腾讯云智能体开发平台 时效性检索

时效性检索是指在问答检索过程中,识别用户问题中的时间意图(如「最新」「今年」「2026 年」),并结合知识上配置的知识有效时间,对召回结果进行过滤与排序的能力。

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一、使用场景

当知识库中同时存在新旧政策、指南、版本说明等文档时,使用时效性检索能力可以减少召回过期或错误时段的内容,提升回答的准确性。

场景一:用户问题中带有明确的时间意图,比如「2024 年」,知识库中存在多个年份的同类文档。

·示例:知识库文档中包含 2024 年、 2025 年、 2026 年的医保政策。用户提问: 2024 年医保政策,检索 2024 年的医保政策。

场景二:用户问题有模糊的时间意图,比如「最新」,知识库中存在多个年份的同类文档。

·示例:知识库文档中包含 2024 年、 2025 年、 2026 年的医保政策。用户提问: 最新医保政策,检索 2026 年的医保政策。

二、功能生效逻辑

时效性检索能力需结合知识有效时间进行过滤与排序。

知识有效时间是挂在知识上的时间范围配置,用于表达「该知识内容从何时到何时适用」,由开始时间和结束时间组成(格式为 yyyy-mm-dd hh:mm)。每个文档、问答均可配置知识有效时间。

开启时效性检索后,系统会识别用户问题中的时间意图,并结合知识有效时间按下述方式处理召回结果:

问题类型 处理方式 示例
包含明确时间范围 按知识有效时间过滤,仅保留在该时段内适用的知识 库中有 2024 年、2026 年两篇文档,问「2024 年医保政策」→ 保留有效时间覆盖该季度的文档,排除不在该时段的文档。
包含「最新/当前」等模糊时间意图 按时间加权排序,提高仍适用且较新知识的排序权重,不直接过滤其他知识 问「最新医保政策」→ 最新有效时间的文档排序靠前,历史有效时间的文档仍可能被召回
无时间意图 走常规检索链路,与未开启时效性检索时一致 问「什么是糖尿病」→ 检索行为不受影响

是否使用时效性检索能力对比:

案例 未使用时效性检索能力 使用时效性检索能力
知识库文档中包含 2024 年、 2025 年、 2026 年的医保政策。用户提问: 2024 年医保政策 生效逻辑:用户提问会直接走混合检索,召回相关的文档/问答片段。知识问答效果:可能 2024 年、 2025 年、 2026 年的医保政策都会检索到,由大模型判断回复。 生效逻辑:用户提问后,系统会提取 query 中的时间意图信息如“ 2024 年”,检索到 2024 年、 2025 年、 2026 年的医保政策后,只保留 2024 年的医保政策给到大模型。知识问答效果:回复 2024 年的医保政策。

三、使用前提

·创建知识库,并完成文档或问答的导入;

·将知识库关联到应用中,默认知识库除外。

四、操作说明

实现时效性检索能力,需要完成以下配置:

五、第一步:配置知识有效时间

知识有效时间支持在导入文档/问答时配置,也支持在列表中单条或批量设置。以下以列表中单条设置为例:

1. 登录腾讯云 智能体开发平台,进入知识管理/知识库。

2. 在文档列表或问答列表中,单击目标知识对应的设置/编辑。

3. 在设置弹窗中找到有效时间,选择:自定义有效时间,设置开始日期至结束日期。

4. 勾选 超过有效时间后仍可被检索,单击确定保存设置。

设置完成后,文档/问答列表的 知识有效时间 列会展示具体配置。

六、第二步:开启时效性检索设置

·如使用单工作流模式,需要在大模型知识问答/知识检索节点中开启时效性检索开关。

·如使用标准模式,需要在应用设置-选择对应知识库-开启时效性检索开关。

·如使用 Claw 模式/ Multi-Agent 模式,需要在应用设置-知识库问答/ KnowledgeRetrievalAnswer -开启时效性检索开关。

注意:说明:

注意:如果使用 AgenticRAGSearch 工具则不需要开启时效性检索开关,配置知识的有效时间后即可生效。

完成以上步骤即可使用时效性检索能力。

七、功能说明

1. 有效时间:

·永久有效(默认):不展示日期,开始、结束时间均视为空。

·自定义有效时间:设置知识的开始日期至结束日期。

2. 超过有效时间的生效策略:

·不可被检索(默认):超过结束时间后,该知识不可被检索。

·仍可被检索:超过结束时间后仍可被检索;搭配时效性检索功能开启,将按用户问题中的时间意图参与过滤与排序。

3. 支持批量设置:

在文档列表或问答列表中勾选多条知识,单击批量操作中的设置有效时间。

注意:说明:

注意:配置永久有效的知识,不会因时间过滤而被排除,仍可被正常召回。

八、注意事项

·仅在开启时效性检索开关后,时效性过滤与排序逻辑才会生效;关闭时整条时效性逻辑不生效。

·无时间意图的普通问题不受时效性逻辑影响。

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