什么是RAG知识库?

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合了检索与生成的AI技术。 系统会先从知识库中检索相关文档片段,再将这些内容作为上下文传递给大模型,生成精准的答案。

准确性高:基于企业自有文档生成答案,避免大模型幻觉
实时更新:上传新文档即刻生效,无需重新训练模型
可追溯:答案附带原文引用,可查证来源
RAG知识库工作流程示意图
上传文档 → 向量化 → 检索 → 生成答案

工作原理

1

文档上传

支持PDF、Word、TXT等格式,自动解析提取文本内容

2

智能分块

将长文档切分成800字左右的段落,保留上下文关联

3

向量化存储

使用Embedding模型将文档块转换为向量,建立索引

用户提问

4

向量检索

将问题向量化,在知识库中检索Top-K相似文档片段

5

生成答案

将检索到的文档作为上下文,调用Qwen2.5生成答案

6

返回结果

返回答案及引用来源,支持追溯验证

系统架构

AI智能知识库系统架构图
文档处理层 → 向量存储层 → 检索服务层 → 问答接口层

文档处理层

支持PDF/Word/TXT解析,自动分块、向量化,进度实时追踪

向量存储层

文档块、向量索引、查询历史等9张表,自动部署与升级

检索服务层

基于余弦相似度的向量检索,支持Top-K配置与阈值过滤

问答接口层

RESTful API接口,支持流式输出与批量问答

核心功能

文档管理

  • 支持PDF、Word、TXT等格式
  • 自动解析与分块处理
  • 实时处理进度显示
  • 文档分类与标签管理

智能检索

  • 向量化语义检索
  • 支持Top-K与相似度阈值
  • 毫秒级响应速度
  • 检索结果可追溯

RAG问答

  • 基于Qwen2.5大模型
  • 上下文增强生成
  • 支持流式输出
  • 查询历史记录

配置管理

  • 可视化配置界面
  • 支持多种Embedding模型
  • 分块大小与重叠配置
  • 检索参数动态调整

模型训练

  • 支持模型微调
  • 训练任务管理
  • 训练进度实时监控
  • 自动保存检查点

安全与审计

  • 完整的查询历史
  • 文档访问权限控制
  • 数据加密存储
  • 操作日志审计

应用场景

AI智能知识库应用场景示意图
技术支持、内部培训、用户自助服务

智能客服

基于产品文档、FAQ等知识库,自动回答用户常见问题,降低客服成本,提升响应速度。

内部知识管理

企业内部文档、技术手册、操作规范的统一管理,员工随时查询,提升工作效率。

教育培训

将教学资料、课程讲义构建成知识库,学生可随时提问,获得个性化学习辅导。

技术支持

运维文档、故障处理手册的智能问答,快速定位问题解决方案,减少故障恢复时间。

合规与审计

法规文件、制度规范的智能查询,确保业务操作符合合规要求,可追溯审计。

产品推荐

基于产品手册、用户评价生成个性化推荐,提升用户体验与转化率。

让您的云桌面平台拥有智能问答能力

联系我们,获取AI智能知识库演示与试用资格

联系与试用