orionstack
案例介绍
项目背景： 面向传统企业知识与业务场景，探索 LLM、Agent 与企业知识库结合的应用架构，解决非结构化文档、FAQ 与业务知识难以被大模型稳定理解和调用的问题。
核心工作： 基于 Python、FastAPI、LangChain、LLM、Agent、RAG、Embedding、Elasticsearch 构建 AI 应用后端，设计 Prompt、Query Planning、知识检索、向量检索、关键词检索、RRF 融合、Rerank、Evidence/Citation、Fallback 等流程；实现模型调用、检索策略、Agent 工作流、知识库及 API 服务的模块化设计，并完善日志、Trace、测试与异常处理机制。
结果产出： 完成企业知识问答原型及端到端 LLM 应用流程，构建 12 条测试知识单元，完成 68 项 RC 测试；实现 FAQ、Document Chunk、混合检索及证据引用等能力，并通过实际问答案例验证 Query Planning、检索与结果生成链路
orionstack
案例介绍
OrionStack｜企业级 LLM / Agent 应用与知识问答工程实践
项目背景： 面向传统企业知识与业务场景，探索 LLM、Agent 与企业知识库结合的应用架构，解决非结构化文档、FAQ 与业务知识难以被大模型稳定理解和调用的问题。
核心工作： 基于 Python、FastAPI、LangChain、LLM、Agent、RAG、Embedding、Elasticsearch 构建 AI 应用后端，设计 Prompt、Query Planning、知识检索、向量检索、关键词检索、RRF 融合、Rerank、Evidence/Citation、Fallback 等流程；实现模型调用、检索策略、Agent 工作流、知识库及 API 服务的模块化设计，并完善日志、Trace、测试与异常处理机制。
结果产出： 完成企业知识问答原型及端到端 LLM 应用流程，构建 12 条测试知识单元，完成 68 项 RC 测试；实现 FAQ、Document Chunk、混合检索及证据引用等能力，并通过实际问答案例验证 Query Planning、检索与结果生成链路
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