Интеллектуальная база знаний на основе ИИ

Что такое база знаний RAG?

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合了检索与生成的AI技术。系统会先从База знаний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。

Высокая точность:Формирует ответы на основе собственных документов компании, исключая галлюцинации больших моделей

Обновления в реальном времени:Новые загруженные документы вступают в силу мгновенно, без переобучения модели

Отслеживаемость:Ответы снабжены ссылками на источники, которые можно проверить

Загрузка документа → векторизация → поиск → генерация ответа

Принцип работы

Загрузка документов

Поддерживает форматы PDF, Word, TXT и др., автоматически разбирая и извлекая текстовое содержимое

→

Интеллектуальное разбиение

Разбивает длинные документы на фрагменты примерно по 800 знаков, сохраняя контекстную связь.

→

Векторизованное хранилище

С помощью модели эмбеддингов преобразовать фрагменты документов в векторы и построить индекс

Вопрос пользователя

Векторный поиск

Векторизуйте запрос и извлеките из базы знаний Top-K наиболее похожих фрагментов документов

→

Сгенерировать ответ

Использует найденные документы как контекст и вызывает Qwen2.5 для генерации ответа.

→

Вернуть результат

Возвращает ответы с указанием источников, поддерживая прослеживаемую проверку

Архитектура системы

Слой обработки документов → слой векторного хранилища → слой сервиса поиска → слой API вопросов и ответов

Слой обработки документов

Поддерживает разбор PDF/Word/TXT с автоматическим разбиением на фрагменты и векторизацией, а также отслеживание прогресса в реальном времени.

Слой векторного хранилища

Девять таблиц, включая фрагменты документов, векторные индексы и историю запросов, развёртываются и обновляются автоматически

Слой службы поиска

Векторный поиск на основе косинусного сходства с поддержкой настройки Top-K и фильтрации по порогу.

Слой интерфейса вопросов и ответов

RESTful API с поддержкой потокового вывода и пакетных вопросов и ответов

Основные функции

Управление документами

Поддерживает форматы PDF, Word, TXT и другие
Автоматический разбор и разбиение на фрагменты
Отображение хода обработки в реальном времени
Категоризация документов и управление тегами

Интеллектуальный поиск

Векторизованный семантический поиск
Поддержка Top-K и порога схожести
Отклик на уровне миллисекунд
Прослеживаемые результаты поиска

RAG-вопросы и ответы

На основе большой модели Qwen2.5
Генерация с дополнением контекстом
Поддержка потокового вывода
Запросить историю

Управление конфигурацией

Визуальный интерфейс настройки
Поддерживает различные модели Embedding
Настройка размера чанков и перекрытия
Динамическая настройка параметров поиска

Обучение модели

Поддержка тонкой настройки моделей
Управление задачами обучения
Мониторинг хода обучения в реальном времени
Автоматическое сохранение контрольных точек

Безопасность и аудит

Полная история запросов
Управление правами доступа к документам
Шифрованное хранение данных
Аудит журналов операций

Сценарии применения

Техническая поддержка, внутреннее обучение и самообслуживание пользователей

Интеллектуальная поддержка клиентов

На основе баз знаний, таких как документация продукта и FAQ, автоматически отвечает на частые вопросы пользователей, снижая затраты на поддержку и ускоряя ответы.

Управление внутренними знаниями

Единое управление внутренними документами, техническими руководствами и операционными регламентами; сотрудники могут обращаться к ним в любое время, повышая эффективность работы.

Образование и обучение

Превратите учебные материалы и конспекты курсов в базу знаний, где студенты могут задавать вопросы в любое время и получать персональную помощь в обучении.

Техническая поддержка

Интеллектуальные вопросы и ответы по эксплуатационной документации и руководствам по устранению неполадок быстро находят решения, сокращая время восстановления после сбоев.

Соответствие и аудит

Интеллектуальный поиск по нормативным документам и регламентам гарантирует соответствие операций требованиям и их пригодность для аудита.