DocMind RAG 是面向企业知识管理、技术资料检索及复杂文档问答场景构建的智能知识库系统。
针对企业内部 PDF、Word、Markdown、技术文档、规范手册等资料数量大、结构复杂、传统关键词搜索效率低的问题，系统通过文档解析、Hybrid Retrieval、Rerank 与大语言模型，实现从“搜索文档”到“直接获取答案与证据来源”的交互升级。
适用于：
* 企业内部知识库
* 技术文档智能检索
* 产品手册问答
* 运维 / 开发知识助手
* FAQ 智能客服
* 私有资料智能问答
* 行业知识库与内部 Copilot
* 支持 PDF、Word、Markdown 等多类型文档统一导入
* 自动完成文档解析、清洗、结构识别与知识切分
* 根据标题、正文、表格等结构信息执行 Structure-aware Chunking
* 建立向量索引，实现语义级知识检索
* 同时支持 BM25 关键词检索与 Dense Retrieval
* 使用 RRF 对多路检索结果进行融合
* 通过 Cross-Encoder Reranker 对候选文档进行二次排序
* 根据问题类型动态选择检索策略
* 支持多文档证据聚合与复杂问题回答
* 回答结果附带引用来源，提高结果可信度和可追溯性
* 建立 Recall@K、MRR 等离线评估体系，对检索效果持续迭代
* 支持知识库增量更新及检索链路扩展
系统采用离线知识构建与在线智能问答解耦的 RAG 架构。
离线知识构建链路
原始文档进入系统后，首先通过 Parser 提取标题、正文、表格等结构化内容，再通过 Structure-aware Chunker 保留文档层级与语义边界。
随后完成 Embedding 并写入 Vector Database，同时保留文档 ID、章节路径、Chunk 类型及来源位置等 Metadata，为后续引用、过滤与召回优化提供基础。
评论