构建企业级RAG 2.0系统：从文档解析到多模态GraphRAG
本场景指导如何构建企业级RAG 2.0系统，涵盖文档智能解析、混合检索、知识图谱构建及多模态GraphRAG。通过模块化架构和算法可插拔设计，解决大模型幻觉、知识更新慢等问题，实现更全检索、更好排序、更准生成。适用于知识库问答、企业文档智能等场景，提升问答准确性与可解释性。
构建企业级RAG 2.0系统：从文档解析到多模态GraphRAG
本场景指导如何构建企业级RAG 2.0系统，涵盖文档智能解析、混合检索、知识图谱构建及多模态GraphRAG。通过模块化架构和算法可插拔设计，解决大模型幻觉、知识更新慢等问题，实现更全检索、更好排序、更准生成。适用于知识库问答、企业文档智能等场景，提升问答准确性与可解释性。
实现步骤
- 1
部署RAGFlow或类似框架，配置文档解析模块（如DeepDoc），支持PDF、DOCX等格式，提取文本、表格、图片并保留层级结构。
- 2
搭建离线处理流程：对文档进行OCR识别、版面分析、表格解析、公式识别，然后切片并生成向量索引（使用Embedding模型）和全文索引（如Elasticsearch）。
- 3
构建知识图谱：从解析后的文档中提取实体和关系，构建图索引，用于支持多跳推理和细粒度问答。
- 4
设计在线问答流程：接收用户查询，进行多轮Query改写，执行混合检索（向量+全文+图检索），获取候选文档。
- 5
对检索结果进行重排序（使用Reranker模型），结合知识过滤，选取Top-K相关片段。
- 6
将排序后的片段与用户查询组装成提示词，调用大模型生成最终答案，并附上来源引用。
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