AIclinicalresearch/docs/02-通用能力层/03-RAG引擎

RAG引擎

能力定位： 通用能力层
复用率： 43% (3个模块依赖)
优先级： P1
状态： ✅ 已实现（基于Dify）

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📋 能力概述

RAG引擎负责：

• 向量化存储（Embedding）
• 语义检索（Semantic Search）
• 检索增强生成（RAG）
• Rerank重排序

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📊 依赖模块

3个模块依赖（43%复用率）：

1. AIA - AI智能问答（@知识库问答）
2. ASL - AI智能文献（文献内容检索）
3. PKB - 个人知识库（RAG问答）

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💡 核心功能

1. 向量化存储

• 基于Dify平台
• Qdrant向量数据库（Dify内置）

2. 语义检索

• Top-K检索
• 相关度评分
• 多知识库联合检索

3. RAG问答

• 检索 + 生成
• 智能引用系统（100%准确溯源）

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🏗️ 技术架构

基于Dify平台：

// DifyClient封装
interface RAGEngine {
  // 创建知识库
  createDataset(name: string): Promise<string>;
  
  // 上传文档
  uploadDocument(datasetId: string, file: File): Promise<string>;
  
  // 语义检索
  search(datasetId: string, query: string, topK?: number): Promise<SearchResult[]>;
  
  // RAG问答
  chatWithRAG(datasetId: string, query: string): Promise<string>;
}

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📈 优化成果

检索参数优化：

指标	优化前	优化后	提升
检索数量	3 chunks	15 chunks	5倍
Chunk大小	500 tokens	1500 tokens	3倍
总覆盖	1,500 tokens	22,500 tokens	15倍
覆盖率	~5%	~40-50%	8-10倍

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🔗 相关文档

• 通用能力层总览
• Dify集成文档

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最后更新： 2025-11-06
维护人： 技术架构师