项目定位
企业资料问答样板，适合把制度、FAQ、产品说明变成可追溯的问答入口。
项目 / RAG Knowledge Base
联系PRIVATE KNOWLEDGE QA
RAG Knowledge Base
Spring Boot + pgvector
资料上传、切片、embedding、Top-K 检索、来源引用和资料外边界；可包装为企业资料智能问答样板。
RAGpgvectorEmbedding
case-study.previewverification
验证证据
来源可追溯
资料外边界
可嵌入业务
01
项目定位
02
适用场景
适合企业制度、产品说明、FAQ、项目文档、内部知识库等资料驱动问答场景。
适合客户展示 AI 问答的可信边界：回答能追溯，资料外不乱答。
03
技术栈与架构
文档进入系统后完成切片、embedding、向量入库和 Top-K 检索；回答必须绑定来源引用，资料外问题返回 found=false 或转人工处理。
Spring BootPostgreSQLpgvectorEmbeddingTop-K RetrievalSource CitationHandoff Boundary
01
Ingestion
资料上传、切片、清洗、元数据记录和版本边界。
02
Vector Store
embedding 入库到 pgvector，并保留来源、段落和文档上下文。
03
Retrieval
Top-K 检索、相似度阈值、弱相关问题识别和来源聚合。
04
Answer Contract
答案绑定来源引用，资料外问题明确拒答或转人工。
04
系统流程
01
资料上传
02
切片入库
03
Embedding
04
Top-K 检索
05
来源引用
06
资料外边界
05
交付结果
可追溯
回答绑定来源引用，方便客户、运营或内部团队复核
资料边界
资料外问题返回 found=false 或转人工，避免无依据回答
企业样板
可复用于制度、FAQ、产品说明、项目文档等资料问答入口
06
我的贡献
检索链路
文档切片、embedding 入库、Top-K 检索、答案生成和来源引用。
资料外边界
资料外问题走 found=false 或人工处理，避免无依据回答。
07
难点与解决方案
来源可解释
答案必须能回到原始资料，方便客户或团队复核。
08
验证证据
来源可追溯
回答必须带来源，便于客户、运营、客服或内部团队复核。
资料外边界
没有足够依据时返回 found=false 或转人工，不强行生成看似正确的答案。
可嵌入业务
可作为客服、后台管理、内部文档助手或项目资料检索入口的基础模块。
需要类似 App、后台或 AI MVP 交付，可以直接沟通。
Email: mikehot668@gmail.com · GitHub: github.com/mikehot