基于RAG(检索增强生成)技术的企业级智能问答系统,让云桌面知识触手可及
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。
支持PDF、Word、TXT等格式,自动解析提取文本内容
将长文档切分成800字左右的段落,保留上下文关联
使用Embedding模型将文档块转换为向量,建立索引
用户提问
将问题向量化,在知识库中检索Top-K相似文档片段
将检索到的文档作为上下文,调用Qwen2.5生成答案
返回答案及引用来源,支持追溯验证
支持PDF/Word/TXT解析,自动分块、向量化,进度实时追踪
文档块、向量索引、查询历史等9张表,自动部署与升级
基于余弦相似度的向量检索,支持Top-K配置与阈值过滤
RESTful API接口,支持流式输出与批量问答
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。
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。
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。
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。
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。
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。