基于大模型的RAG私有知识库问答系统产品系统

企业内部存在大量非结构化文档（PDF/Word/Excel），员工查阅效率低、信息孤岛严重。本系统基于RAG检索增强生成技术，将私有文档向量化存储，实现自然语言精准问答，适用于企业知识库、智能客服、合规文档查询等高频场景，显著降低人工检索成本。

文档管理模块：支持批量上传PDF、Word、Excel文档，自动解析与分块，构建私有向量知识库。2. 智能问答模块：基于RAG架构，结合大模型API实现精准语义检索与自然语言回答，支持答案溯源、原文定位。3. 多轮对话模块：具备上下文记忆能力，支持连续追问，对话逻辑连贯自然。4. 内容总结模块：一键生成文档摘要、关键信息提取，提升阅读效率。5. 系统管理模块：知识库分类管理、文档版本控制、用户权限设置。

本人负责系统全栈开发。技术架构：Python + LangChain编排大模型调用链路，接入OpenAI/国产大模型API；使用FAISS/Chroma向量数据库存储文档Embedding；前端采用Gradio/Streamlit快速构建问答界面。核心难点：文档分块策略优化（滑动窗口+语义分割），有效提升检索准确率；实现Rerank重排序模块，答案相关性提升30%以上。