为确保LKE平台知识问答的准确性和完整性，可以采取以下措施：
- 优化知识源质量：上传前检查文档内容，避免使用模糊的扫描件或格式混乱的文件，确保原始信息准确可靠
- 利用RAG功能：启用检索增强生成技术，让系统能结合外部知识库提供更全面的回答
- 配置多轮改写：开启QueryRewrite功能，使系统能够理解模糊问题并给出完整回答
- 进行充分测试：上线前模拟各类问题测试系统回复，针对错误回答调整知识库内容和配置
- Regular updating of the knowledge base：及时补充新内容，去除过时信息，保持问答的时效性
此外，平台提供的”文档预览”功能可检查系统解析结果，确保知识提取准确。对于关键业务场景，建议先在小范围内试运行，收集用户反馈持续优化。腾讯云也提供专业的技术支持服务，可协助解决复杂的准确性问题。
This answer comes from the articleTencent Cloud LKE (Large Model Knowledge Engine): Third-Party Stable Networked Version DeepSeek-R1The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 使用LKE平台时，如何确保知识问答的准确性和完整性？
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