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网站设计书的结构,网站服务器放置地查询,忻州网站建设,自适应网站有哪些文章介绍了一个名为Everything plus RAG的智能文档问答系统#xff0c;通过RAG技术结合传统全文搜索和AI问答的优点#xff0c;实现从海量文档中快速找到准确答案。系统采用三层架构#xff0c;核心技术包括混合检索(BM25向量检索)、RRF融合算法、查询重写和提示…文章介绍了一个名为Everything plus RAG的智能文档问答系统通过RAG技术结合传统全文搜索和AI问答的优点实现从海量文档中快速找到准确答案。系统采用三层架构核心技术包括混合检索(BM25向量检索)、RRF融合算法、查询重写和提示词工程支持30种文件类型的磁盘扫描。文章详细分享了从环境准备到系统使用的完整流程以及性能优化和常见问题解决方案展示了如何用开源技术构建一个生产级的RAG系统。从零开始用开源技术搭建一个能读懂文档的智能问答系统大家好,我是铭毅天下。今天给大家分享一个非常实用的项目——Everything plus RAG 智能文档问答系统。相信大家的电脑上都安装了 Everything一个磁盘文件快速查找桌面级应用软件。一直以来我都有个想法能否做一个 plus 版本支持文档的全文检索和智能问答这个想法萌芽已久且和同事、朋友做过多次讨论。近期终于腾出空来把它实现了。直接上效果视频。这个系统解决了我们工作中一个常见的痛点——如何从海量文档中快速找到最准确答案?一、为什么需要这样一个系统?先说说我遇到的问题。作为技术人,手头总有大量的文档:技术文档、API 手册堆积如山项目笔记、会议记录散落各处代码文件、配置文件数不胜数传统的解决方案有两种:方案一:全文搜索(如 Elasticsearch、国产化[Easysearch]优点:速度快,能精确匹配关键词缺点:不理解语义,搜如何启动找不到怎么运行方案二:直接问 ChatGPT、Claude、deepseek、豆包等 AI 工具优点:理解能力强,回答自然缺点:容易胡说八道,给出的答案可能根本不在你的文档里那么,能不能结合两者的优点,既快速检索又智能理解,还能保证答案可靠呢?答案是:可以!这就是我今天要分享的RAG(检索增强生成)技术。RAG 不是新技术咱们之前的文章有过多次分享详见如下建议先看完再看后续的内容会更好理解。二、什么是 RAG?一个形象的比喻把 RAG 想象成一场开卷考试:传统 AI(闭卷考试)学生(AI): 凭记忆答题问题: 可能记错、编造答案RAG(开卷考试)学生(AI): 先翻书找相关内容,再基于书本回答优势: 答案有据可查,准确可靠RAG 的核心流程只有三步:检索(Retrieval): 从文档库找相关内容增强(Augmented): 把找到的内容提供给 AI生成(Generation): AI 基于这些内容生成答案简单吧但要做好,还有很多技术细节。三、系统架构:三层设计,清晰明了Everything plus 采用经典的三层架构:技术栈选型原则:全部开源,零成本部署后端: Python Flask(轻量级)检索引擎: Elasticsearch 9.x / [Easysearch 2.0.0]向量模型: Sentence-Transformers(开源)LLM: DeepSeek/Ollama(国产/本地)数据库: MySQL(用户管理)四、核心技术解密:混合检索是关键4.1 为什么需要混合检索?单纯用关键词检索或向量检索都有局限:检索方式优点缺点适用场景BM25关键词速度快,精确匹配不懂语义搜专有名词、代码向量语义理解语义,找相似内容计算慢搜概念、找相关文档解决方案:混合检索 BM25 向量检索举个例子:问题: 如何配置数据库连接?BM25 检索结果:- 文档A: 配置数据库连接的方法... (精确匹配)- 文档B: database connection config (英文匹配)向量检索结果:- 文档C: 设置 MySQL 链接参数... (语义相似)- 文档D: 数据库初始化步骤... (相关内容)融合后: A(最相关) C B D4.2 RRF 融合算法:简单但有效两种检索结果如何合并?这里用到RRF(倒数排名融合)算法:# 核心公式RRF_score 1/(k rank1) 1/(k rank2)# 例子文档A: rank11, rank23 score 1/(601) 1/(603) 0.0164 0.0159 0.0323文档B: rank15, rank21 score 1/(605) 1/(601) 0.0154 0.0164 0.0318关键思想:同时出现在两个结果列表中的文档,得分会更高4.3 查询重写:一个问题变三个用户的问题往往很简短,直接检索效果不好。系统会自动生成多个查询变体:原始查询: 系统怎么用自动重写为:1. 系统怎么用 详细说明 2. 什么是 系统怎么用3. 系统怎么用 步骤# 每个变体都去检索,结果再融合# 这样可以找到更多相关文档4.4 提示词工程:让 AI 不胡说RAG 的关键是让 AI 只基于检索到的内容回答:prompt f你是一个文档问答助手。请严格基于以下上下文回答问题:【上下文】[块1] {doc1_content}[块2] {doc2_content}[块3] {doc3_content}【规则】1. 只能使用上述上下文中的信息2. 如果上下文中没有答案,明确说文档中未找到相关信息3. 引用时注明来源,如根据[块1]...【问题】{user_question}【回答】这样设计的提示词,能有效防止 AI “胡编乱造”。五、特色功能:类 Everything 的磁盘扫描这是系统的一大亮点!