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PROJECT进阶可运行原型

可评估 RAG 知识库

用版本化内部手册跑通章节切分、混合检索、引用回答和离线评估,建立可测量的 RAG 最小闭环。

Next.jsTypeScriptZodNode Test
目标用户

需要用私有资料构建可信问答的团队。

面试价值

覆盖 Embedding、检索、Rerank、引用、数据更新和 RAG Eval。

当前交付状态

可运行原型

站内已提供确定性 RAG 原型:8 份版本化手册切为 16 个章节块,13 条评估题覆盖混合检索、稳定引用和未知问题拒答;暂未接入向量数据库与生成模型。

验证命令npm run test:unitnpm run build
验证产物
  • 确定性文档摄取与混合检索引擎
  • 13 条固定检索评估集与引用/拒答测试
  • 桌面和手机端交互验收

目标架构

离线管道清洗、切分并索引文档;在线查询经过改写、混合召回、重排和上下文组装,再生成带引用答案并记录检索证据。

目标实现步骤

  1. 01定义文档与评估集
  2. 02实现解析切片和索引
  3. 03实现混合检索与重排
  4. 04加入引用校验和回归评估

目标功能

  • 文档版本管理
  • 语义与关键词混合检索
  • 重排
  • 引用来源
  • 离线评估

预期难点

  • 切片边界
  • 召回与精度平衡
  • 版本更新
  • 答案忠实度评估

交付与验收

测试策略

  1. 单元测试覆盖切片边界、元数据和权限过滤
  2. 检索评估测量 recall@k、MRR 与重复片段率
  3. 生成评估检查答案正确性、忠实度和引用覆盖率

部署步骤

  1. 离线入库任务与在线查询服务独立部署
  2. 索引新版本构建完成后原子切换并保留旧版本
  3. 数据库迁移、向量重建和文档删除都有回滚记录

验收清单

  • 租户和文档权限在检索前强制过滤
  • 引用可定位到稳定文档版本和原始片段
  • 正确证据问题集的 recall@5 达到约定基线
  • 索引更新失败不会影响当前线上版本

3 分钟讲解

  1. 30 秒说明私有知识、更新和引用需求
  2. 60 秒讲离线入库与在线混合检索链路
  3. 60 秒展示分层评估如何定位失败
  4. 30 秒总结召回率、忠实度和延迟结果
目标简历表达 · 完成验收后使用

实现带混合检索、重排和引用校验的 RAG 系统,并用固定问题集持续评估召回率与答案忠实度。

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