通过 RAG 技术提升公司内部文档检索的效率,并推动整个组织范围内的数字化转型(DX)进程.

本报告将介绍我们如何运用检索增强生成（RAG）技术(1)，显著提升企业内部文档检索效率，并阐述其推广过程及实施效果。虽然RAG技术已在全球范围内得到广泛应用，但本公司此前并未开展相关部署。通过自主研发该技术，我们相比外包供应商方案实现了约90%的开发成本削减，并实现了更早的产品上市。此外，在动力传动系统设计部门，采用RAG技术后平均每个项目可节省约2...我们已成功实现每月工作时间每小时减少1小时的目标，目前该方案已在技术总部及相关部门的约1000名员工中得到广泛应用。未来我们将持续提升RAG系统的响应准确性，确保信息获取更加精准高效，并致力于在整个公司范围内提升整体生产效率。

1. 序言  

 在Powertrain设计部门的日常工作中，我们面临着诸多与文档检索相关的挑战：具体而言，所需内部文件的位置往往不明确，查找过程耗时较长；处理大量页面的文档需要耗费大量时间；同时容易遗漏关键信息，且不同文档之间的信息关联性也难以建立。

这些难题严重阻碍了内部文档在产品开发中的有效利用。为解决这一问题，我部门着手开发了基于RAG（检索增强生成）技术的聊天机器人。RAG是一种融合了大规模语言模型与信息检索技术的先进方案，能够根据用户提问内容检索相关内部文档，并据此生成精准的回答。本报告将详细阐述由设计团队主导开发的RAG系统构建过程，同时介绍该技术应用带来的具体成效以及后续向整个组织范围推广的具体实施步骤。