购买保险时，经常被复杂的理赔条款淹没？
想进行保险理赔， 不知道自己是否符合标准？
对多数人而言，保险条款过于纷繁复杂
以至于想要阅读却不知道应从何处着手
但是，换个思路！
如果将保险条款导入 扣子知识库 使用扣子 上新的“知识库按层级分段”功能 构建保险条款知识库，快速搭建 AI Agent 进行问答 是不是就能够精准快速获得想要的条款内容？ 理论成立，实践开始！ 如何利用 层级分段功能 构建复杂文件知识库？
以保险条款知识库为例
让我们一起来试试👇
🧩 保险条款知识库构建
- 首先，准备好你需要查询的保险条款文件。
- 其次，打开扣子，选择文档类型知识库-本地导入的方式，将保险条款文件导入。
在
第二步创建设置
中，可以看到
按照层级分段
的选项。算法会自动计算层级分段适配度，具备明显结构化特征的文档会出现
推荐选择
的标识。
在 分段配置 中，设置层级为3，默认勾选切片保留层级信息，层级信息将对每个切片都保留标题的信息。
- 当你完成前置配置后，点击下一步进入 第三步分段预览 ，在分段预览下就可以看到基于上一步配置后的分段效果。
📣 重点来了！扣子知识库层级分段功能支持自主进行拖拽/合并/删除层级。
如果你认为默认解析效果欠佳，可以在分段预览环节，自己手动调整结构化层级结构。
- 拖拽调整层级结构： 通过拖拽操作，你可以调整段落或章节之间的层级关系和顺序。例如，将一个二级标题拖拽到另一个一级标题下，使其成为新的子章节，或者调整两个同级标题的顺序。
- 按照层级合并为切片： 你可以右击层级标题，选择合并为一个分段 ，将选定层级及其子层级的所有内容合并为一个分段。例如，选择一个二级标题，系统会将其下的所有三级标题和对应内容合并为一个完整的分段。
- 删除切片： 右击层级标题或分段内容，选择删除 ，从知识库中移除选定的分段及其所有内容。例如，如果某个章节不再需要，可以直接删除对应的分段，包括其下的所有子层级。
完成以上步骤后
你就成功搭建了专属保险条款知识库
那么检索效果如何呢？
让我们一起测试一下👇
🔥 保险知识库检索效果PK
让我们分别使用上新的 “层级分段” 和传统的 “自动分段” 两种不同知识库分段功能构建的保险条款知识库，搭建简单的问答bot，来进行一场检索效果的问答PK！
扣子知识库检索配置：最大召回数量为 3、最小匹配度为 0.5、混合检索、显示来源方式为卡片
我们用 两个问题 对比一下
两种分段方式 的检索效果
✍️ ROUND1 问题一：投保人选择分期交付保险费，在交付了首期保险费后，若因经济原因无法按时交付续期保险费，在宽限期内未交付且不想让合同效力中止，还有什么办法？
✨理想回答： 投保人可选择保险费自动垫交功能（若投保时已选择），如果宽限期届满时仍未交付应交保险费，且合同现金价值（如有附加保险合同，则包括附加保险合同现金价值）扣除各项欠款之后的余额等于或大于应交保险费（如有附加保险合同，则包括附加保险合同应交保险费），保险公司将为其自动垫交保险费，合同继续有效。
答案来源：3.6.2 保险费自动垫交 您在订立本合同时选择了自动垫交保险费功能的，如果宽限期届满时您仍未交付应交保险费，且本合同的现金价值（如有附加保险合同，则包括附加保险合同的现金价值）扣除您的各项欠款之后的余额等于或大于您应交的保险费（如有附加保险合同，则包括附加保险合同应交保险费），我们将为您自动垫交保险费，本合同继续有效。
- 使用层级分段 的bot，可以发现能够 准确召回3.6.2（完整返回3.6），并且正确回答会自动垫交
| “层级分段”召回切片 | “层级分段”模型回答 |
|---|---|
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- 使用自动分段 的bot， 未召回3.6.2 （有3.6.2标题字样，但没有具体内容）， 且大模型最终回答 也不够准确，还需要参考合同。
| “自动分段”召回切片 | “自动分段”模型回答 |
|---|---|
