1. 企业内部知识管理 企业文档分散在各部门、多种格式（PDF/Word/Markdown），员工查找信息困难，新人培训成本高。本系统构建统一知识库，员工用自然语言提问即可获取相关知识，降低信息检索门槛。
2. 客户服务与技术支持 客服需记忆大量产品知识，响应效率低，客户等待时间长。智能客服机器人自动检索产品文档，快速准确回答客户问题，7×24小时在线。
3. 医疗健康领域 医疗文档专业性强，医生需快速查阅病例、研究报告、药品信息。知识库问答系统支持医学术语理解和精准检索，辅助临床决策。
4. 金融与法律行业 金融产品条款、法律法规更新频繁，从业人员需及时了解最新政策。智能检索系统快速定位相关条款和法规条文，降低合规风险。
5. 教育与培训 课程资料量大，学生查找知识点困难。知识库问答系统支持知识点检索和智能答疑，提升学习效率。
1. 知识库智能问答
基于检索增强生成（RAG）技术，结合检索与生成模型，回答准确可溯源
混合检索：向量检索（语义理解）+ BM25关键词检索，兼顾召回率和准确率
Rerank重排：使用BGE-reranker模型二次排序，显著提升相关性
引用溯源：每个回答标注信息来源，支持点击查看原文片段
2. 文档管理
多格式支持：PDF、DOCX、Markdown、TXT
语义分块：按标题、段落等语义结构自动分块，优化检索效果
文档总结：一键生成结构化摘要（概览、核心要点、关键细节、行动建议）
3. 多轮对话
支持上下文连续追问，理解对话语境
会话历史管理，支持会话切换和搜索
4. 人性化交互
意图识别：自动识别问候/闲聊，提供友好回复，不再冷冰冰地拒绝
流式输出：逐字显示回答内容，实时反馈
检索过程可视化：展示检索到的文档片段和相似度
5. 系统管理
API Key鉴权：基于RSA密钥对的License签发与校验
模块门控：按模块授权（基础问答/多轮对话/混合检索/引用溯源等），支持差异化定价
用量统计：记录API调用次数、token消耗
6. 多种部署方式
桌面应用（PyQt6）：本地一键启动，支持本地大模型
Web服务（FastAPI）：支持云端部署
Docker部署：一键容器化部署
本地LLM支持：支持Qwen3.5等开源模型本地运行，数据不出域
我负责了整个项目的独自开发
技术栈：Python + FastAPI + ChromaDB + Transformers + PyQt6
技术亮点：
检索质量优化：向量检索+BM25关键词检索混合，RRF无参数融合，BGE-reranker重排，中文检索准确率显著提升
模块化架构：依赖注入容器管理模块生命周期，接口抽象支持热替换，License模块门控支持商业化灵活定价
性能优化：本地模型懒加载+8-bit/4-bit量化，流式输出SSE实时推送，Embedding结果缓存
安全性：RSA签名License防篡改，API Key鉴权+用量统计，输入校验防注入
项目结构：
api/ — FastAPI接口层（路由、认证中间件、管理后台）
core/ — 核心业务层（生成、检索、入库、Provider、会话、模块化容器）
desktop/ — 桌面应用（PyQt6主窗口、聊天区域、侧边栏、设置对话框）
license/ — License管理（RSA签名校验、License生成工具）
website/ — 官网与Demo体验页
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