需求分析
在处理大量公文和文档时，快速准确地进行分类和提取关键信息是一项挑战。随着信息的复杂性增加，传统的单级推理往往无法满足用户的需求，因此我们需要一种智能体，能够通过逐步推理和分析来解决以下问题：
- 处理复杂问题和查询：智能体能够通过多步骤推理处理涉及多个因素的复杂问题，如法律文档或医学诊断。
- 提高准确性与逻辑性：通过跨多个推理步骤的分析，减少错误和偏差，确保更高精度的回答。
- 适应多层次复杂场景：对于需要综合多个条件或层次的问题，智能体能够分步推理，提供精准解答。
- 增强用户体验：智能体不仅提供答案，还能展示推理过程，让用户理解答案的来源，增强信任感。
- 支持复杂任务：智能体能够应对高级任务，如战略规划或决策支持，适应多步骤、多数据源的分析。
- 适应性与灵活性：智能体可以根据用户需求的变化调整推理过程，提供更精准的解答。
总结而言，多级推理问答智能体能够跨多个步骤，综合多方面的信息，处理复杂任务，提供精准、合理的答案，提升用户体验。
本案例作为功能演示，展示了多级推理问答智能体在公文处理和内容分析方面的强大能力。
功能展示
多级推理问答智能体功能展示
您可以上传公文文档与分类方案后进行提问，体验智能体的推理问答能力
“通过多级推理问答技术，我们实现了复杂问题的分解与逐步解答，让回答更加准确和可靠。“
智能体功能概览
多级推理问答智能体包含以下核心功能模块：
1. 节点编辑与配置
支持用户自定义对大模型的提问内容，实现灵活的工作流配置。
2. 公文分类与选择
大模型根据公文内容，从预设选项中智能选择最匹配的分类结果。
3. 细化问题动态生成
基于前序节点的选择结果，系统动态生成更细化的问题，实现层层深入的分析。
工作流执行过程
演示视频：展示多级推理问答智能体的核心功能，包括节点编辑、公文分类与细化问题生成
实现流程与技术原理
多级推理问答系统的实现基于以下工作流程：
1. 公文解析
- 提取公文标题
- 分析正文关键信息
- 识别文档结构与特征
2. 一级分类判断
- 根据分类方案进行一级分类
- 判断公文大类，进行匹配与归类
- 计算匹配度与置信度
3. 二级细化分类
- 基于一级分类结果，进行二级细化分类
- 生成细化问题，确保分类更精准
- 进行进一步的推理与分析
4. 三级细化分类
- 基于二级分类结果，进行三级细化分类
- 分析更详细的文档内容
- 根据细化问题，确保更加精准的分类结果
整个推理过程形成树状结构，每一层的决策都会影响下一层的问题生成与答案选择，通过三级分类实现更高精度的智能推理。
功能亮点详解
1. 节点编辑与配置
功能描述：
- 用户可编辑对文件各个层级分类的提问内容
- 支持多种提问模板与格式化选项
- 可设置问题优先级与权重
技术要点：
- 节点配置持久化存储
- 工作流编辑器设计
- 提示工程模板库
2. 公文分类与节点选择
功能描述：
- 每个节点根据公文内容进行智能分类判断
- 支持预设多个备选答案选项
- 大模型从备选项中选择最匹配的答案
- 提供选择依据与置信度分析
技术要点：
- 文本内容特征提取
- 选项匹配算法
- 决策依据透明化
典型问题形式：“根据公文内容，这份公文属于哪一类？“并配以多个备选答案，大模型根据公文内容智能选择。
3. 基于选择结果生成细化问题
功能描述：
- 基于前一节点的选择结果动态生成更细化的问题
- 后续节点的问题内容比前序节点更具体、更精细
- 实现从宏观到微观的层层深入分析
- 支持多达五级的分类细化
技术要点：
- 上下文感知问题生成
- 分层决策树构建
- 动态选项生成算法
系统能够智能地将每一轮的决策结果融入到下一轮的问题生成中，形成连贯的推理链条。
系统架构与实现细节
工作流实现流程
1. 用户输入处理
用户上传公文文件和分类方案文件，系统对文件进行预处理和格式化。
2. 公文解析与分类判断
LLM1解析公文内容，提取标题和关键信息，然后依据分类方案文件，依次判断公文的各级分类。
3. 分类结果存储
每一级的分类结果和可能的候选项都存入变量，便于后续查询与分析。
4. 用户查询与问题分类
用户对特定级别的分类进行查询时，问题分类器解析用户问题并确定对应层级。
5. 分类结果输出
系统根据存储的分类变量，提取对应的分类结果并输出，提供精确的匹配结果。
应用场景
多级推理问答系统适用于多种复杂文档处理场景：
- 政府公文智能分类与处理
- 企业内部文档分类与归档
- 法律文书智能分析与判例匹配
- 医疗文献分类与病例分析
- 学术论文分类与关键信息提取
技术特性与优势
| 技术特性 | 优势说明 |
|---|---|
| 多级推理链 | 通过层层递进的问题细化，实现从宏观到微观的精准分析 |
| 灵活配置能力 | 用户可自定义各节点提问内容与备选答案，适应多种分类需求 |
| 决策透明度 | 每一步分类决策都提供依据和解释，确保推理过程可解释 |
| 分类体系兼容性 | 支持多种复杂分类体系，可根据不同行业需求进行调整 |
| 高准确率 | 多级推理显著提升分类准确率，尤其适合复杂分类场景 |
总结与展望
多级推理问答系统通过将复杂的文档分类任务拆解为多个层级的决策过程，实现了精准、高效的公文智能处理能力。系统不仅能够准确分类，还能提供清晰的推理过程，增强了AI决策的可解释性与可信度。
未来，我们将持续优化系统性能，拓展以下能力：
- 自适应分类体系：根据新文档特征自动调整和优化分类体系
- 跨文档推理：支持多文档间的关联分析与综合推理
- 多语言支持：扩展对多语种文档的处理能力
如需了解更多关于多级推理问答系统的信息或定制开发，请联系我们的技术团队获取支持。