RAG 知识检索与问答 6 套
六套面向不同行业的检索问答系统：高校学生事务、茶树病虫害、印知（包装印刷）、档衡（制度条款）、食鉴（食品配料）、税舟（小微企业税费）。
这个系统做了什么
企业里大量资料是 PDF 和制度文档，关键词搜不到语义相近的内容，纯向量检索又会漏掉精确术语。六套系统统一用双路召回加融合排序解决这个问题，并要求回答必须带原文出处。
- 双路召回：向量检索（pgvector）与关键词检索（pg_trgm / FTS5）并行，RRF 融合排序；切块按标题层级约 300–500 字。
- 审核发布：文档上传后切块、向量化，经审核才能进入检索范围，全程留痕。
- 引用溯源：回答逐条附原文出处；命中不足时明确回「资料不足」，不调模型编造。
- 检索评测：固定题集统计 Hit@5、MRR@5 与应拒答问题的拒答情况；茶树版另有 LLM-as-Judge 评忠实度、相关性、完整性。
- 行业特化：限量数值抽取与三态判定、复合配料递归展开、制度条款版本替代、茶树病虫害图片识别。
- 降级运行：未配置模型时返回命中摘要，未装向量扩展时退化为关键词单路。
我在其中负责什么
- 六套全栈：数据模型、检索链路、审核流程、前端工作台均由本人独立完成。
- 软著：六套于 2026-10 提交软件著作权登记，各含 60 页源码与用户说明书。
- 质量门禁：每套都有 pytest 单测、浏览器全流程走查与固定题集检索回归。
- 引用治理：引用条目被替代或撤回时，核对单自动标记需重核，防止用过期依据。
技术栈
后端 ASpring Boot 3.5 · Spring AI · Java 17
后端 BPython · 标准库 · SQLite FTS5
数据库PostgreSQL 16 · pgvector · pg_trgm
前端Vue 3 · TypeScript · Element Plus · ECharts
检索BM25 + TF-IDF 余弦 · RRF 融合
评测Hit@5 / MRR@5 · LLM as Judge
界面
基于检索增强生成的高校学生事务智能问答系统 V1.0.0
基于检索增强生成的茶树病虫害智能诊断与防治系统 V1.0.0
印知包装印刷质量知识溯源与异常复盘系统 V1.2.0
档衡制度条款检索与修订核对系统 V1.1.0
食鉴食品配料合规检索与限量核对系统 V1.0.0
税舟小微企业税费政策检索与智能咨询系统 V1.0.0
