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建立企业知识库并基于此实现检索增强生成（RAG）系统，以实时与用户交互完成问答，可以分为以下几个步骤： 1. 建立企业知识库 文档收集与解析 收集企业内部的各类文档，包括但不限于产品手册、技术文档、FAQ、政策文件等。 使用合适的工具解析这些文档，确保它们能够被系统理解。例如，使用mineru进行版面分析，或者利用多模态大模型如qwen-vlm来处理复杂文档。 文档切分 将文档按照语义段落切分成适当大小的块（chunks），保证每个chunk都能包含完整的语义信息，同时适合后续处理。 向量化 对每个chunk应用嵌入模型（如jina-embeddings-v2或BAAI提供的模型）将其转换为向量表示，以便于后续的相似度计算和检索。 2. RAG检索与问答 问题重写与查询优化 针对用户的提问，可能需要对其进行重写或分解，以更好地匹配知识库中的内容。这可以通过多种策略实现，比如多重查询、RAG融合、查询分解等。 向量检索与BM25结合 在Elasticsearch或其他搜索引擎中，结合向量检索（基于嵌入的相似度搜索）和BM25检索（基于词频-逆文档频率的文本相似度评分算法），提供更加精确的结果。 召回与重排 根据检索结果，将最相关的文档chunks召回，并通过重排模型（如big-reranker-base/big-reranker-large）进一步优化排序，提高回答的相关性和准确性。 实时交互 使用Qwen基座模型作为后端的大语言模型，根据召回的文档chunks生成最终的回答。这个过程需要高效的处理机制来实现实时响应。