RAG Regulatory Copilot：面向金融监管文档的检索增强生成系统实战

本文介绍了一个端到端的RAG系统实现，该系统专门针对金融监管文档查询场景，结合语义搜索与大型语言模型，并提供了完整的Docker容器化和AWS EKS云原生部署方案。

在金融行业中，监管合规是一项极其重要却又极其复杂的工作。金融机构需要处理海量的监管文件、法规条文、合规指南，并确保业务操作符合各项要求。传统的文档检索方式往往依赖于关键词匹配，难以处理自然语言查询，也无法理解文档之间的语义关联。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术的出现为解决这一痛点提供了新思路。通过将大型语言模型的生成能力与专业文档库的检索能力相结合，RAG系统能够理解用户的自然语言问题，从相关文档中检索出准确信息，并生成结构化的回答。

RAG Regulatory Copilot项目正是针对这一应用场景构建的端到端解决方案，它不仅实现了核心的RAG功能，还提供了完整的云原生部署架构，为企业级应用提供了可参考的实现范例。

该项目的架构设计体现了现代AI应用的最佳实践，采用了微服务架构和云原生技术栈。整体架构可以分为以下几个层次：

项目选择AWS作为云平台，利用Amazon ECR（Elastic Container Registry）存储容器镜像，AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）作为容器编排平台。这种选择确保了系统的高可用性、弹性伸缩能力和生产级稳定性。

系统采用了混合搜索策略，结合向量检索和关键词检索两种技术：

• Qdrant向量数据库：负责存储文档的语义嵌入向量，支持基于相似度的语义检索。当用户提出问题时，系统会将查询转化为向量，在Qdrant中查找语义相近的文档片段。

• OpenSearch搜索引擎：提供传统的全文检索能力，支持基于关键词的精确匹配。这对于包含特定术语、编号或专有名词的查询尤为重要。

这种"双引擎"设计使得系统既能理解用户问题的语义意图，又能处理需要精确匹配的专业术语查询。

• RAG API服务：基于FastAPI框架构建的推理服务，负责处理查询请求、协调检索流程、调用大语言模型生成回答。FastAPI的选择确保了API的高性能和异步处理能力。

• RAG UI服务：基于Streamlit构建的用户界面，提供了直观的交互方式。Streamlit作为Python生态中流行的数据应用框架，能够快速构建美观的Web界面，特别适合AI应用的演示和原型开发。

系统的核心工作流程遵循典型的RAG模式：

1. 查询理解：接收用户的自然语言问题
2. 混合检索：同时在Qdrant中进行向量相似度搜索，在OpenSearch中进行关键词搜索
3. 结果融合：将两种检索方式的结果进行融合排序，选取最相关的文档片段
4. 上下文构建：将检索到的文档片段作为上下文，与原始问题一起组织成提示
5. 答案生成：调用OpenAI API，基于提供的上下文生成准确、连贯的回答

项目使用OpenAI的嵌入模型将文档和查询转化为高维向量。这些向量捕捉了文本的语义信息，使得语义相近的内容在向量空间中距离较近。这种表示方式突破了传统关键词匹配的局限，能够理解同义词、近义词和概念关联。