2026年4月项目:智能体+RAG的文档理解和问答系统
智能体+RAG原理探索,简单实现了一下,结合了智能体的RAG
实现了:
1. 多格式文件支持
支持 TXT、Word (.docx)、PDF、图片等常见格式
自动解析并提取文本内容
内嵌图片自动识别和描述生成
2. Graph RAG 知识图谱增强
实体提取:自动识别文档中的关键实体
关系构建:发现实体间的关联关系
混合检索:结合关键词、向量和图结构检索,提升问答准确率
3. 智能问答能力
基于文档内容的精准回答
支持图片分析问答
流式输出,打字机效果
当前 RAG 优化策略
| 优化项 | 实现方式 |
|---|---|
| 意图扩展 | LLM 生成同义词 / 相关词,扩大检索召回 |
| 多关键词匹配 | 子串匹配 + 精确匹配加权评分 |
| Top-K 筛选 | 最多取 5 个最相关 chunk 作为上下文 |
| 图片关联 | chunk 元数据记录图片索引,检索时关联返回 |
| Graph RAG | 实体→关系→邻居节点图检索 |
| 防重复机制 | 后处理清洗重复词语 |
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