千问关联外部数据源有四种路径：一、RAG架构，通过向量检索增强生成；二、API网关实时调用业务接口；三、离线构建知识图谱辅助推理；四、自定义插件读取本地结构化文件。
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如果您希望千问模型在回答问题时能够引用和整合外部数据源中的信息，则需要通过特定的技术路径将外部数据接入到问答系统中。以下是实现千问关联外部数据源问答的几种可行路径：
一、使用RAG（检索增强生成）架构
RAG架构通过将外部知识库与大语言模型解耦，使模型在生成答案前先从结构化或非结构化数据源中检索相关片段，再基于检索结果生成响应。该方式无需重新训练模型，适配性强，支持动态更新数据。
1、准备外部数据源，将其转换为向量表示，存入向量数据库（如Milvus、Chroma、Weaviate）。
2、用户提问时，将问题编码为向量，在向量数据库中执行相似性检索，获取Top-K相关文档片段。
3、将原始问题与检索出的文本片段拼接为新的提示（Prompt），输入千问模型进行推理生成。
4、对生成结果做来源标注，确保引用内容可追溯，关键字段如文档ID、时间戳、原始URL需保留在元数据中。
二、通过API网关对接业务系统数据接口
当外部数据以RESTful API形式提供时，可在问答流程中嵌入实时调用逻辑，由后端服务在收到用户问题后解析意图，触发对应业务系统的数据查询接口，并将返回结果注入提示模板。
1、部署轻量级意图识别模块，判断用户问题是否属于需调用外部API的类别（如“查订单状态”“看库存余量”）。
2、根据识别结果匹配预设的API路由规则，构造请求参数并发起HTTP调用。
3、接收API响应后，清洗JSON/XML格式数据，提取核心字段（如订单号、商品名、数量）。
4、将清洗后的数据以自然语言短句形式插入系统提示中，必须设置超时阈值（建议≤3秒）和降级策略（如返回缓存快照）。
三、离线构建知识图谱并挂载至推理链路
对于关系密集、语义层级丰富的外部数据（如产品手册、法规条文、组织架构），可预先构建知识图谱，利用实体链接与关系推理能力提升问答准确性与可解释性。
1、使用NLP工具（如LTP、HanLP）对原始文档进行命名实体识别与关系抽取，生成三元组（主语-谓词-宾语）。
2、将三元组导入图数据库（如Neo4j、JanusGraph），建立节点与边索引。
3、用户提问后，通过SPARQL或Cypher查询图谱，定位相关实体及其邻域子图。
4、将子图序列化为文本描述，附加至千问输入上下文中，图谱查询须限定跳数（建议≤2跳）以控制响应延迟。
四、嵌入自定义插件机制调用本地文件系统
针对私有化部署场景，可扩展千问推理服务，使其支持加载本地目录下的结构化文件（CSV/Excel/Markdown），按需读取并注入上下文。
1、在服务配置中声明插件路径及支持的文件类型白名单，禁止执行任意脚本类文件。
2、用户提问中出现明确文件标识（如“根据《2024销售政策V2》第3.2条”）时，触发插件解析对应文件。
3、插件按章节标题或正则表达式定位目标段落，截取不超过2000字符的上下文片段。
4、将片段与问题合并提交至千问模型，所有文件读取操作必须运行在沙箱环境中，且禁止访问上级目录路径。
