知识库搭建，让大模型拥有企业专属知识

概述

基于RAG（检索增强生成）技术架构，将企业私有知识库与大模型深度融合。在用户提问时，先通过语义检索从知识库中召回相关文档片段，再将其作为上下文注入大模型，让模型基于企业真实数据进行回答。这种"先检索、后生成"的模式有效解决了大模型幻觉问题，确保回答内容准确、可溯源，特别适合金融、医疗、法律等对准确性要求极高的专业领域。

核心特点

典型应用场景

适用客户

概述

支持PDF、Word、Excel、PPT、Markdown、TXT、HTML、图片（OCR）等多种格式的智能文档解析引擎。通过Unstructured、PyMuPDF等专业工具，实现文档的结构化提取，包括表格识别、图片理解、层级标题解析、段落分块等。采用智能Chunking策略，根据文档结构和语义边界进行合理分块，确保知识片段完整且语义连贯，为后续的向量化检索奠定高质量的数据基础。

核心特点

典型应用场景

适用客户

概述

采用BGE、M3E、text2vec等高性能嵌入模型，将文档片段转化为高维向量，存入Milvus等向量数据库。通过HNSW等高效索引算法，实现毫秒级的语义相似度检索。支持多语言嵌入、领域微调嵌入模型，确保不同行业和语种下的检索精度。同时提供检索结果重排序（Rerank）机制，进一步提升召回质量，让大模型能够获取到最相关、最准确的上下文信息。

核心特点

典型应用场景

适用客户

概述

基于NLP实体识别与关系抽取技术，从企业文档中自动提取关键实体（人名、机构、产品、术语等）及其关联关系，构建结构化的知识图谱。支持Neo4j、NebulaGraph等图数据库存储，实现知识推理与多跳查询。与向量检索互补，知识图谱提供精确的实体关系查询能力，让大模型不仅能理解语义相似性，还能准确把握业务实体间的逻辑关联，实现更深层次的智能问答。

核心特点

典型应用场景

适用客户

概述

融合向量检索、关键词检索（BM25/Elasticsearch）和知识图谱查询三种检索策略，构建混合检索架构。通过RRF（Reciprocal Rank Fusion）等算法对多路召回结果进行融合排序，充分发挥各策略优势：向量检索擅长语义理解，关键词检索精准匹配专业术语，知识图谱提供结构化关系查询。三重保障确保不遗漏任何相关信息，显著提升检索召回率和准确率。

核心特点

典型应用场景

适用客户

概述

建立完善的知识库更新维护机制，支持增量更新与全量重建两种模式。增量更新可实现新增文档的实时索引追加，无需重建整个知识库；全量重建适用于大规模数据变更时的整体优化。提供定时更新任务、变更检测、版本快照等功能，确保知识库内容始终与源文档保持同步。同时支持知识有效期管理，自动淘汰过期信息，保持知识库的时效性和准确性。

核心特点

典型应用场景

适用客户