基于RAG架构的私有知识库AI智能体产品系统

为解决企业内部知识分散、查询效率低下问题，并探索大模型在私有化场景下的应用，我主导设计并构建了一个基于RAG（检索增强生成）架构的AI智能体。其核心目标是安全、高效地将大语言模型能力与企业内部知识相结合，提供一个精准、可靠的智能问答系统。
· 技术架构与选型：
· 应用开发平台： 选用 Dify 作为 LLMOps（大语言模型应用运维） 平台，快速实现应用编排与能力集成。
· 大模型能力： 成功对接并调试 DeepSeek-Chat-V3 大模型，作为智能体的核心推理引擎。
· 知识库构建： 整合多元数据源，包括 Notion 文档和自建文件组，构建了高质量、小规模的私有知识库。
· 核心RAG优化：
1. ** Embedding（向量化）：** 运用专业的Embedding模型对文本进行精细化处理，将知识转化为高维向量，为高效语义检索奠定基础。
2. ** Rerank（重排序）：** 在检索环节后，创新性地引入Rerank模型，对初步检索结果进行二次优化和精准排序，显著提升了核心信息的召回率与准确性，有效解决了单纯依赖向量相似度可能带来的“信息淹没”问题。

我全面负责了该项目的技术选型、架构搭建与核心优化。不仅利用Dify平台实现了快速原型验证，更重要的是，通过引入Embedding与Rerank组合策略，攻克了私有知识检索精准度的技术难点，确保了智能体回答的专业性和可靠性。

· 成功交付了一个安全可控、回答精准的企业级AI知识助手。
· 通过RAG优化技术，有效缓解了大模型的“幻觉”问题，使其在私有知识场景下的回答准确率大幅提升。
· 形成了从数据准备、向量化处理、智能检索到最终生成的完整LLM应用闭环，为企业积累了宝贵的AIGC落地经验。