企业知识库 AI 助手（RAG 智能问答）产品系统

企业内部制度、产品手册、FAQ 散落在 PDF 和 Word 里，员工找答案靠翻文件、问同事，新人上手慢，HR 和客服每天重复回答相同问题。本项目让员工用自然语言提问，系统从企业自己的文档中检索依据并生成回答，同时附上出处，适用于企业内部知识管理、客服知识库、医院/学校制度问答等场景。

1. 文档管理：支持上传 PDF、Word、Markdown，自动解析、清洗、分块并建立索引；启动时可批量导入。
2. 智能问答：自然语言提问，检索相关段落后由大模型生成回答，流式逐字输出，回答下方列出引用的原文片段和文件名，可追溯。
3. 部门权限：按账号所属部门过滤可检索的文档，销售部看不到人事部的薪酬文件，管理员可查看全部。
4. 模型可配置：兼容 OpenAI 协议的任意大模型服务（DeepSeek、通义千问、硅基流动等），可自动选择可用模型。
5. 部署：提供 Docker、docker-compose 和 Nginx 反向代理配置，一条命令即可部署。

独立完成需求设计、后端、前端、部署全部工作。
技术栈：Python + FastAPI 后端，SSE 流式输出，前端原生 HTML/JS，Docker + Nginx 部署。
亮点与难点：
1. 中文检索采用 BM25（中文二元分词，无需词典），可选叠加向量检索，两路结果用 RRF 融合排序，兼顾关键词精确匹配和语义相似。
2. PDF 提取文字常出现康熙部首等"长得一样但编码不同"的字符导致检索不到，做了 NFKC 归一化和部首字修正表，并合并 PDF 断行。
3. 权限在检索阶段就过滤，避免越权内容进入大模型上下文。
4. Nginx 反代下关闭缓冲（X-Accel-Buffering），保证流式输出不卡顿。