体育垂直领域RAG知识库平台
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案例介绍
企业级 AI 知识库，覆盖文章采集、向量化入库、实体知识图谱构建、混合检索增强生成(RAG)问答及运营后台全链路；支持 C 端
智能问答与 B 端内容/模型/任务治理。覆盖向量索引、实体抽取(人/赛/机构/设备/关系/成绩)、多特征打分(主名/别名/联系方
式/机构/赛事/人际关系等)、LLM 复核、人工审批、人物消歧等等。
技术栈：Spring AI 生态对接、OpenAI 兼容 LLM、Embedding / Reranker、Chroma 向量库、Lucene、HyDE / Multi-Query /
Query Rewrite
工作职责：
1.负责体育 AI 知识库从 0 到 1 的需求拆解、里程碑与版本交付
2.负责 RAG 检索链路设计与实现(向量 + BM25 混合召回、多路查询融合及问答策略)
3.主导实体抽取与人物消歧引擎(候选召回、规则打分、LLM/人工闭环)
4.完成知识库入库、向量化调度、管理端/C 端 API 及性能与可观测性优化
智能问答与 B 端内容/模型/任务治理。覆盖向量索引、实体抽取(人/赛/机构/设备/关系/成绩)、多特征打分(主名/别名/联系方
式/机构/赛事/人际关系等)、LLM 复核、人工审批、人物消歧等等。
技术栈：Spring AI 生态对接、OpenAI 兼容 LLM、Embedding / Reranker、Chroma 向量库、Lucene、HyDE / Multi-Query /
Query Rewrite
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1.负责体育 AI 知识库从 0 到 1 的需求拆解、里程碑与版本交付
2.负责 RAG 检索链路设计与实现(向量 + BM25 混合召回、多路查询融合及问答策略)
3.主导实体抽取与人物消歧引擎(候选召回、规则打分、LLM/人工闭环)
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智能问答与 B 端内容/模型/任务治理。覆盖向量索引、实体抽取(人/赛/机构/设备/关系/成绩)、多特征打分(主名/别名/联系方
式/机构/赛事/人际关系等)、LLM 复核、人工审批、人物消歧等等。
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2.负责 RAG 检索链路设计与实现(向量 + BM25 混合召回、多路查询融合及问答策略)
3.主导实体抽取与人物消歧引擎(候选召回、规则打分、LLM/人工闭环)
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