构建企业级RAG 2.0系统
本场景介绍如何基于RAG 2.0架构构建企业级问答系统，解决大模型幻觉、知识更新慢和数据安全问题。通过分层模块化设计，集成文档解析、混合检索、重排序和生成组件，实现“搜得更全、排得更好、回答更准”。使用RAGFlow进行文档智能解析，结合向量数据库和Elasticsearch实现混合检索，最终提升问答准确性和可解释性。
构建企业级RAG 2.0系统
本场景介绍如何基于RAG 2.0架构构建企业级问答系统，解决大模型幻觉、知识更新慢和数据安全问题。通过分层模块化设计，集成文档解析、混合检索、重排序和生成组件，实现“搜得更全、排得更好、回答更准”。使用RAGFlow进行文档智能解析，结合向量数据库和Elasticsearch实现混合检索，最终提升问答准确性和可解释性。
实现步骤
- 1
部署RAGFlow并配置DeepDoc模块，支持PDF、DOCX等多格式文档的智能解析与知识切片。
- 2
搭建向量数据库（如Infinity）和Elasticsearch，构建文本索引与向量索引，实现混合检索。
- 3
设计离线入库流程：文档解析→切片→向量化→索引构建，确保知识覆盖全面。
- 4
实现在线问答流程：用户query改写→混合检索→粗排+精排→知识过滤→LLM生成答案。
- 5
集成重排序模型（如BGE-Reranker）对检索结果进行精排，提升相关性。
- 6
配置知识库管理、模型管理和对话规则，实现系统可观测与可解释。
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