企业知识库问答 Agent

功能介绍**：
1. 多格式文档解析入库：PDF / Word / Excel / PPT / 扫描件 / 网页，自动识别标题层级与表格
2. 混合检索：向量语义召回 + BM25 关键词召回，RRF 融合后重排取 Top3
3. 引用溯源：每条回答标注来源文档、章节、页码，可点击回跳原文
4. 多轮追问：基于会话上下文改写问题，支持指代消解
5. 权限隔离：按部门 / 角色做知识库级与文档级 ACL，检索结果先过滤再生成
6. 拒答与转人工：无命中或低置信度时明确说「没找到依据」，并转人工入口
7. 质量看板：命中率、无命中率、平均耗时、差评问题回流评测集

**项目实现**：
1. 入库流水线：解析（PyMuPDF / python-docx / OCR 兜底）→ 清洗（去页眉页脚、表格还原）→ 按标题层级切片（保留父级路径作为元数据）→ 嵌入 → 写入向量库，全程任务化可重跑
2. 检索层：双路召回（Milvus HNSW + BM25）→ RRF 融合 → Reranker 精排 → 按 token 预算截断上下文
3. Agent 层：LangGraph 编排「改写 → 检索 → 判断是否足够 → 生成 / 追问 / 拒答」状态机，工具调用设上限防止死循环
4. 生成层：提示词强制「只依据检索片段作答 + 标注引用编号」，输出后做引用一致性校验，编号对不上则降级为拒答
5. 权限层：ACL 元数据写入向量库 filter 字段，检索时前置过滤，避免先召回后删导致的信息泄露
6. 评测与观测：自建 200 条问答评测集（含无答案样本），每次改动跑回归；Langfuse 记录每轮检索片段、耗时、token 成本
7. 部署：Docker Compose 一键起（应用 + Milvus + Redis + MinIO），支持离线镜像包