大模型开发能落地的RAG+微调实战,知了传课,知了黄勇,项目一：企业级RAG项目实战 本项目是一个面向企业知识服务场景的 RAG（检索增强生成）智能问答项目，目标是把分散在 PDF、Markdown 等非结构化资料中的业务知识，转化为可检索、可推理、可持续更新的智能知识系统。 项目整体由两条主链路组成： 1. 导入链路（知识构建）：文档导入 -> 结构化解析 -> 图文理解 -> 语义切片 -> 主体识别 -> 混合向量化 -> 向量库入库。 2. 检索链路（知识应用）：问题理解与改写 -> 多路召回（向量/HyDE/联网）-> RRF融合 -> Rerank重排 -> LLM生成 -> SSE流式返回。 通过该架构，系统能够在“私有知识准确问答”与“外部信息实时补充”之间建立稳定平衡，适配企业客服、产品咨询、技术支持、运营答疑等高频业务场景。 适用人群：想学大模型开发的