企业知识库 RAG 智能问答系统

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瓶子

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案例介绍

技术栈：
Python / FastAPI / LangChain / Embedding / Vector Database / LLM / Redis / Docker
项目介绍
针对企业内部文档检索及知识问答场景设计并开发 RAG 企业知识库系统。
系统将企业 PDF、Markdown、TXT 等非结构化文档进行解析、切分和向量化存储，通过语义检索获得与用户问题最相关的知识片段，并结合大语言模型生成基于企业知识库的回答。
主要工作
1. 设计企业知识库 RAG 整体技术架构。
2. 实现文档上传、解析、Chunk 切分及知识入库流程。
3. 使用 Embedding 模型将文本转换为向量数据。
4. 将文档向量写入向量数据库，实现语义相似度检索。
5. 根据用户问题执行 Top-K 知识召回。
6. 将召回文档与用户问题组合构建 Prompt，并提交给大语言模型生成答案。
7. 使用 FastAPI 对 RAG 能力进行 API 封装。
8. 使用异步编程处理部分 I/O 操作，提高后端服务并发处理能力。
9. 对文档切分、检索数量、上下文组织等 RAG 参数进行调整和测试。
10. 使用 Docker 对应用及相关基础服务进行容器化管理
通过该项目掌握了企业级 RAG 系统从：
文档 → Chunk → Embedding → Vector Database → Retriever → Prompt → LLM → API
的完整工程链路，并能够独立分析知识召回及回答质量问题。