智慧药监法规知识库（RAG）产品系统

本项目为XX省药监局政务业务场景建设，面向两品一械（药品、医疗器械、化妆品）监管业务。当前监管人员查阅法规文件分散、法条检索效率低，法规条款与业务问题难以快速精准匹配，业务咨询答复耗时长。本 RAG 知识库归集药监法规、规章、规范性文件，构建智能问答能力，解决监管人员查法规慢、找条款难、业务咨询缺少法规依据支撑的痛点，赋能日常监管、审评核查、业务答疑，提升政务监管工作效率与答复规范性。

系统主要包含知识库管理、文档解析入库、向量检索、智能问答、权限管理五大模块。支持药品、医疗器械、化妆品法规文件批量上传、解析拆分与向量化入库；实现自然语言提问、法规条款精准召回，回答附带原文出处溯源；提供用户角色权限管控、问答日志记录、检索统计分析功能，面向监管人员提供法规智能查询、业务问题辅助解答服务，支撑审评核查、日常监管业务开展。

本人承担本项目整体方案设计与全流程开发工作，完成需求梳理、架构设计、前后端编码、知识库构建、联调测试全部工作。项目采用 Java+Vue 前后端分离架构，使用 Python 实现文档解析处理逻辑；接入 AI 大语言模型，搭配向量数据库，结合 Elasticsearch 构建混合检索能力。针对药监各类 PDF 法规文档完成解析、文本降噪、语义切片、文档向量化入库，自主编排检索链路，依靠向量语义召回结合大模型生成法规问答结果。项目难点在于政务法规文档格式繁杂，需要调优文本切片策略、向量检索参数，抑制大模型幻觉，严格约束输出内容忠于原始法条；亮点为向量语义检索结合 AI 大模型生成答复，全部回答均可溯源法规原文，适配政务内网部署，满足药监业务的数据安全与合规监管要求。