企业级RAG智能问答系统后端
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案例介绍
该项目旨在解决企业内部文档繁杂、检索效率低下的痛点。我主导了后端核心架构设计与开发，技术栈采用 Python + FastAPI + LangChain。通过集成 Milvus 向量数据库与 BM25 实现混合检索，并引入重排模型（Rerank）优化召回质量，有效解决了大模型幻觉与上下文超长的问题。系统支持流式输出（SSE），并利用 Redis 实现多轮会话状态管理。上线后支撑日均5万+次并发查询，接口平均响应延迟控制在800ms以内，问答准确率提升至92%，为业务部门节省了约40%的客服人力成本。
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该项目旨在解决企业内部文档繁杂、检索效率低下的痛点。我主导了后端核心架构设计与开发，技术栈采用 Python + FastAPI + LangChain。通过集成 Milvus 向量数据库与 BM25 实现混合检索，并引入重排模型（Rerank）优化召回质量，有效解决了大模型幻觉与上下文超长的问题。系统支持流式输出（SSE），并利用 Redis 实现多轮会话状态管理。上线后支撑日均5万+次并发查询，接口平均响应延迟控制在800ms以内，问答准确率提升至92%，为业务部门节省了约40%的客服人力成本。
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