第178章 价值自证：从被动执行到主动创造的蜕变（2/2）

陈浩则负责后端服务的能力扩展和api接口的调整，以支持这些新的前端功能。两人配合默契，吴迪完成前端页面和逻辑后，陈浩就能迅速理解意图，提供稳定的后端支持。

这个过程，让吴迪体验到了不同于纯技术开发的另一种成就感——看到自己设计的功能，实实在在地降低了同事的工作负担，听到了他们“这个好用多了！”的真诚评价。这种价值的即时反馈，是调试代码、提升模型准确率百分比之外，另一种令人满足的愉悦。

第二步，rag（检索增强生成）的试点探索。 这是迈向“公司专家”系统的关键一步，也是王主任叮嘱需要谨慎处理的硬骨头。

在推进第一步的同时，吴迪已经开始着手规划这个试点。他没有好高骛远，严格遵循王主任“小切口”的原则。他没有去触碰最核心的药物研发数据，而是将目标锁定在了公司内部公开的《it服务管理与支持手册》和《员工行政规章制度汇编》上。这些文档格式相对统一，内容边界清晰，不涉及敏感业务数据，是理想的试验田。

他首先需要解决的是文档解析与向量化的技术路径。之前的pdf解析经验派上了用场，但面对制度文档中大量的条款、编号、引用，需要更精细的文本切分（chunking）策略。他和陈浩花了大量时间讨论，如何设定块（chunk）的大小和重叠区，才能在保留语义完整性的同时，便于后续检索。

接着是**向量数据库的选型与部署**。他们对比了几种轻量级的开源方案，最终选择了一款易于集成、性能足够满足试点需求的产品。陈浩负责在测试服务器上部署和维护这个向量数据库。

然后是最核心的检索逻辑设计。如何将用户的自然语言问题，有效地转换成向量查询，并从数据库中召回最相关的文档片段？这里涉及到查询理解、语义相似度计算阈值设定等一系列调优工作。

最后，才是将检索到的相关片段作为上下文，与大模型的原生能力结合，生成最终答案的**pipeline（流水线）搭建**。

整个过程，犹如在微观世界里构建一个精密的生态系统。每一个环节都可能出问题：解析不准确导致信息碎片化，块大小不合适影响检索效果，向量模型选择不当导致语义匹配偏差，检索阈值设定过高或过低影响召回率与准确率……

吴迪和陈浩投入了大量的时间进行实验和调试。他们构建了一个小的测试集，包含各种可能针对公司制度提出的问题，然后一遍遍运行整个pipeline，分析中间结果，定位问题环节，进行调整优化。这个过程极其枯燥，进展缓慢，常常一整天下来，只是将某个指标提升了微不足道的几个百分点。

但吴迪乐在其中。他享受着这种从无到有、将一个复杂构想一步步变为现实的过程。他感觉自己不再是简单的工具使用者，而是在创造一种新的能力，一种能够让机器“理解”并“运用”公司内部知识的能力。

几个月的时间，就在这种一步一个脚印的研发升级中悄然流逝。办公室的白板上，画满了架构图、流程图和待解决的问题列表。吴迪和陈浩的交流，也变得更加频繁和深入，从单纯的技术实现，扩展到对业务逻辑理解的讨论。

吴迪没有定期向王主任汇报琐碎的进展，但他会在每个关键节点取得突破后，发送一份简洁明了的阶段性成果摘要。他让领导知道，他们一直在稳步推进，并且不断有新的、积极的产出。

终于，在一个周五的下午，吴迪点开了那个经过无数次迭代的rag试点系统界面。他输入了一个问题：“员工申请年假的流程是什么？”

系统几乎在瞬间，就从向量化的《员工行政规章制度汇编》中检索出了关于年假申请的核心条款，并将其作为上下文提供给大模型。模型生成的回答，不再是基于通用知识的泛泛而谈，而是精准地引用了公司内部的制度条文，清晰地列出了申请条件、流程步骤和所需材料。

看着屏幕上那准确、具体、极具针对性的答案，吴迪和陈浩再次对视，这一次，他们眼中闪烁的，是另一种光芒——那是一种开拓者看到新大陆边界时的兴奋与笃定。

吴迪知道，他又一次成功地为自己“安排”了有价值的工作，并且再次证明了ai研发这个岗位，在这个传统行业里，并非昙花一现的摆设，而是拥有持续进化、深度赋能业务潜力的活水。他从一个被动等待任务的执行者，彻底蜕变为一个主动创造价值的探索者。这条自我证明、自我驱动的道路，他将会坚定不移地继续走下去。因为只有这样，他才能将那份来之不易的“神仙工作”，真正牢牢地握在自己手中，并将它变为通向更广阔天地的坚实平台。