企业知识库智能问答 Agent产品系统

立项目标：解决企业内部文档查阅低效，通用大模型回答易产生幻觉编造信息的痛点，实现带权限隔离的私有文档智能问答。系统包含知识库管理模块、文档解析入库模块、Agent 智能对话模块、权限管控模块。业务流程：管理员上传企业文档，系统完成解析分块与向量入库；不同权限用户发起提问，系统先检索授权范围内文档，再结合检索素材生成回答，输出引用来源，无匹配资料时拒绝编造答案，同时支持会话限流、对话调试、流式实时输出等能力。

解决企业内部文档查阅低效，通用大模型回答易产生幻觉编造信息的痛点，实现带权限隔离的私有文档智能问答。系统包含知识库管理模块、文档解析入库模块、Agent 智能对话模块、权限管控模块。业务流程：管理员上传企业文档，系统完成解析分块与向量入库；不同权限用户发起提问，系统先检索授权范围内文档，再结合检索素材生成回答，输出引用来源，无匹配资料时拒绝编造答案，同时支持会话限流、对话调试、流式实时输出等能力。

采用前后端分离架构，前端基于 React+TS 搭建管理与对话页面，后端使用 NestJS 做业务服务，LangGraph.js 编排 Agent 状态流转与工具调用，PostgreSQL+pgvector 提供向量检索，Redis 负责会话限流与 Agent 会话持久化，Docker Compose 统一编排部署。本人独立完成全链路开发，实现向量检索层 ACL 权限过滤，避免越权读取文档。遇到文档召回不准、大模型幻觉严重问题，通过优化分块策略、增加引用溯源、设置拒答逻辑解决，完成文档入库‑检索‑Agent 问答完整闭环。