企业级RAG多模态智能Agent平台优化产品系统

企业内部知识分散、检索效率低，现有RAG平台存在召回不准、回答幻觉及权限管控不足等问题。行业场景：面向企业知识库、智能客服、员工助手等业务，优化知识解析、检索排序和答案生成能力，提升回答准确率与业务效率。

项目包含垂直领域智能问答与Agent能力接入两大模块。垂域问答支持企业知识库解析、语义检索、答案生成及来源溯源；Agent模块支持工具调用、任务规划、流程编排和多轮交互，使平台从“只能回答问题”升级为“能够理解需求并执行具体业务任务”。

负责RAG、多模态理解、强化学习优化及Agent系统的整体设计与落地。采用向量数据库、混合检索、重排序、视觉语言模型、工具调用和工作流编排等技术，构建“知识检索—内容理解—推理决策—任务执行”闭环。重点解决多源异构数据解析、检索准确率、模型幻觉、Agent任务规划及执行稳定性等难点。