京橙科技 · RAG系统定制

RAG系统,让知识检索精准高效

将企业私有知识与大模型深度融合,实现精准、可靠、可溯源的智能问答

文档智能处理 向量检索引擎 混合检索 引用溯源
免费获取RAG方案
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行业
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6大RAG系统核心能力

覆盖文档处理到知识检索的全链路能力

📄

文档智能处理

支持PDF/Word/Excel/HTML/图片等多种格式,自动解析、清洗、分块

🔍

向量检索引擎

基于Milvus/Pinecone/FAISS等向量数据库,实现语义级别精准检索

🔀

混合检索策略

关键词检索+向量检索+知识图谱检索多路召回,确保查全率与查准率

📊

检索结果重排序

Cross-encoder重排序模型,对检索结果精准排序

📎

引用溯源机制

回答自动关联原文段落,支持一键查看来源

📚

知识库管理

知识录入、自动更新、版本管理、权限控制

RAG系统能力深度解析

6大核心模块,构建企业级RAG检索增强生成系统

📄 文档智能处理

支持PDF、Word、Excel、HTML、图片等多种格式文档的自动解析、智能清洗、语义分块,为后续检索提供高质量的文档片段。

PDF解析 OCR识别 语义分块 格式清洗 表格提取
✓ 多格式支持 ✓ 智能分块 ✓ 高精度解析
典型应用场景
企业文档库 — 批量导入产品手册、技术文档、规章制度
合同管理 — 合同条款解析、关键信息提取、模板匹配
知识沉淀 — 会议纪要、项目文档、经验总结的结构化处理
多语言文档 — 中英文混合文档的统一解析与索引

🔍 向量检索引擎

基于Milvus、Pinecone、FAISS等主流向量数据库,构建高性能语义检索引擎,实现毫秒级精准检索,支持亿级向量规模。

Milvus Pinecone FAISS Embedding模型 索引优化
✓ 毫秒级检索 ✓ 亿级规模 ✓ 高可用架构
典型应用场景
语义搜索 — 理解用户意图,匹配最相关的文档内容
相似文档推荐 — 基于向量相似度,推荐相关内容
智能问答 — 将检索结果注入大模型,生成精准回答
知识去重 — 检测重复或高度相似的文档内容

🔀 混合检索策略

融合关键词检索(BM25)、向量检索(语义匹配)和知识图谱检索,多路召回后融合排序,确保查全率与查准率的最优平衡。

BM25 向量检索 知识图谱 多路召回 融合排序
✓ 查全率95%+ ✓ 查准率90%+ ✓ 多策略互补
典型应用场景
精确查询 — 关键词精准匹配法律条款、产品型号
模糊查询 — 语义理解用户意图,匹配相关概念
关联推理 — 知识图谱发现实体间的隐含关系
多源融合 — 结构化数据+非结构化文本的联合检索

📊 检索结果重排序

采用Cross-encoder重排序模型对初检结果进行精细化排序,通过对查询与文档的深度交互建模,显著提升Top-K结果的精准度。

Cross-encoder Reranker bge-reranker Cohere Rerank 精准排序
✓ 精度提升30%+ ✓ 深度语义匹配 ✓ 多模型可插拔
典型应用场景
精准问答 — 从候选文档中选出最相关段落
长文档检索 — 对长文本中的关键段落进行精确定位
多轮对话 — 结合对话上下文,筛选最相关的历史信息
质量过滤 — 过滤低质量、不相关的检索结果

📎 引用溯源机制

回答自动关联原文段落,支持一键查看来源文档和具体位置,确保AI生成内容的可追溯性和可信度,满足企业合规要求。

原文引用 段落定位 置信度评分 来源追溯 合规审计
✓ 100%可溯源 ✓ 一键查看原文 ✓ 合规有保障
典型应用场景
法律咨询 — 回答引用的法律条文可一键溯源核实
医疗问诊 — 诊断建议关联医学文献和临床指南
金融分析 — 投资建议关联原始研报和数据来源
企业内训 — 培训内容关联制度文件和操作手册

📚 知识库管理

提供完整的知识库生命周期管理,支持知识录入、自动更新、版本管理、权限控制,确保知识库始终保持最新、最准确的状态。

知识录入 自动更新 版本管理 权限控制 增量索引
✓ 实时更新 ✓ 版本回溯 ✓ 安全可控
典型应用场景
知识录入 — 批量导入、API接入、手动编辑多种方式
自动更新 — 定时同步外部数据源,增量更新索引
版本管理 — 知识变更记录、版本对比、一键回滚
权限控制 — 按部门/角色控制知识的访问和编辑权限

企业级RAG系统定制服务

将企业私有知识与大模型能力深度融合

将企业私有知识与大模型能力深度融合,实现精准、可靠、可溯源的智能问答体验。支持多种文档格式,基于向量数据库构建高效检索引擎,为企业打造专属的RAG检索增强生成系统。

✓ 多格式支持 ✓ 语义级检索 ✓ 混合检索 ✓ 自动溯源 ✓ 私有化部署 ✓ 实时更新
服务特点
支持PDF/Word/Excel/HTML/图片等多种格式
基于向量数据库的语义级精准检索
混合检索策略确保查全率与查准率
回答自动溯源
私有化部署保障数据安全
支持实时更新

为什么选择我们

专业团队,丰富经验,值得信赖

🧠

技术团队

专业AI工程师团队,经验丰富

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项目经验

丰富的RAG系统落地经验

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检索精度

混合检索+重排序,精准匹配

95%+准确率
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安全合规

私有化部署,数据不出域

数据不出域
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快速交付

标准化流程,高效交付

平均45天交付
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持续服务

模型持续优化迭代服务

长期技术支持

标准RAG系统服务流程

从需求到上线,全流程保障

1

需求调研

业务梳理
场景分析

2

方案设计

架构方案
知识库规划

3

文档处理

文档解析
向量化处理

4

系统开发

检索开发
系统集成

5

测试验收

功能测试
精度验证

6

部署上线

环境部署
培训交付

RAG系统技术栈

前沿技术,保障RAG系统效果

🔗

RAG框架

LangChain
LlamaIndex
Haystack
RAGFlow
自研RAG引擎

🗄️

向量数据库

Milvus
Pinecone
Weaviate
Qdrant
FAISS / Chroma

🤖

大模型

GPT
Claude
文心 / 通义
ChatGLM
LLaMA

⚙️

部署运维

Docker / Kubernetes
Elasticsearch
Redis / PostgreSQL
Prometheus
Grafana

灵活定价方案

按需选择,满足不同规模企业的RAG需求

基础版

¥8,000
/ 起
文档智能处理 基础向量检索 单知识库 基础问答功能

标准版

¥20,000
/ 起
混合检索策略 结果重排序 多知识库管理 引用溯源

定制版

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