RAG私域问答场景超级详细方案(第一期方案)[1]：工业级别构建私域问答（知识处理、知识召回排序、搜索问答模块）

RAG私域问答场景整体夏详细方案(第一期方案)：工业级别构建私域问答（知识处理、知识召回排序、搜索问答模块）

大模型性能的跳阶式增长给文本摘要、信息检索、信息抽取、语义问答等自然语言处理任务带来了卓越的性能提升。同时，LangChain 作为一种基于 LLM 的框架，能够快速实现多模型之间的协作学习，显著提高 LLM 应用的开发效率。受到 GPT、通义千问等大模型以及 LangChain 的启发后，团队构建了新的基于信息抽取与语义理解的领域专家型知识问答系统。本系统旨在满足企业内部知识库、客户支持与服务、行业领域专家系统等场景的需求，为相关业务提供一站式的、高效的解决方案。

目前市面上有很多LLM平台，可以让让每个用户都可以在几分钟内搭建出AI应用。

1.整体流程

以 AI xxx技术支持产品为例，私域问答模板整体流程为：

私域问答模板主要包含了知识处理、知识召回与排序、知识问答服务三个部分。相对于常见的基于大模型的 QA 系统，本系统对各个模块都做了大量优化，下面会详细介绍各模块内容以及技术亮点。

2. 知识处理