【Agent】OCR Agent 系统设计方案 OCR Agent 系统设计方案:工具体系、Prompt 设计与具体实现如果从 FDE(Forward Deployed Engineer)的角度设计一个 OCR Agent,我不建议简单地将 OCR 识别模型封装成一个 Tool,然后让大模型调用。 更合理的方案是:将 OCR Agent 设计成一个具备文档理解、任务规划、工具调用、质量评估、错误修复和结构化输出能力的智...
【FDE】医疗方案系统设计 目的 把医生长期积累的隐性经验,从大量真实医患对话中提炼出来,形成结构化、可审核、可追溯、可持续迭代的“医导知识体系”,最终让非医学专业的医导能够按照经过医生审核的知识回答患者常见问题。 解决的问题12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243医生日常与患者交流 ...
【RAG】PDF OCR、复杂版面与表格语义解析方案 PDF OCR、复杂版面与表格语义解析方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要新增独立的 PDF 解析流水线:文本页直接提取,扫描页或乱码页按优先级执行 OCR;通过独立版面分析服务识别标题、正文、表格、图片和页眉页脚;表格按页特征路由到 pdfplumber/Camelot/Tabula,并保存完整结构化数据。PDF 自动采用版...
【RAG】分块元数据增强与多向量检索 分块元数据增强与多向量检索方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要在完全保留原始 chunk 正文、章节和 chunk_id 的前提下,为每个 chunk 生成 5–10 个 BM25 友好关键词、约 50 字摘要及 1–2 个假设问题。使用独立轻量模型,失败时回退规则生成。Milvus 改为“表示行”模式,每个原始块、摘要及问题...
【RAG】分块大小与重叠窗口调优方案 分块大小与重叠窗口调优方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要新增独立的“分块调优”工作台,以固定评测集和黄金证据为依据,比较分块大小、重叠窗口与检索质量、上下文噪声、答案质量和计算成本之间的关系。 方案采用两阶段评测: 快速筛选:对默认 256/512/1024/1536 × 0%/10%/20%/25% 共 16 组参数,构...
【RAG】分块自动 QA 对生成与问题向量增强方案 分块自动 QA 对生成与问题向量增强方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要复用现有 hypothetical_questions 生成路径和 questions 向量召回路由,将其升级为“每个 L1/L2/L3 chunk 生成 3 个多样化 QA 对”:详情查询、比较/关系、概括各 1 个。问题单独生成向量并关联原 chunk...
【RAG】分块语义完整性评估方案 分块语义完整性评估方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要新增“规则检测 + LLM 语义评判 + 人工抽样校准”的评估体系,覆盖 L1、L2、L3 三种粒度。评估只读取现有 chunk、原文和父/邻接上下文,不重新分块;每次运行保存配置快照和 chunk 快照,支持文档级、知识库级查看以及历史版本对比。 评估模型与指标自动规则指...
【RAG】检索质检递归轮次证据明细补充方案 检索质检递归轮次证据明细补充方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要当前检索质检模块已完整展示多粒度路由和多跳识别结果,无需重做。唯一缺口是递归轮次只显示 chunk_ids,页面未展开实际证据。此次仅扩展 MultiHopStep 的快照数据和轨迹面板,使每轮都能看到来源、章节、粒度、分数及召回路由。 后端数据与接口 新增 Tr...
【RAG】多粒度检索 多粒度检索项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 实现内容 L1 章节摘要块 按章节/小节聚合 L2 chunk,并调用增强模型生成 150–300 字摘要,附带章节标题。 向量表示类型为 l1_summary,同时进入 BM25。 模型失败时使用 L2 摘要拼接回退,并标记为 degraded。 L2 段落级语义块 保留现有分块与...
【RAG】多跳问题识别与递归检索方案 多跳问题识别与递归检索方案项目地址:https://github.com/WiSiW/AI-RAG 摘要在查询改写之后、正式混合检索之前加入分层复杂度判定:规则特征 → 外部 BERT 分类器 → 轻量 LLM 快速判断。单跳问题继续走现有链路;多跳问题启动最多 3 轮 IRCoT 式检索,按子问题逐步补充证据,最终统一 Rerank 并生成回答。分类与检索轨迹对用户可见...