在2024年AIcon全球人工智能应用与开发大会上，腾讯云依托向量数据库和AI代码助手等产品，在RAG领域的创新实践获得了广泛关注，并斩获年度AI最佳实践案例、十大高价值技术团队、十大AI最佳技术服务商三大奖项。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术因能有效解决大模型的“幻觉”问题而受到广泛认可，但其实际落地效果一直是业界关注的焦点。腾讯云数据库副总经理罗云透露，自去年上线以来，腾讯云向量数据库已成功支持60多个集团业务及外部3000多家企业，其吞吐能力是业界平均水平的两倍，响应延迟低至毫秒级，助力企业快速构建RAG解决方案。
在大会期间的TechoDay“RAG应用与实践”专场，来自金融、教育、工业等多个行业的头部企业技术负责人还分享了基于RAG的创新策略与实战经验，展现了多样化的RAG技术实现路径。
金融行业：快速构建与高效安全
招商证券自2023年起探索AI辅助编码技术，在取得阶段性成绩后今年选择引入腾讯云AI代码助手，致力于进一步提升智能开发效率。
（招商证券技术平台团队负责人谭成鑫演讲照片）
目前，腾讯内部已经有80%的程序员使用腾讯云AI代码助手实现开发提效，日均有33%的代码由AI生成，整体编码效率提升达到42%。
招商证券技术平台团队负责人谭成鑫表示，结合公司实际需求和技术特点，双方进行了深度定制，利用代码大模型融合内部数据实现跨文件智能扩展，按需扩展插件快捷指令和Prompt，还将运营体系与度量标准对接，提升了软件开发效率和质量。
教育行业：精准问答与知识库构建
作业帮在研发学习机AI助手时，面临大模型“幻觉”问题，传统关键字检索方案效果遭遇瓶颈, 测试准确率仅为60%。
（作业帮高级架基础架构研发工程师许春旭演讲照片）
面对这一挑战，作业帮经过多方调研测试，采用了向量数据库作为大模型的外挂知识库，利用其Embedding功能自动生成向量数据。同时，腾讯云向量数据库的AI套件功能，提供一站式文档检索解决方案，只需上传原始文档，就能在数分钟内快速构建专属知识库，极大地提高了知识接入效率。
上线后的测试结果显示，纯靠向量检索可以覆盖95%的场景，作业帮学习机AI助手目前的效果远优于传统关键字检索方案。
工业行业：标准化设计提升效率
成套电气行业因其产品定制化程度高、交货周期短以及协同工作复杂等特点，面临着诸多挑战。特别是在设计环节，工程师需花费大量时间消化图纸、手工绘制，且行业内元器件和设计的标准化程度较低，导致设计效率低下。此外，工程师的培养过程复杂，需要掌握大量的专业知识、国家和地方标准，以及各种专业术语，这进一步加剧了行业的痛点。
（浙江万榕总经理黄帅演讲照片）
在腾讯云知识引擎的助力下，浙江万榕打了造一套开关设备行业的随身专家系统——“榕博士”。该项目通过建设行业几万个元器件模型和上千个二维、三维方案模型，积累了300多个行业标准文档和近百份顶尖设计方案，以及工程师的专业经验。
目前，“榕博士”系统已成功服务200多位工程师，平均每人设计效率提升超过50%。
未来，腾讯云将继续致力于推动RAG技术的发展和应用，助力更多企业加速拥抱智能时代。
