企业知识库RAG问答系统产品系统

解决企业内部知识分散在文档中难以检索、员工问答效率低的问题。通过 RAG 检索增强生成技术，将企业文档向量化存储，让 AI 基于企业私有知识库回答问题，适用于企业知识管理、产品文档问答、政策制度咨询等场景，支持本地部署、数据不出内网，兼顾效果与数据安全。

PDF 文档上传与文本抽取；智能分块与向量化存储（PostgreSQL PGVector）；语义相似度检索与查询扩展；基于本地大模型（Ollama/Qwen2.5）的检索增强问答，回答附带引用来源展示；完全本地化运行，无需外部 API，保障企业数据隐私，支持 Docker 一键部署。

基于 Spring Boot + Spring AI 实现完整 RAG 流水线：文档上传→文本抽取→TokenTextSplitter 智能分块→Embedding 向量化→PGVector 存储；问答阶段：用户问题→Embedding 转换→语义向量检索→上下文注入→本地 LLM 生成回答；本地模型通过 Ollama 运行 Qwen2.5 实现离线推理，无外部 API 依赖，数据不出内网，支持 Docker 部署。