你需要先创建一个应用空间，在控制台点击 “创建应用”，输入应用名称和描述，选择合适的应用类型，比如 “知识问答”。创建好应用后，你会看到应用的基本信息，包括应用 ID 和 API 密钥，这些信息在后续集成其他系统时会用到，一定要保存好哦。
在配置环境时，有几个关键点得注意。一是选择合适的模型资源，千帆 AppBuilder 支持多种大模型，像 ERNIE-Bot 4.0、ERNIE-Bot-turbo 等，你可以根据自己的需求选择。二是设置角色指令，这能精确设定应用的作用范围，比如指定扮演角色、输出结果格式与风格等。比如你可以设置 “从现在开始你要扮演一个旅游顾问，根据我上传的知识库内容为我解答旅游问题或定制旅游路线，不要回答旅游话题之外的内容”。
? 低代码设计：可视化搭建问答系统
百度千帆 AppBuilder 的低代码设计功能特别强大，就算你没有编程经验，也能快速搭建出问答系统。进入应用编辑界面后，你会看到左侧的组件库，里面有各种大模型组件、工具组件和基础组件。比如 “阅读理解问答（MRC）组件”，它是基于生成式大模型的阅读理解问答系统，支持拒答、澄清、重点强调、友好性提升、溯源等多种功能。
搭建系统时，你可以通过拖拽组件到画布上，然后连接它们的逻辑流程。比如，你可以先添加一个 “知识库检索” 组件，用于上传知识文档，再添加一个 “大模型” 组件，用于生成回答。在配置组件参数时，你可以设置知识库的检索范围、模型的生成参数等。比如，你可以选择直接上传文件，或选择已有知识集合作为知识库。
在设计过程中，你还可以使用 “角色指令” 来进一步优化系统。比如，你可以设置应用不得执行哪些操作，或者规定输出结果的格式与风格。此外，千帆 AppBuilder 还支持多风格营销文案生成、文本标签生成等功能，你可以根据自己的需求添加这些组件，丰富系统的功能。
? RAG 框架集成：连接知识库与模型
RAG（检索增强生成）框架是构建文档问答系统的核心技术。在千帆 AppBuilder 中集成 RAG 框架，需要先进行索引、检索和生成三个步骤。索引是将文档分割成 chunk，编码成向量，并存储在向量数据库中。检索是根据语义相似度检索与问题最相关的前 k 个 chunk。生成是将原始问题和检索到的 chunk 一起输入到 LLM 中，生成最终答案。
在千帆 AppBuilder 中，你可以通过 “知识问答 - 知识库检索” 功能来上传知识文档，并选择合适的向量数据库，如百度向量数据库（VDB）。VDB 支持百亿级向量规模的托管与管理，配合百度云 BOS，文件导入数量不再受限制。你还可以配置检索策略，如粗排或精排结果作为输出，以提升检索的准确性。
为了优化 RAG 的效果，你还可以进行 QA 抽取和上下文处理。QA 抽取是从文档中提取问题和答案对，以增强知识库的质量。上下文处理是通过调整 chunk 的大小和重叠部分，确保检索到的信息能够完整地支持大模型的生成。比如，你可以使用滑动窗口或上下文丰富化的方法来优化 chunk 的分割策略。
? 发布与测试：确保系统稳定运行
完成系统设计和配置后，就可以进行发布和测试了。在千帆 AppBuilder 中，点击页面右上角的 “发布” 按钮，系统会自动进行部署和测试。发布后，你可以通过多种渠道访问应用，如网页、微信小程序、企业微信等。
在测试过程中，你需要检查系统的各项功能是否正常，如知识库检索、模型生成、角色指令执行等。你可以使用预设的测试问题来验证系统的准确性和响应速度。比如，你可以输入 “旅游路线规划”，查看系统是否能根据知识库内容生成合适的回答。
如果发现问题，你可以回到编辑界面进行调试。千帆 AppBuilder 提供了实时调试功能，你可以在 “调试区” 查看运行结果，并调整组件参数和逻辑流程。此外，你还可以使用 “追问” 功能来进一步优化系统，比如选择不同的模型资源或调整提示词。
? 优化与扩展：提升系统性能和功能
为了提升系统的性能和功能，你可以进行进一步的优化和扩展。在优化方面，你可以调整分块策略，选择合适的 chunk 大小和重叠部分，以提升检索的准确性和生成的质量。你还可以使用 “Query 改写” 节点来智能改写用户的查询，补全语义指代和省略部分。
在扩展方面，你可以添加多模态组件，如图生视频、文生视频等，丰富系统的输出形式。你还可以集成百度搜索功能，让系统在知识库中没有相关信息时，自动联网获取最新信息。此外，你还可以使用 “代码解释器” 来分析数据、处理上传文件等，提升系统的工具调用能力。
? 实际案例：污水处理招投标信息查询系统
以污水处理招投标信息查询系统为例，该系统使用千帆 AppBuilder 结合 RAG 框架，实现了百万级历史数据的高效检索和准确回答。系统通过上传招投标文档，使用 RAG 框架进行语义检索和生成，每天能够提供 30 万次的检索服务，准确率达到 90% 以上。
在搭建过程中，系统使用了 “知识问答 - 知识库检索” 组件来管理文档，使用 “大模型” 组件来生成回答，并通过 “Query 改写” 节点来优化用户的查询。此外，系统还集成了百度搜索功能，确保在知识库中没有相关信息时，能够获取最新的招投标信息。
? 总结
通过百度千帆 AppBuilder 结合低代码和 RAG 框架，你可以快速搭建出高效、准确的文档问答系统。整个过程包括准备工作、低代码设计、RAG 框架集成、发布与测试、优化与扩展等步骤。通过合理配置组件和参数，优化分块策略和检索策略，你可以提升系统的性能和功能，满足不同场景的需求。
无论是企业知识管理、在线客服，还是政务服务、教育培训，百度千帆 AppBuilder 都能为你提供强大的支持。赶快动手试试吧，让你的文档问答系统变得更加智能和高效！
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