知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统

Rudy 2026-3-10 113 3/10

知源助手-研发团队Agentic RAG系统

https://github.com/RudyGo8/ZhiYuan_Agentic.git

知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统

一、项目概述

ZhiYuan Agent 是一个前后端分离的 Agentic RAG 项目,目标是提供可追踪、可落库、可流式展示的知识问答能力。系统支持用户认证、会话管理、文档上传与向量检索、SSE 流式回答、RAG Trace 展示,以及可选的 MCP 外部只读检索(gitmysql)。

## 功能特性

- 用户认证:注册、登录、JWT 鉴权、管理员权限控制
- 会话管理:会话列表、会话详情、删除会话
- 文档管理:上传 PDF/Word/Excel,自动分块并写入向量库
- RAG 检索:混合检索(dense+sparse)、可选 rerank、auto-merge、查询重写(step_back/HyDE/complex)
- Agent 对话:普通问答与 SSE 流式问答
- 可观测性:SSE 输出 `content` / `rag_step` / `trace` / `[DONE]`
- 追溯能力:消息落库时携带 `rag_trace`,可回放检索过程
- MCP 集成:支持 `git`、`mysql` 两类只读外部来源(按策略启用)

流程图

知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统

二、系统架构

知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统



三、可视化监控(换了版本,待更新v1.1)

1.Milvus向量库

包含数据、索引、chunk

知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统

2.LangSmith测试

知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统

3.评估Rag性能

加载数据集(AI根据场景写csv,question and answer)

知源助手:基于 Agentic RAG 的可追溯知识问答系统

评估设置

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得分0-1,分越高越准确,不好优化模型与架构

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三、RAGAS 评估性能

 

 

 


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最后修改:2026年5月14日
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