RAG知识库简历项目
案例介绍
项目背景：融合多模态 RAG 技术的医疗智能系统，攻克跨模态检索难题，为医生提供精准病情研判与决策支持。技术栈:Gradio,Milvus,PyMilvus,DotsOCR,VLLM,DashScope,Fitz/PyMuPDF,BM25,PostgresSQL, RAGAS
项目成果：
1. 通过 milvus 中的建立双索引架构，使用 multimodal-embedding-vl 实现 Any2Any 跨模态检索
2.使用 vllm 推理引擎完成 Dots.OCR 的私有化部署，解析了 PDF 等非结构文档，解决跨页断裂问题处理
3.使用 Chains 完成上下文工程开发,通过 Postgresql 与异步多线程任务实现长期记忆语义检索,
4.使用 Prompt,将上下文信息除了最后两条以外的信息传入 LLM 提取重要事实和信息实现短期记忆摘要处理
5.通过问题，上下文，response,reference 构建样例模版传入 LLM 构建 RAGAS 双层评估体系，设置指标阈值， 显著提升 RAG 准确率，准确率可达到 98%
6.interrupt_before 设置节点的名字实现人工介入中断与恢复机制，保障低质量结果的人工审核与流程续跑
RAG知识库简历项目
案例介绍
睿影医鉴——多模态医疗智能研判系统（RAG 开发） 核心开发人员 2026.3-至今
项目背景：融合多模态 RAG 技术的医疗智能系统，攻克跨模态检索难题，为医生提供精准病情研判与决策支持。技术栈:Gradio,Milvus,PyMilvus,DotsOCR,VLLM,DashScope,Fitz/PyMuPDF,BM25,PostgresSQL, RAGAS
项目成果：
1. 通过 milvus 中的建立双索引架构，使用 multimodal-embedding-vl 实现 Any2Any 跨模态检索
2.使用 vllm 推理引擎完成 Dots.OCR 的私有化部署，解析了 PDF 等非结构文档，解决跨页断裂问题处理
3.使用 Chains 完成上下文工程开发,通过 Postgresql 与异步多线程任务实现长期记忆语义检索,
4.使用 Prompt,将上下文信息除了最后两条以外的信息传入 LLM 提取重要事实和信息实现短期记忆摘要处理
5.通过问题，上下文，response,reference 构建样例模版传入 LLM 构建 RAGAS 双层评估体系，设置指标阈值， 显著提升 RAG 准确率，准确率可达到 98%
6.interrupt_before 设置节点的名字实现人工介入中断与恢复机制，保障低质量结果的人工审核与流程续跑
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