smartrag产品系统

本项目为 SmartRAG 智能检索增强问答系统，面向企业内部知识库场景，解决传统大模型幻觉、私有文档无法精准调用的痛点。业务场景包含企业文档问答、内部资料检索、业务知识库智能咨询，可基于自有 PDF、Word 等私有文件构建专属知识库，满足员工资料查询、业务问题智能解答需求。

项目包含文档上传与分片解析、向量库存储、RAG 检索召回、大模型问答对话、知识库管理、对话历史管理六大模块。支持批量上传多种格式文档，自动文本切分与向量化；用户提问时从知识库检索相关片段，结合大模型生成带引用来源的回答；支持多知识库隔离管理，可查看历史对话记录，同时提供问答调试页面，方便测试检索效果。

本人负责后端 RAG 核心链路开发、文档解析模块与向量检索接口开发。技术栈使用java、 Python、LangChain、FAISS 向量库，搭配 LLM 大模型服务；难点在于文档分段策略优化、检索召回调优，解决长文档上下文丢失，提升回答准确率，降低模型幻觉问题。