汽车知识库RAG智能问答系统
案例介绍
**本人负责核心 RAG 问答链路设计、模型部署、效果优化与评测。**
技术方面采用 Python、LangChain、Qwen 和 vLLM，结合 Query Rewrite、专业术语及缩写归一化、多路检索和 Prompt 优化，提高知识召回与回答质量。使用 vLLM 优化模型推理服务，并探索 Qwen-7B LoRA 微调方案，通过实验对比选择效果更合适的优化策略。
通过人工评测、Bad Case 分析和持续优化，最终项目内部评测的知识问答成功率达到 **92%**，具备汽车行业知识库问答和垂直领域 RAG 系统开发的参考价值。
汽车知识库RAG智能问答系统
案例介绍
该项目面向汽车用户，开发基于大语言模型的智能汽车知识问答系统，解决专业术语识别、知识检索和复杂问题回答准确性等问题。
**本人负责核心 RAG 问答链路设计、模型部署、效果优化与评测。**
技术方面采用 Python、LangChain、Qwen 和 vLLM，结合 Query Rewrite、专业术语及缩写归一化、多路检索和 Prompt 优化，提高知识召回与回答质量。使用 vLLM 优化模型推理服务，并探索 Qwen-7B LoRA 微调方案，通过实验对比选择效果更合适的优化策略。
通过人工评测、Bad Case 分析和持续优化，最终项目内部评测的知识问答成功率达到 **92%**，具备汽车行业知识库问答和垂直领域 RAG 系统开发的参考价值。
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