企业级 RAG 知识库系统
案例介绍
数据入库阶段支持文档解析与清洗、Chunk 切分、Embedding 向量化及向量数据库存储；查询阶段实现 Query Rewrite、Multi-Query、多路召回、Dense/Sparse 混合检索、RRF 融合、Reranker 重排及 Context 构建，并结合 Token Budget 控制上下文长度。
技术上使用 BGE-M3、pgvector、Chroma、Ollama 等组件，可接入本地大模型实现私有化知识库问答。同时设计独立 Eval Pipeline，对 Retrieval、Ranking、Context、Answer Quality 等阶段进行效果评估，并支持不同检索策略及参数的对比实验。
本人负责整体架构设计、RAG Pipeline 开发、Embedding 与向量库接入、混合检索与重排策略、模型调用、评测体系及工程化实现。
企业级 RAG 知识库系统
案例介绍
独立设计并实现企业级 RAG 知识库检索系统，覆盖文档数据处理、知识入库、检索、重排、上下文构建、大模型生成及效果评测完整链路。
数据入库阶段支持文档解析与清洗、Chunk 切分、Embedding 向量化及向量数据库存储；查询阶段实现 Query Rewrite、Multi-Query、多路召回、Dense/Sparse 混合检索、RRF 融合、Reranker 重排及 Context 构建，并结合 Token Budget 控制上下文长度。
技术上使用 BGE-M3、pgvector、Chroma、Ollama 等组件，可接入本地大模型实现私有化知识库问答。同时设计独立 Eval Pipeline，对 Retrieval、Ranking、Context、Answer Quality 等阶段进行效果评估，并支持不同检索策略及参数的对比实验。
本人负责整体架构设计、RAG Pipeline 开发、Embedding 与向量库接入、混合检索与重排策略、模型调用、评测体系及工程化实现。
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