smartrag
微信扫码沟通，客服可协助直接对接工程师；如当前档期不合，也可继续推荐相似案例作者。
案例介绍
项目包含文档上传与分片解析、向量库存储、RAG 检索召回、大模型问答对话、知识库管理、对话历史管理六大模块。支持批量上传多种格式文档，自动文本切分与向量化；用户提问时从知识库检索相关片段，结合大模型生成带引用来源的回答；支持多知识库隔离管理，可查看历史对话记录，同时提供问答调试页面，方便测试检索效果。
本人负责后端 RAG 核心链路开发、文档解析模块与向量检索接口开发。技术栈使用 Python、LangChain、FAISS 向量库，搭配 LLM 大模型服务；难点在于文档分段策略优化、检索召回调优，解决长文档上下文丢失，提升回答准确率，降低模型幻觉问题。
本人负责后端 RAG 核心链路开发、文档解析模块与向量检索接口开发。技术栈使用 Python、LangChain、FAISS 向量库，搭配 LLM 大模型服务；难点在于文档分段策略优化、检索召回调优，解决长文档上下文丢失，提升回答准确率，降低模型幻觉问题。
smartrag
联系该工程师
微信扫码，建群沟通
案例介绍
项目包含文档上传与分片解析、向量库存储、RAG 检索召回、大模型问答对话、知识库管理、对话历史管理六大模块。支持批量上传多种格式文档，自动文本切分与向量化；用户提问时从知识库检索相关片段，结合大模型生成带引用来源的回答；支持多知识库隔离管理，可查看历史对话记录，同时提供问答调试页面，方便测试检索效果。
本人负责后端 RAG 核心链路开发、文档解析模块与向量检索接口开发。技术栈使用 Python、LangChain、FAISS 向量库，搭配 LLM 大模型服务；难点在于文档分段策略优化、检索召回调优，解决长文档上下文丢失，提升回答准确率，降低模型幻觉问题。
案例图片
相似案例推荐
-
电商AI客服与企业知识库助手
【项目介绍】面向电商客服的macOS原生辅助工具，将店铺知识
-
YOLOv8进行人员行为识别
用YOLOv8识别人员的行为。这是给特定行业开发的定制化AI
-
LabVIEW小型水箱液位自动控制系统
1. 参数设置区 数值输入控件：液位下限设定【30cm】、
-
报告自动分析工具
测试报告数据分析桌面工具，C# WinForms 开发。批量
-
多工件并行测试
产线多工位自动化检测需求，需要一套支持多工位独立运行、可切换
-
tokenhub
AI 网关计费平台（基于开源项目 NewAPI 二次开发）
1小时精推人才
需求方专属客服，免费梳理匹配
扫码加微信 · 客服人工对接
