业务和功能介绍
基于飞致云 MaxKB 知识库问答系统作为底座，快速完善企业在线智能客服的 AI 助手能力。主要负责 MaxKB 的二次配置、知识库构建、RAG 链路调优、多渠道接入及效果评测。
1.底座集成：部署并配置 MaxKB 开源版本，将其作为智能客服的核心引擎。利用其内置的模型管理、知识库管理和 RAG 流水线能力，大幅缩短开发周期。
2.知识库构建：梳理 10 万+ 条历史客服对话记录，完成清洗、分类与结构化处理，导入 MaxKB 知识库。通过文档分段、QA 对提取等方式提升知识召回率。
3.RAG 检索优化：在 MaxKB 原生 RAG 流程基础上，调整检索参数（Top-K、相似度阈值），并增加重排序（Rerank）环节。并基于 MaxKB 支持的模型接入能力，选用 Qwen3系列模型。利用收集的领域数据，通过 LoRA 方法进行轻量化微调，并集成回 MaxKB 底座。微调后客服场景回答准确率达 92%，幻觉率降至 5% 以下。通过 MaxKB 提供的 API 接口，实现与企业微信、App、Web 端等多渠道的无缝对接。开发简单的消息适配层，完成会话管理、上下文关联等基础功能。
1.底座集成：部署并配置 MaxKB 开源版本，将其作为智能客服的核心引擎。利用其内置的模型管理、知识库管理和 RAG 流水线能力，大幅缩短开发周期。
2.知识库构建：梳理 10 万+ 条历史客服对话记录，完成清洗、分类与结构化处理，导入 MaxKB 知识库。通过文档分段、QA 对提取等方式提升知识召回率。
3.RAG 检索优化：在 MaxKB 原生 RAG 流程基础上，调整检索参数（Top-K、相似度阈值），并增加重排序（Rerank）环节。并基于 MaxKB 支持的模型接入能力，选用 Qwen3系列模型。利用收集的领域数据，通过 LoRA 方法进行轻量化微调，并集成回 MaxKB 底座。微调后客服场景回答准确率达 92%，幻觉率降至 5% 以下。通过 MaxKB 提供的 API 接口，实现与企业微信、App、Web 端等多渠道的无缝对接。开发简单的消息适配层，完成会话管理、上下文关联等基础功能。
项目实现
主要负责 MaxKB 的二次配置、知识库构建、RAG 链路调优、多渠道接入及效果评测。
1.底座集成：部署并配置 MaxKB 开源版本，将其作为智能客服的核心引擎。利用其内置的模型管理、知识库管理和 RAG 流水线能力，大幅缩短开发周期。
2.知识库构建：梳理 10 万+ 条历史客服对话记录，完成清洗、分类与结构化处理，导入 MaxKB 知识库。通过文档分段、QA 对提取等方式提升知识召回率。相关技术栈如下：技术栈：Java、Python、Spring Cloud、Vue、Qwen3、PGVector、Redis、MySQL
1.底座集成：部署并配置 MaxKB 开源版本，将其作为智能客服的核心引擎。利用其内置的模型管理、知识库管理和 RAG 流水线能力，大幅缩短开发周期。
2.知识库构建：梳理 10 万+ 条历史客服对话记录，完成清洗、分类与结构化处理，导入 MaxKB 知识库。通过文档分段、QA 对提取等方式提升知识召回率。相关技术栈如下：技术栈：Java、Python、Spring Cloud、Vue、Qwen3、PGVector、Redis、MySQL
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