RAG企业私有知识库问答系统产品系统

基于大模型检索增强（RAG）技术开发的企业级文档问答系统。核心解决企业内部资料分散、大模型幻觉、员工检索效率低的问题，适用于企业内部知识库、产品文档助手、行业文档问答等场景，提供可溯源、高准确率的问答服务。

本项目从零搭建企业级RAG问答系统，基于Python、FastAPI、LangChain、技术栈开发。核心功能包括：1. 多格式文档（PDF/Word）上传与智能清洗切分；2. 基于向量数据库的混合检索与Rerank重排，大幅提升检索准确率；3. 对接主流大模型，实现流式回答与引用溯源；4. 封装标准化后端接口，可直接落地企业知识库业务。

本人独立负责项目全流程开发，从需求设计、技术选型到代码实现、测试部署全链路完成。项目采用Python+FastAPI后端架构，基于LangChain实现RAG全流程，结合PyTorch生态的向量模型与重排模型，解决了大模型幻觉问题，实现了高可用、可溯源的企业级知识库问答服务，核心亮点是混合检索与流式响应优化。