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"query": "什么是RAG系统？",
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"answer": "RAG系统是一个概念性表述，通常涉及到在不同领域中的应用和讨论，但在提供的信息中并未直接定义“RAG系统”。不过，我们可以通过整合相关信息来构建一个综合的理解：\n\n### RAG系统是什么？\n- **事件1**提到，蚂蚁集团推出的HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台，提供了一站式可观测综合解决方案。\n- **事件2**中，DeepFlow产品基于eBPF实现了零插桩、全覆盖的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联和高效存取。\n\n**总结**：RAG系统可能是指一类集成了数据采集、洞察分析、智能告警等功能，旨在提供全面的软件技术栈与业务状态观测能力的技术平台或产品。它强调了实时性和智能化的特点，用于监控和管理复杂的IT环境。\n\n### RAG系统的工作原理是什么？\n- **事件1**和**事件2**中的HoloInsight和DeepFlow都采用了自动化和智能化技术来收集、分析和呈现数据。\n- **事件1**提到HoloInsight通过数据采集、洞察分析、智能告警来帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态。\n- **事件2**说明DeepFlow基于eBPF技术实现了零插桩、全覆盖的数据收集，通过智能标签技术实现了数据的全关联和高效存取。\n\n**总结**：RAG系统的工作原理主要依赖于自动化的数据收集机制，如基于eBPF的零插桩技术，以及高级的数据分析和智能告警系统，这些系统能够实时监测和分析系统性能，预测潜在问题，并提供决策支持。\n\n### RAG系统在哪些实际应用场景中被广泛应用？\n- **事件1**和**事件2**中的例子表明，RAG系统特别适用于云计算、大数据分析、IT运维等领域，帮助管理和优化复杂的IT基础设施。\n- **事件3**中滴滴推出的夜莺Nightingale系统，与云原生生态紧密集成，融入了可观测性最佳实践，这表明RAG系统在云计算和云原生环境中有广泛的应用。\n- **事件4**中，Analysys发布的DolphinScheduler是一个任务调度系统，它提供了可观测性的监控和告警功能，适合需要复杂任务管理和监控的企业环境。\n- **事件5**至**事件9**提到了地方政府和相关机构发布的管理办法和条例，这些可能涉及数据管理、数据资源的授权运营等方面，表明RAG系统在数据治理、公共数据管理和运营中也有应用。\n\n**总结**：RAG系统广泛应用于云计算、大数据分析、IT运维、任务调度、数据管理等多个领域，特别是在需要实时监控、预测和优化IT资源和业务流程的场景中。它们不仅适用于企业内部的IT基础设施管理，也在公共数据管理和运营中发挥重要作用。",
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"reason": "这是一个复杂查询，因为用户询问的是关于RAG系统的定义，这可能涉及到多个方面，包括RAG系统的概念、构成、应用领域等。为了提供全面的回答，可能需要生成多个子查询来收集和整合相关信息。"
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"RAG系统是什么？",
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"RAG系统的工作原理是什么？",
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"RAG系统的工作原理是什么？",
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"RAG系统在哪些实际应用场景中被广泛应用？"
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],
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"RAG系统是什么？",
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"RAG系统的工作原理是什么？"
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"reason": "检索信息缺少关于RAG系统本身的关键描述和工作原理的具体内容...",
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"current_sub_queries": [],
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"is_sufficient": false,
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"all_documents": [
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{
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"metadata": {
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"node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
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"page_content": "进行测试评估模型验证。",
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"node_id": "fa2178eade20caa6435d7969d7e4fc292ae8594fd60266456e076d560770721e",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"metadata": {
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"query": "RAG系统是什么？",
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"page_content": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"page_content": "故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"page_content": "数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"page_content": "评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。",
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"page_content": "jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"page_content": "故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"进行测试评估模型验证。",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。",
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"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"按计划部署",
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"1998年，组建信产部。",
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"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"1994年，邮电部实行邮电分营。",
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"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"2008年，组建工信部。",
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"jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"按计划部署",
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"1998年，组建信产部。",
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"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"1994年，邮电部实行邮电分营。",
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"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"2008年，组建工信部。",
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"“公共数据资源持有权”对应的客体是公共数据资源，随着政府 或公共部门履行公共职责或提供公共服务而产生，持有权一般归属于 数源部门。在实际情况中，往往会由数源部门直属的信息中心或数据 中心“代持”公共数据资源。“公共数据加工使用权”对应的客体是 公共数据，可视为经初步清洗处理后的数据，“加工使用权”同样归 属于数源部门，同时数源部门也相应地承担数据采集、清洗、处理、 存储、管理、开发利用、安全保障等责任。而“公共数据产品经营权” 对应客体是数据产品，“经营权”因产品的产生而形成，且产品经营 行为具有市场属性，不在政府和公共部门的职责范围中，则“经营权” 归属于生产或加工数据产品的主体，也相应地承担数据产品的合规使 用、安全保障等责任。 在此基础上，公共数据授权运营即是将“加工使用权”或“产品 经营权”授予经合法合规方式筛选出来的具备相应技术与能力的运营 机构，加工形成公共数据产品后并进行市场化经营。尽管“三权分置” 还处在倡导与探索阶段，需要通过法律法规明确其效力，但由确权授 权机制的探讨可见，开展公共数据授权运营具备明确的理论基础，其 中的数据价值流转具备充分的正当性与合理性。 当前，从中央、部委到地方都在全力推进公共数据授权运营的实 践，相比对理论问题刨根究底以明确个中细节，实际推动公共数据通 过授权运营实现具体场景的应用具有更高的探索价值，以公共数据的 开发利用撬动数据要素市场的活跃与创新。 ## （三）公共数据授权运营已具大量实践基础 在“数据二十条”出台以前，各地各行业就已经在积极探索公共 数据授权运营，北京、上海、广东、海南、贵州、成都等国内先进地 区通过制度模式建设、平台搭建运营、应用场景创新等试点举措，探 索开展授权运营，以促进公共数据的社会化开发利用。 部分地区通过政策明确授权开展实践。",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
