企业内部制度文档、业务流程、技术资料等信息分散在多个系统和文件中，员工获取知识成本高、查询效率低，且存在知识传承困难、重复咨询频繁等问题。为提升企业知识利用率和员工工作效率，建设基于大语言模型与 RAG 技术的企业知识库平台，实现企业知识的统一管理与智能问答服务。
面向企业内部知识管理场景，覆盖制度规范、产品文档、技术资料、操作手册、培训材料等业务内容。通过文档解析、向量检索及智能问答能力，为员工提供快速、准确的知识查询服务，广泛适用于制造业、互联网、医疗、供应链等行业的知识管理与业务支持场景。
独立设计并开发企业知识库系统，基于大语言模型（LLM）、RAG（检索增强生成）及向量数据库技术，实现企业内部文档的智能检索与问答。目前系统支持 PDF 文档上传、解析、切片、向量化存储及语义搜索，可根据用户提问自动定位相关内容并生成准确答案。系统已成功上线应用于实际业务场景，知识问答准确率稳定达到 90% 以上，有效提升员工获取信息的效率并降低人工咨询成本。系统架构具备良好的扩展能力，后续可支持 Word、Excel、PPT、网页等多种数据源接入，并可进一步扩展 Agent、工作流自动化等 AI 应用能力。
本人负责企业知识库平台的整体架构设计与核心功能开发，包括需求分析、技术选型、文档解析模块开发、向量数据库建设、RAG 检索增强生成流程设计、智能问答功能开发及系统部署运维。负责知识库数据处理、文档切片、向量化存储、权限管理及问答效果优化等工作，并完成平台从开发到上线的全流程交付。
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