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✍️ ROUND2 问题二：如果投保人在宽限期最后一天交付续期保险费，并且在当天发生了保险事故，保险公司会如何处理？
✨ 理想回答： 投保人在宽限期最后一天交付保费，属于宽限期内缴费情况，所以保险公司会承担保险责任，在给付保险金时扣除当天交付的续期保险费。
答案来源：3.2. 宽限期 您未按本合同约定日期交付续期保险费的，自该应交付日起 60 日为宽限期。在宽限期内您可以继续交付续期保险费，如果发生保险事故，我们仍按本合同的约定承担保险责任，但在给付保险金时将扣除您欠交的续期保险费。
- 使用层级分段 的bot，可以发现 切片准确召回3.2 ，并且 正确回答仍然承担保险责任
| “层级分段”召回切片 | “层级分段”模型回答 |
|---|---|
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- 使用自动分段 的bot，依然 正确回答仍然承担保险责任 ，但是切片召回的过程夹 杂其他冗余信息比如3.3、3.1，这些信息可能对模型造成干扰
| “自动分段”召回切片 | “自动分段”模型回答 |
|---|---|
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在我们之后的几轮测试中，使用 层级分段 的bot回复答案的正确率与精准度都一定程度上要 优于 传统自动分段。
所以，如何分段，才能更好地优化检索结果？
如果分段太大，模型检索结果可能包含太多不相关的信息，影响结果的准确性；
如果分段太小，检索结果可能会丢失必要的上下文信息，导致生成的回应缺乏连贯性或深度。
但现在，无需担心 👋
扣子知识库的 层级分段功能
按照文档的组织或层级结构对 RAG 切片
配合人工手动的矫正，能够真正实现合理分段
更清晰的逻辑组织、更优化的信息归类、更方便的引用标识
更好地识别 技术手册、法律文书、金融合同、政策类 等各种文件
“分段难”的问题，就这样迎刃而解🙋
✨ 近期新上功能
除了按照层级分段功能外
扣子知识库近期也 上新了一大波功能
可供开发者们探索使用
让我们一起来看看👇
✨“个人文档写入”助力构建Personal RAG
🏷️ 工作流新增 知识库写入节点 ，用户可以在具体使用过程中上传文档，配合知识库检索节点实现个人文档的问答。更多可拓展的场景（比如AI笔记、论文阅读、模拟面试等）成为可能。
比如在扣子商店下的《offer多多》这个应用就基于知识库写入节点搭建，每个人都可以上传自己的过往经历信息，AI将在回答面试问题基于参考文件进行RAG辅助回答。
✨ “自定义文档解析”更好控制内容的提取
🏷️ 知识库新增 文档解析策略的配置 ，包括快速解析（仅提取纯文本）和精准解析（提取图片、表格等元素）两种模式。此外，开发者可以对具体页面进行过滤，比如一本书的前言/目录部分可以从文档中剔除。
✨ 开放更多“RAG检索配置”，增强开发者对效果的调控
🏷️为助力开发者更精准地调控效果，我们将 更多 “RAG 检索配置”白盒化 。包括：
（1）表格数据的 SQL 辅助查询，能让结构化数据查询更高效；
（2）query 查询改写，优化查询语句提升匹配度；
（3）结果重排，合理调整排序使呈现更符合需求
- 支持表格类知识库的SQL查询
在进行召时，同步将查询的自然语言转为 SQL 语句进行查询；SQL 执行结果与 RAG 召回段落一同输入给模型。
👇 解决案例：帮我推荐3道销量最高的川菜
- 传统RAG方案：不好解决，因为RAG如果按照菜名匹配的话，用户输入没有体现菜名。
- SQL方案：
- 支持查询改写
对输入的查询语句进行优化重构，从而能够更准确地捕捉用户意图，提升信息检索的效率。
3. 支持结果重排
根据相关性或质量对检索到的文档切片进行重新排序,以提高生成答案的准确性。
扣子更多功能上新
逐步进行中🔄
期待大家能够使用扣子的新功能
实现自己的最佳实践！
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