金融合规知识库 RAG 智能问答系统

面向金融监管与财务合规领域的企业级知识库问答系统，基于检索增强生成（RAG）架构，个人独立设计与开发。应委托方保密要求，截图内容已脱敏。

知识库收录数百份英文监管法规与专业准则文档，经结构化切分后形成两万余个语义块，并建立加权全文索引。系统实现了跨语言检索：用户以中文自然语言提问，先由大模型完成查询改写，生成英文专业检索式；检索层按标题、章节、正文三级加权的 BM25 算法召回最相关的原文，单次检索耗时在几十毫秒级；生成层严格限定只依据召回的原文作答，每个结论附带引用编号，点击即可溯源到对应条文，实现回答全程可核验。

针对大模型在专业领域最受诟病的幻觉问题，系统做了专门的约束设计：原文未覆盖的内容一律不作答，证据不足时明确指出缺口。处理链路全程透明，页面实时展示检索式、召回耗时与所用模型。模型调用层支持多模型自动容灾切换。

系统采用私有化部署，文档全文不出本机，仅将召回的少量片段送入模型，满足金融、法务等对数据保密有严格要求的场景。检索层为零依赖的全文检索方案，可按需平滑升级为向量检索或混合检索。

本人独立完成文档解析与切分、索引构建、检索与排序策略、提示词工程、后端服务与前端界面。技术栈：Python、SQLite FTS5、BM25、大模型接口、JavaScript。