智能问答系统

高效的智能问答系统通常采用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构，整个流程分为“数据准备”、“检索”和“生成”三个核心阶段：

1. 数据准备层 (Data Ingestion)

多源数据接入： 支持 Word、PDF、Excel、Markdown、TXT 甚至网页和内部 Wiki。

文档智能解析： 使用 OCR 和文档解析工具（如 Unstructured、PyMuPDF）保留表格、标题层级等结构化信息。

文本切片 (Chunking)： 将大文章切分为固定大小或按语义划分的片段（如 500 字/片），并设置 10%~20% 的重叠度（Overlap）以保持上下文连贯。

2. 核心检索层 (Hybrid Search)

为了保证“找得全”且“找得准”，推荐采用混合检索策略：

传统全文检索（BM25）： 负责精确匹配专有名词、产品型号、工号等硬信息。

语义向量检索（Dense Retrieval）： 通过 Embedding 模型（如 text-embedding-3、BGE 等）将文本转化为高维向量，存入向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Qdrant），负责理解用户的真实意图（如同义词转换、语义接近）。

重排机制 (Reranking)： 检索出的 Top-K 结果通过 Reranker 模型（如 BGE-Reranker）进行二次精细打分，只筛选出关联度最高的前 3~5 个片段。

3. 智能问答层 (LLM Generation)

Prompt 注入： 将用户问题与重排后的知识库片段拼接到专门设计的 Prompt 模板中。

大模型生成： 交付给大语言模型（LLM），要求其“完全基于参考资料回答，若资料中未提及则拒绝回答”，以此根除大模型的“幻觉”问题。

一、核心功能模块

二、项目案例

政企领域——xxx科技平台

依托“大模型+专属知识库+多平台协作”三重核心支撑，本项目实现项目管理与资源调配的智能化突破，高效打通跨平台、跨部门协作链路，显著提升协作效率，助力项目高效落地。

1.客户痛点：

知识分散、查找低效，搜索不准、问答不智能，知识更新不及时、不一致。流程多平台割裂、操作繁琐。跨部门协同低效、信息不同步。

2.解决方案：

办公助手含知识库搜索、智能问答、流程监控/提醒、业务咨询/协助；打通多平台数据与功能，实现一体化管控。开发涉及AI在线协作平台、多平台整合式AI助手、AI项目流程管理系统、AI资源调配管理系统。

3.落地价值：

实现项目管理与资源调配的智能化，大幅提升跨平台、跨部门协作效率。

减少重复咨询、人工核对、流程跑腿。

统一入口、智能交互，降低员工学习成本。