公明网站制作排名优化公司哪家靠谱

基于RAG的知识库问答系统

结合语义检索与大语言模型技术，实现基于私有知识库的智能问答解决方案。采用两阶段处理架构，可快速定位相关文档并生成精准回答。

核心功能

1. 知识向量化引擎

   • 支持多语言文本嵌入（all-MiniLM-L6-v2模型）
   • 自动生成768维语义向量
   • 毫秒级相似度匹配（FAISS索引）

2. 智能问答引擎

   • 上下文感知问答生成
   • 知识库内容优先回答策略
   • 自动回退通用回答机制

技术架构

数据流架构：
[用户提问] → 向量编码 → FAISS检索 → 上下文构造 → LLM生成 → [结构化回答]组件栈：
- 语义编码层：Sentence-Transformers
- 向量检索层：FAISS
- 生成层：Deepseek LLM

典型应用场景

1. 企业知识库智能客服
2. 技术文档即时问答
3. 领域专家系统构建
4. 教育知识检索辅助

快速开始示例

# 初始化知识库
documents = ["华为成立于1987年，总部位于深圳","深度学习是机器学习的一个子领域","TCP/IP协议包含四层网络模型"
]# 执行问答流程
question = "华为的总部在哪里？"
related_docs = search_knowledge_base(question)
answer = generate_answer_with_openai(question, related_docs)

注意事项

1. 知识库更新需重新构建索引
2. API密钥需加密存储
3. 建议添加结果验证机制
4. 文档缺失时的降级处理策略

该解决方案特别适用于需要结合私有知识库与生成式AI的场景，在保证回答准确性的同时提供自然语言交互体验。系统架构支持水平扩展，可轻松应对万级文档规模的业务需求。

Python实现

from openai import OpenAI
import faiss
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 文档集合
documents = ["The capital of France is Paris.","Python is a programming language.","The Eiffel Tower is in Paris.","The capital of the USA is Washington, D.C.","The Eiffel Tower is a famous landmark in Paris.",
]# 使用 sentence-transformers 获取文档的向量表示
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
doc_embeddings = model.encode(documents)# 创建 FAISS 索引
doc_embeddings_np = np.array(doc_embeddings).astype("float32")
index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings_np.shape[1])  # 使用 L2 距离的索引
index.add(doc_embeddings_np)  # 将文档向量添加到索引中# 查询知识库
def search_knowledge_base(query, k=2):query_embedding = model.encode([query])query_embedding_np = np.array(query_embedding).astype("float32")_, indices = index.search(query_embedding_np, 1)  # 获取最相似的 k 个文档return [documents[i] for i in indices[0]]# 使用 OpenAI API 生成回答
def generate_answer_with_openai(query, retrieved_docs):input_text = f"根据以下文档内容回答问题：{query}。文档内容如下：\n{retrieved_docs}"  # 合并问题和文档client = OpenAI(api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",base_url="https://api.deepseek.com",)response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Please answer the question based on the provided documents. If the documents do not contain enough information, you can provide a general answer."},{"role": "user","content": input_text,},  # 合并问题和文档],stream=False,)answer = response.choices[0].message.contentreturn answer# 示例：生成回答
query = "What is the capital of France?"
retrieved_docs = search_knowledge_base(query)  # 查询知识库
answer = generate_answer_with_openai(query, retrieved_docs)  # 使用 OpenAI API 生成回答print('query: ', query)
print('retrieved_docs: ', retrieved_docs)
print("Answer:", answer)