案例介绍
企业内部文档（技术文档、业务流程、规章制度、产品手册等）分散在不同系统中（如 Confluence、Wiki、文件服务器、数据库），员工和客户在获取信息时效率低下。传统搜索效果有限，难以快速找到准确答案。项目目标是构建一个 基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的智能问答平台，让用户能通过自然语言提问，系统结合企业知识库实时检索并生成准确回答。
主要职责：
1、负责设计整体 RAG 系统架构（知识库 → 检索 → 大模型 → 答复）
2、负责设计 权限与认证模块（用户角色、访问范围）
3、负责选型大模型（内部私有化 vs 公有云 API）
4、负责开发文档入库服务（文件解析 → 向量化 → 存入 Milvus）
5、负责实现检索服务（语义检索、混合检索、权重排序）
6、负责集成 LangChain4j 与大模型 API。（调试提示词/意图识别/MCP调用）
7、负责系统 Docker/K8s 部署
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