基于 RAG 的通用智能知识库引擎及教育场景落地

技术信息

语言技术
PHP、Python、MySQL、NLP系统类型
MacOS、算法模型、Web行业分类
企业服务、项目任务

作品详情

行业场景

学员咨询量大、人工答疑效率低，课程规则/教务政策/知识点问题重复度 60%，传统关键词检索准确率不足 65%。采用通用化 RAG 架构，优先落地教育智能问答，可扩展至企业内部分权限知识库。

功能介绍

覆盖课程咨询/教务规则/政策解读/知识点答疑等8大类场景，问答准确率86%，分流40%人工客服量；学员满意度提升25%，人力成本降低30%。
召回命中率从65% 提升至 91%；50页PDF全异步处理，接口响应从 7s 降至 1.2s，单条问答响应稳定在4s内。
通用 RAG 架构可快速适配企业技术文档、管理制度等分权限知识库，无缝集成现有权限体系，满足不同密级合规要求。

项目实现

三阶段检索 Pipeline：构建“查询改写 + BM25/稠密向量双路混合召回 + BGE-Reranker 精排”链路，RRF 算法融合稀疏与稠密特征，召回命中率从 65% 提升至 91%；基于 Laravel 封装文档解析、向量生成、检索调度、大模型调用全链路接口，场景化 Prompt 生成答案并强制溯源。
多模态结构化文档分块引擎：支持 PDF/Word/Excel/PPT/Markdown/代码等多格式解析，对复杂表格、章节层级、代码块实施「语义感知切块」；基于文件哈希实现增量解析与版本管控，仅最新版本入库并归档历史版本。
全链路分级权限拦截：Laravel 权限中间件与 ES 倒排索引过滤结合，在“入库标签化→召回过滤→生成合规校验”全流程动态管控；支持按部门/角色/文档密级细粒度过滤，可对接 OA、企业微信，无权限内容不进入检索与生成，全程操作留痕审计。
高并发与大文件性能优化：RabbitMQ 异步解耦 50 页+ 长文档解析/分块/向量化，接口响应从 7s 降至 1.2s；Redis 多级缓存热点 Query 与 Embedding 结果，ES int8 向量量化降低 75% 内存开销；单条问答平均响应 4s 内，支撑 40% 客服咨询分流。