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"子查询2-unknown",
|
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"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询2-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown",
|
||
"子查询1-unknown"
|
||
],
|
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"pagerank_data_available": true,
|
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"pagerank_summary": {},
|
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"concept_exploration_results": {},
|
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"exploration_round": 0,
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"debug_info": {
|
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"total_time": 38.83837842941284,
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|
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"langsmith_project": "hipporag-retriever",
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"token_usage_summary": {
|
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"has_llm": true,
|
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"has_generator": true,
|
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"last_call": {
|
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"prompt_tokens": 5431,
|
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"completion_tokens": 602,
|
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"total_tokens": 6033
|
||
},
|
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"total_usage": {
|
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"prompt_tokens": 33337,
|
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"completion_tokens": 1746,
|
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"total_tokens": 35083,
|
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"call_count": 12
|
||
},
|
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"model_name": "qwen2-7b-instruct",
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"has_last_usage": true,
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"has_total_usage": true
|
||
},
|
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"complexity_analysis": {
|
||
"is_complex": true,
|
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"complexity_level": "complex",
|
||
"confidence": 0.95,
|
||
"reason": "这是一个复杂查询，因为用户询问的是关于RAG系统的定义，这可能涉及到多个方面，包括RAG系统的概念、构成、应用领域等。为了提供全面的回答，可能需要生成多个子查询来收集和整合相关信息。"
|
||
},
|
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"debug_mode_analysis": {
|
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"debug_mode": "0",
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"debug_override": {},
|
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"path_override_applied": false
|
||
},
|
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"sufficiency_analysis": {
|
||
"final_sufficiency": false,
|
||
"sufficiency_check_details": {
|
||
"is_sufficient": false,
|
||
"confidence": 0.5,
|
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"reason": "检索信息缺少关于RAG系统本身的关键描述和工作原理的具体内容...",
|
||
"iteration": 1
|
||
},
|
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"iteration_sufficiency_history": [],
|
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"sufficiency_progression": {
|
||
"status": "no_sufficiency_checks"
|
||
}
|
||
},
|
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"routing_analysis": {
|
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"total_routing_decisions": 2,
|
||
"sub_query_generation_count": 0,
|
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"parallel_retrieval_count": 0,
|
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"pagerank_collection_count": 0
|
||
},
|
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"concept_exploration_analysis": {
|
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|
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"exploration_rounds": 0,
|
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"pagerank_nodes_analyzed": 0,
|
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"successful_branches_total": 0,
|
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"total_branches_attempted": 0
|
||
}
|
||
},
|
||
"iteration_history": [
|
||
{
|
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"iteration": 0,
|
||
"query": "并行检索: 原始查询 + 2 个子查询",
|
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"passages_count": 21,
|
||
"action": "retrieval"
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"action": "sufficiency_check",
|
||
"is_sufficient": false,
|
||
"confidence": 0.5,
|
||
"sub_queries_count": 0
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 0,
|
||
"query": "并行检索: RAG系统的工作原理是什么？, RAG系统在哪些实际应用场景中被广泛应用？",
|
||
"passages_count": 26,
|
||
"action": "retrieval"
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 1,
|
||
"action": "sufficiency_check",
|
||
"is_sufficient": false,
|
||
"confidence": 0.5,
|
||
"sub_queries_count": 0
|
||
},
|
||
{
|
||
"iteration": 1,
|
||
"action": "final_answer_generation",
|
||
"answer_length": 1137
|
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}
|
||
]
|
||
} |