AI RAG管道构建器
可视化构建检索增强生成（RAG）系统，支持文档切分、向量嵌入、检索策略配置，快速搭建企业级知识库问答系统
RAG管道构建器界面
可视化RAG构建器即将上线
功能特点
- ✓ 可视化RAG流程编排，支持文档加载、切分、嵌入、检索、生成全流程配置
- ✓ 智能文档切分策略，支持按段落、句子、语义块切分，保持上下文完整性
- ✓ 支持多种向量数据库：Pinecone、Weaviate、Chroma、Milvus、Qdrant等
- ✓ 高级检索策略：混合检索（向量+关键词）、重排序、上下文压缩、查询改写
- ✓ 内置评估指标：检索准确率、生成质量、幻觉检测，持续优化RAG效果
使用步骤
- 上传知识库文档（PDF、Word、TXT、网页等）
- 配置文档切分策略和向量嵌入模型
- 选择向量数据库，配置检索策略
- 连接LLM生成模型，测试问答效果
常见问题
什么是RAG系统？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是检索增强生成技术，通过检索外部知识库来增强LLM的回答质量，减少幻觉，提高准确性和时效性。
支持哪些文档格式？
支持PDF、Word、Excel、PPT、TXT、Markdown、HTML、网页URL等常见格式，也支持从数据库和API导入数据。
如何选择合适的向量数据库？
根据数据规模和使用场景选择：小规模（<100万向量）推荐Chroma；中等规模推荐Pinecone、Qdrant；大规模企业级推荐Milvus、Weaviate。
如何提高RAG系统的准确性？
优化文档切分策略、使用混合检索、添加重排序步骤、优化提示词模板、定期更新知识库。系统提供评估指标帮助持续优化。
可以部署到生产环境吗？
支持。可以导出为Docker Compose配置、Kubernetes YAML，或直接生成Python/Node.js代码，方便部署到生产环境。