维基百科溯源问答 AI 助手

概述

RIG（检索交错生成器）维基百科助手是一套自动化流程，旨在通过生成初步回答、识别所需事实数据、从维基百科获取信息，并为每一部分答案精准标注引用，来解答用户提问。其核心目标是提供以可验证来源为基础的答案，并明确指出所用的具体章节和来源，特别适用于调研、事实核查和教育等场景。

工作流程说明

1. 聊天启动与欢迎

   • 当会话开启时，用户会收到欢迎信息，说明本流程旨在提供可靠、有来源支撑的回答，帮助用户了解回复的质量和透明度。

2. 用户问题采集

   • 用户通过聊天输入栏提交问题，系统捕获后继续处理。

3. 提示词生成

   • 流程内置一个提示词模板，将用户的问题构造成详细的提示词。该提示词指导系统：
     • 生成一个答案初稿，即使其中包含占位数据。
     • 针对答案的每一部分，明确指出应使用哪个外部来源（如维基百科）或内部知识库进行数据核查和完善。
     • 为每一部分包含维基百科的检索查询，以获取正确信息。

   示例：

   用户输入：哪些国家在可再生能源方面位居前列？
   初稿输出：排名前列的国家有挪威、瑞典、葡萄牙 [在维基百科搜索："Top Countries in renewable Energy"]...
   

4. 初步答案生成

   • 系统利用大语言模型生成器，根据提示词生成答案草稿，并标明哪些部分需要补充事实数据及核查来源。

5. 数据检索与答案完善

   • AI 代理接收答案草稿，并利用维基百科工具针对指定查询在维基百科检索相关内容。
   • 对于答案的每一部分，代理从维基百科获取事实数据并替换草稿中的占位内容。
   • 每部分均会补充该部分所用维基百科条目或章节的直接链接，确保透明和便于核查。

   代理会避免使用通用或填充性语句，仅聚焦于简明、事实性的内容。

6. 最终输出

   • 完全完善后的答案，每一部分都溯源于特定维基百科内容（并内嵌链接），通过聊天界面呈现给用户。

工作流结构

主要特性与优势

• 来源透明：每个答案部分都明确标注所用维基百科页面或章节，并附有直接链接，便于用户核查。
• 自动化与规模化：流程自动化了起草、核查和完善的全过程，能高效应对大量问答需求。
• 高标准输出：每一论断均有可验证外部来源支撑，适用于学术、商业和专业场景。
• 可定制性：如有需要，可接入内部知识来源，使系统适应企业专属数据检索场景。

应用场景

• 教育助手：为学生提供始终引用来源的答案。
• 事实核查机器人：即时核查信息并展示来源，无需人工搜索。
• 客户支持：为公司或产品问题提供有明确数据出处的信息。
• 内容创作：为写作者和记者提供带嵌入参考的初稿，便于后续深度拓展。

总结

本流程通过交错生成与检索，为用户提供值得信赖且有据可查的答案。无论在何种重视事实准确性、透明度和来源归属的场合，均极具价值。其模块化、自动化设计，使其成为企业大规模自动化调研及问答任务的理想选择。