掌柜智库项目
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案例介绍
智库项目面向客服人员，实现非结构化文档（如PDF、Markdown、Word）的导入与知识库构建，支持用户通过自然语言提问获取带有引用依据的答案。
1. 基于Markdown标题与语义信息进行文本切分，确保语义完整性
2. 采用BGE-Large-zh模型生成密集向量与稀疏向量，实现语义检索与关键词检索的兼容
3. 对问题进行产品名称相关的重写处理，消除提示词中的歧义
4. 构建包含Query向量检索、HyDE假设性问题生成与Web Search的多路召回体系（MCP）
5. 通过RRF与Reranker进行精排序，提升答案生成的准确性
6. 引入LLM-as-Judge机制，结合RAGAS评估框架，保障检索与生成质量
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