本项目是一个基于 RAG 技术的智能知识库问答系统,主要用于解决企业资料、文档、政策、合同、产品手册等内容查询效率低的问题。系统支持将 PDF、Word、Excel、网页文本等资料进行解析、切分、向量化入库,并结合大模型实现基于资料来源的精准问答。用户可以通过自然语言提问,系统自动检索相关知识片段并生成回答,同时保留引用来源,减少人工翻阅文档和反复确认信息的时间。我在项目中负责知识库结构设计、文档处理流程、向量检索逻辑、提示词优化、问答效果调试和前端交互搭建,能够根据不同业务场景定制企业内部知识库、客服问答助手、资料检索助手等 AI 应用。
本项目主要面向高校、科研人员和机构用户,用于辅助完成论文查收查引、成果检索和引用数据整理等工作。系统支持根据作者姓名、论文题名、期刊名称、发表年份等信息进行检索匹配,整理论文收录情况、引用情况、来源链接、检索结果和统计信息,并可按要求生成结构化表格或报告内容。项目中我负责需求分析、检索字段设计、数据采集流程、结果去重匹配、表格整理和报告生成逻辑,重点解决人工查询耗时长、数据格式不统一、结果容易遗漏的问题。该项目可应用于职称评审、科研成果统计、项目结题材料准备、单位论文数据汇总等场景,能够有效提升查找、整理和交付效率。
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