行业 RAG 问答系统

人工智能 其他 案例ID:254050
研的轩轩
3 年经验· 广州药妆
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案例介绍

Multimodal RAG QA for cosmetics regulation: hybrid retrieval, two-stage reranking, evidence gating that refuses unsupported answers, uint32 RBAC, evaluation and observability. FastAPI + Qdrant/Elasticsearch/Redis; evidence levels separate implemented from production-validated.项目边界:这是面向化妆品知识问答场景的公开、独立维护的参考实现。示例与测试数据应为合成数据或允许公开使用的材料;本仓库不提供任何组织的私有源码、内部业务数据、凭据或生产部署记录。项目不代表任何机构的官方产品,也不证明生产可用性。

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人工智能 · 其他 案例ID:254050
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作者: 研的轩轩 - 3年经验- 广州药妆

案例介绍

Multimodal RAG QA for cosmetics regulation: hybrid retrieval, two-stage reranking, evidence gating that refuses unsupported answers, uint32 RBAC, evaluation and observability. FastAPI + Qdrant/Elasticsearch/Redis; evidence levels separate implemented from production-validated.项目边界:这是面向化妆品知识问答场景的公开、独立维护的参考实现。示例与测试数据应为合成数据或允许公开使用的材料;本仓库不提供任何组织的私有源码、内部业务数据、凭据或生产部署记录。项目不代表任何机构的官方产品,也不证明生产可用性。

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