企业智能体开发及RAG问答系统建设（最近一份工作的相关工作内容）产品系统

企业智能体开发及RAG问答系统建设，解决企业内知识的统一管理应用，在企业内实现数据的大模型问答（RAG），搜索，推荐等。

搭建企业级的RAG知识管理系统，包含核心模块：文档解析和结构化，知识图谱建设，片段切分，检索召回，片段，片段生产，大模型问答等。
多模文档内容解析及流程优化
迭代优化RAG问答系统，提出精简上下文的优化思路和效果优化，实现了多资源类型：文档，知识库，图片等综合问答RAG系统；

企业智能体开发及RAG问答系统建设，
流程和效果优化：工作内容设计和实现了基于大模型的RAG问答系统，设计了流程框架可以支持多租户，优化了效果涉及到的模块：a) 重构离线数据流从文档解析到灌检索库，批量调用到pipeline，解决了链路长，数据丢失问题；b) 内容解析的好坏直接决定了问答的效果，在开源工具的基础上对PDF 表格进行还原和重构，解决了表格问答难题（首创）；c)多次迭代优化RAG问答系统，提出精简上下文的优化思路和效果优化，实现了多资源类型：文档，知识库，图片等综合问答RAG系统；d）持续提升代码质量，性能，稳定性，支持多种平台和多重类型的需要（问答，内容生成，推荐，搜索，内容比对等），获得一致好评。
• 企业信息检索：企业内有大量是数据，检索是高效的信息获取方法。从零开始实现了信息检索系统，主要工作：信息爬取解析，内容分析和解析，召回和排序策略。用一套系统支持了不同的业务场景，实现了紧密度，文本相似度，语义相似度等相似度计算方法，在此基础上进行了排序，通过配置满足
了不同的场景需求。
• 图谱建设和应用：企业内有各种非结构化数据，如何把数据结构化和多维度呈现出来是面临的问题。该项目主要是运用NLP，机器学习，大模型生成和抽取能力，如实体识别，关系建设构建企业图谱，应用在企业人才，企业竞品分析（企业图谱）