你可以直接扫描本地磁盘,自动索引文档:5.1 扫描流程 首次扫描是全量的,但后续扫描会智能判断:5.2 智能增量更新首次扫描是全量的,但后续扫描会智能判断:# 判断文件是否需要重新索引if file.mtime last_index_time: # 文件被修改过,重新索引 re_index(file)else: # 文件未变化,跳过 skip(file)这样即使扫描大量文件,也不会重复处理,效率很高。5.3 支持 30 种文件类型文档类: TXT, MD, PDF, DOCX, XLSX, PPTX代码类: PY, JS, JAVA, CPP, GO, PHP, TS, RS配置类: JSON, YAML, XML, INI, CONF, ENV网页类: HTML, CSS, SCSS脚本类: SH, BAT, PS1基本涵盖了日常工作中的所有文本文件。六、实战演示:从安装到使用6.1 环境准备# 1. 安装 Python 依赖pip install -r requirements.txt# 2. 启动 Elasticsearch/Easysearch系统用了 Elasticsearch 9.0 版本。Easysearch 2.0 等版本原理一致。# 3. 安装 MySQL# (根据你的系统安装 MySQL 5.7)# 4. 初始化数据库python init_database.py6.2 启动系统python app.py访问http://localhost:16666,注册账号登录。6.3 索引文档方式一:上传文档点击上传文档标签页选择文档文件(支持批量)点击上传,系统自动索引方式二:扫描磁盘点击磁盘扫描标签页选择要扫描的磁盘(如 D:、E:)点击立即刷新等待扫描完成6.4 开始问答问题: 如何配置 Elasticsearch 连接?系统返回:【答案】根据[块1]和[块3],Elasticsearch 连接配置如下:1. 在 config.py 中设置连接参数: - ES_HOST: Elasticsearch 服务器地址 - ES_PORT: 端口号(默认9200) - ES_USER: 用户名 - ES_PASSWORD: 密码2. 初始化客户端: es Elasticsearch( hosts[{host: ES_HOST, port: ES_PORT}], basic_auth(ES_USER, ES_PASSWORD) )【证据来源】[块1] 文档: config_guide.md, 第2段[块3] 文档: setup.md, 第5段【相关文档】(3个)- config_guide.md- setup.md - troubleshooting.md七、性能优化经验7.1 检索性能批量查询: 使用 Elasticsearch 的_msearchAPI结果缓存: 相同问题直接返回缓存分页加载: 前端分页,避免一次加载过多7.2 索引性能批量索引: 使用_bulkAPI,100条一批异步处理: 文档上传后台异步索引增量更新: 只处理修改过的文件7.3 向量生成优化# 批量生成向量,而不是逐个生成texts [chunk1, chunk2, ..., chunk100]vectors model.encode(texts, batch_size32)# 比逐个生成快10倍以上八、踩过的坑和解决方案坑1: 向量维度不匹配问题: Elasticsearch 索引的向量维度与模型不一致# 错误mapping { vector: {type: dense_vector, dims: 512} # 但模型是384维}# 正确:先确认模型维度model SentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2)print(model.get_sentence_embedding_dimension()) # 384mapping { vector: {type: dense_vector, dims: 384} # 与模型一致}坑2: PDF 提取乱码问题: PDF 中的中文提取出来全是乱码解决: 使用pdfplumber代替PyPDF2# pdfplumber 对中文支持更好import pdfplumberwith pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: text for page in pdf.pages: text page.extract_text()坑3: 长文档检索效果差问题: 长文档切分成小块后,检索只能找到片段,缺乏上下文解决: 使用重叠切分from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittersplitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size500, # 每块500字符 chunk_overlap50, # 重叠50字符,保留上下文 length_functionlen)unset九、总结与思考核心收获RAG 不复杂就是检索提示词LLM 三步混合检索是王道:BM25 向量,各取所长提示词很关键:好的提示词让 AI 不胡说工程化很重要:性能优化、错误处理、用户体验缺一不可最后的话Everything plus 展示了如何用开源技术构建一个生产级的 RAG 系统。它不是最先进的,但是最实用、最接地气的。重要的不是技术有多酷,而是能不能解决实际问题。如果这个系统能让你从找文档的痛苦中解脱出来,那就值了。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取