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私有化部署Agent 开发RAG 检索多模型调度MCP 协议工作流编排

开发者

API 文档团队协作
知识库 RAG

知识库 RAG 完整指南

从文档上传到引用溯源,完整覆盖 RAG 全链路。 支持向量 + BM25 + 知识图谱三路混合检索,中文友好分词,多语言全覆盖。

什么是 RAG?

RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是大模型与外部知识结合的核心技术: 用户提问 → 先从知识库检索相关片段 → 把片段塞入 Prompt → LLM 基于片段生成答案。

解决三大痛点:

  • 知识过时:LLM 训练数据截止到某时间,RAG 可挂载最新文档
  • 领域不专:LLM 不懂企业内部文档,RAG 让它"临时抱佛脚"
  • 幻觉:LLM 会编造事实,RAG 给出引用来源,可溯源可核验

智汇 AI RAG 全流程

┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐
│ 1.上传   │ → │ 2.解析   │ → │ 3.切块   │ → │ 4.向量化 │ → │ 5.入库   │
│ PDF/Word │   │ OCR/表格 │   │ Chunking │   │ Embedding│   │ PG+pgv  │
└──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘
                                                                  ↓
┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐
│ 10.引用  │ ← │ 9.生成   │ ← │ 8.Rerank │ ← │ 7.融合   │ ← │ 6.检索   │
│ 溯源     │   │ LLM 答   │   │ Cross    │   │ RRF      │   │ 向量+BM25│
│ [doc:p3] │   │ +引用    │   │ Encoder  │   │ Recipro  │   │ +知识图谱│
└──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘
  1. 文档上传:支持 PDF / Word / Markdown / TXT / HTML / PPT / Excel / EPUB,单文件最大 100MB
  2. 文档解析:Unstructured 引擎,自动 OCR 扫描件、识别表格结构、保留标题层级
  3. 切块(Chunking):滑动窗口策略,默认 chunk_size=512、overlap=64,支持按段落/标题智能切分
  4. 向量化(Embedding):默认 bge-m3(中英多语言),可切 OpenAI text-embedding-3-large / Cohere / 本地 bge-large-zh
  5. 入库:PostgreSQL + pgvector 扩展,HNSW 索引,查询延迟 < 50ms
  6. 检索:向量检索 + BM25 关键词检索 + 知识图谱实体检索三路并发
  7. 融合(RRF):Reciprocal Rank Fusion 算法合并三路结果,兼顾语义与关键词
  8. Rerank:Cross-Encoder(bge-reranker-v2-m3)对 Top-20 重排,精选 Top-5
  9. 生成:LLM 基于检索片段生成答案,带引用编号 [1] [2] [3]
  10. 引用溯源:每个引用点击跳转到原文位置,可视化高亮

创建第一个知识库

  1. 访问 知识库页面,点击"新建知识库"
  2. 填写名称、描述,选择嵌入模型(默认 bge-m3)
  3. 上传文档(拖拽或选择,支持批量)
  4. 等待解析 + 向量化(进度条实时显示,通常 1MB 文档约 10 秒)
  5. 测试检索:在"检索测试"输入问题,查看召回片段
  6. 挂载到 Agent:在 Agent 编辑页 → 知识库 → 选择刚创建的库
# 通过 API 创建
curl -X POST https://api.aizhs.top/v1/knowledge-bases \
  -H "Authorization: Bearer $JWT" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "产品手册库",
    "description": "公司全部产品手册 + FAQ",
    "embedding_model": "bge-m3",
    "chunk_strategy": "paragraph",
    "chunk_size": 512,
    "chunk_overlap": 64
  }'

# 上传文档
curl -X POST https://api.aizhs.top/v1/knowledge-bases/$KB_ID/documents \
  -H "Authorization: Bearer $JWT" \
  -F "file=@product-manual.pdf" \
  -F "file=@faq.docx"

三路混合检索(核心优势)

纯向量检索对"专有名词 / 代码 / 型号"等关键词不敏感,纯 BM25 对"语义相似但措辞不同"的问题失效。 智汇 AI 采用三路并发 + RRF 融合,兼顾语义与关键词:

