企业制度知识库 Agentic RAG 数字员工问答系统

技术信息

语言技术
Python、JavaScript、Vue系统类型
Web、算法模型行业分类
人工智能、企业服务

作品详情

行业场景

面向企业制度服务与员工日常咨询场景，针对制度文档、主题知识和组织架构信息分散、人工答疑效率低、答案缺乏出处的问题，构建统一的数字员工问答入口。通过父子档知识组织、检索增强与来源回溯，让员工快速获得可核验的制度与业务信息。

功能介绍

▸图文知识检索：支持制度文档与主题知识分层入库，查询时执行父子档混合召回，并保留文档与知识单元的对应关系。
▸多轮智能问答：按问题理解、知识库检索、答案校验等阶段流式反馈处理过程，返回带来源链接的答案；区分 RAG、普通聊天和无答案路径。
▸知识库管理：展示真实文档与知识条目统计，支持按数据集筛选文档并检索相关内容。
▸多端交互：提供桌面端问答与移动端适配预览，展示服务健康状态和检索处理过程。

项目实现

我负责从方案设计到可运行系统落地：设计数字员工交互界面、桌面/移动端响应式布局、流式问答状态机、来源卡片和知识库管理页；前端采用 Vue 3 + TypeScript + Vite，后端采用 Python + FastAPI/Uvicorn，RAG 采用 SQLite FTS 与 Chroma 索引，接口以 NDJSON 流式返回阶段事件。
▸检索与回答链路：基于父子档组织知识，结合全文检索与向量检索完成候选召回，并在答案生成后校验引用一致性。
▸工程亮点：对 chat、RAG、none 三类路径分别处理；多轮请求携带历史上下文；接口失败显示真实错误或占位，不伪造演示数据。