检索系统产品系统

本项目立项旨在解决当前企业数字化转型中普遍面临的多源异构数据检索效率低下与知识价值挖掘困难的核心痛点。随着企业信息化建设的深入，业务数据散落在文件系统、关系型数据库、图数据库及各类业务应用之中，形成严重的数据孤岛。传统的检索方式无法穿透这些异构数据源，导致用户获取信息的路径冗长、效率低下；同时，在生成式AI快速落地的行业背景下，企业虽有利用大模型赋能业务的强烈诉求，但通用大模型缺乏对企业私有数据的感知能力，而现有的RAG方案又难以有效整合多种数据源的异构格式与复杂关联。

本项目通过构建基于微服务架构的一站式智能数据检索与问答平台，系统性解决了企业多源异构数据融合难、检索效率低及知识价值挖掘不足的核心痛点。平台以综合检索服务打破文件、百科、笔记等数据源之间的壁垒，实现跨源数据的统一索引与灵活配置的精准检索；以智能问答服务融合RAG架构与Qwen3.5大模型，自动化解析用户意图并精准生成答案，赋予数据智能交互能力。同时，借助流程服务实现数据ETL的可视化编排，为平台持续接入各类异构数据源提供支撑；辅以网关、用户、文件、互联百科及汇写笔记等服务的有机协作，平台为用户提供了从数据汇聚管理、跨源统一检索到智能问答与知识创作的完整闭环体验，有效提升组织内部知识流转效率与决策质量，全面释放数据资产价值。

本项目采用Angular + .NET Core 10前后端分离架构，微服务划分为网关、流程、文件、互联百科、汇写笔记、综合检索、智能问答及用户服务八大模块，依托Elasticsearch + MySQL + Neo4j多模存储与Qwen3.5大模型，全服务Docker容器化部署，具备良好的可移植性与弹性扩展能力。技术亮点体现为：综合检索服务实现多源异构数据的融合统一与灵活检索配置；智能问答服务基于RAG架构，通过Agent机制自动化解析用户意图并精准生成答案，实现端到端智能交互；网关服务集接口级权限管控、日志聚合与无感续期鉴权于一体，兼顾安全与性能；流程服务实现ETL可视化编排与算子动态加载，为异构数据源的持续接入提供扩展底座。核心难点在于多源数据的一致性索引与联合检索、RAG场景下Agent推理的可靠性与上下文精准控制、微服务间分布式事务与数据最终一致性的权衡，以及在.NET Core生态中参考Python Agent模式进行工程化落地的适配挑战。