① 向量检索

bge-m3 编码 query → pgvector HNSW 查询 → 返回 Top-20 语义相似片段

② BM25 关键词

jieba 中文分词 + ts_vector → PostgreSQL 全文检索 → 返回 Top-20 关键词匹配片段

③ 知识图谱

LLM 抽取实体 + 关系 → Neo4j 图查询 → 返回关联实体片段(解决多跳推理)

RRF 融合公式

score(d) = Σ 1 / (k + rank_i(d))    # k=60, rank_i = 文档在第 i 路结果中的排名

三路结果按 RRF 重新排序 → 取 Top-20 给 Reranker

支持的文档类型

PDF
.pdf
文本 + 扫描件 OCR + 表格 + 书签
100MB
Word
.docx .doc
段落 + 标题 + 表格 + 图片
100MB
Markdown
.md .markdown
原生解析,保留标题层级
50MB
文本
.txt .log
UTF-8 / GBK 自动识别
50MB
HTML
.html .htm
清洗标签,保留正文结构
50MB
PPT
.pptx .ppt
按幻灯片切片,保留标题
100MB
Excel
.xlsx .xls .csv
按行切块,保留表头
100MB
EPUB
.epub
按章节切片
50MB
图片
.png .jpg .jpeg
OCR 文字识别(需开启)
20MB

支持的 Embedding 模型

bge-m3
智源(BAAI)
1024
中英多语言
默认,中文友好
bge-large-zh-v1.5
智源
1024
中文
纯中文场景更优
text-embedding-3-large
OpenAI
3072
多语言
效果最佳,按量计费
text-embedding-3-small
OpenAI
1536
多语言
性价比高
embed-multilingual-v3
Cohere
1024
100+ 语言
小语种友好
voyage-2
Voyage AI
1024
多语言
检索优化
m3e-base
开源
768
中文
本地部署可选
💡 选型建议:中文为主选 bge-m3(默认);中英混合选 text-embedding-3-large;成本敏感选 bge-large-zh-v1.5; 本地部署选 m3e-base + Ollama。

引用溯源(防幻觉关键)

智汇 AI 的每个 RAG 回答都附引用编号 [1] [2] [3],点击跳转到原文位置并高亮:

用户问:产品 X 的保修期是多久?

LLM 答:产品 X 的标准保修期为 24 个月 [1],若购买延保服务可延长至 36 个月 [2]。
        保修范围涵盖主机和原装附件 [1],不含人为损坏 [3]。

引用:
[1] product-x-manual.pdf 第 12 页 §保修条款
[2] extended-warranty.docx 第 2 页
[3] faq.docx 第 8 行

反幻觉机制:LLM 被系统提示约束为"只能基于检索片段回答,无关内容回答'文档中未提及'", 若检索片段为空或相关性低,会直接告知"未在知识库中找到答案"而非编造。

最佳实践

切块策略

  • 说明文档:按段落切(chunk_size=512)
  • FAQ:按问答对切(每对独立 chunk)
  • 代码:按函数/类切(保留完整逻辑)
  • 表格:整表一个 chunk(保留结构)

文档质量

  • 避免扫描件(OCR 易出错,优先用原生 PDF)
  • 删除页眉页脚(避免污染检索)
  • 保留标题层级(帮助切块)
  • 每篇文档聚焦一个主题

定期更新

  • 开启 Webhook:文档库变更自动重新向量化
  • 每月跑一次"知识库体检"(检测失效链接)
  • 版本化:旧版文档保留 90 天后归档

成本控制

  • 用 bge-m3(免费)而非 OpenAI embedding
  • chunk_overlap 不要超过 25%(浪费存储)
  • 大文档先去重再上传(节省向量化费用)

下一步

🤖 Agent 开发 →
把知识库挂载到 Agent
🧠 多模型调度 →
选合适的 LLM 配 RAG
🛠️ API 参考 →
通过 API 操作知识库