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交付包 · v1.0.0
企业知识库 RAG Agent 交付包
Enterprise Knowledge Base RAG Agent Pack
把企业文档、制度、产品资料变成可自然语言问答的知识库 Agent，含切片策略、向量检索配置、引用来源回答、权限分组与幻觉测试集。
适合谁
企业服务商AI 顾问内部 IT 团队SaaS 服务商
技术栈
LangChain / LlamaIndexpgvectorMCPPostgresOpenAI / 兼容模型
- 人工确认
- 关键节点需要
- 授权
- commercial-use-with-limits
- 更新于
- 2026-05-21
解决的痛点
- 企业有大量文档但员工查找效率低
- 希望用自然语言问答访问内部知识
- 对答案可信度(来源引用)与权限隔离有要求
你提供（输入）
- · Markdown / PDF / 网页文档
- · 权限分组定义
- · (可选)Notion / 飞书 / Google Drive 接入凭证
你得到（产出）
- · 文档上传与解析流程
- · 切片策略 + 向量检索配置
- · 引用来源回答实现
- · 权限分组设计
- · Notion / 飞书 / Google Drive 接入示例
- · RAG 幻觉测试集
- · 部署与运维文档
- · 需求访谈表 / 报价单 / 验收单
交付包内容
统一目录结构,保证每个交付包的一致性与可交付性。
/source-code可运行代码可直接运行并二次开发的核心实现
/docs部署与开发文档部署、配置与二次开发说明
/promptsPrompt 与系统规则经过打磨的提示词与系统约束
/workflowsAgent 工作流工作流编排与节点配置
/evals测试与评测测试用例与上线评测标准
/templates交付模板需求访谈表 / 报价单 / 验收单
/demo演示数据与脚本演示数据集与现场演示脚本
/mcpMCP 接口示例MCP 工具调用示例
/license授权协议商用授权与使用范围说明
product.jsonAgent 可读商品说明供 Agent 检索/比较的结构化描述
前置要求
- 能运行 Node/Python 项目
- 有可用向量库(pgvector 或托管)
- 了解企业文档来源与权限需求
退款政策：7 天内未访问且未下载可全额退款。
常见问题
- 支持哪些文档格式？
- 内置 Markdown/PDF/网页解析示例,可扩展 docx、飞书/Notion 等来源。
- 如何避免乱答(幻觉)？
- 包内含引用来源回答实现与幻觉测试集,可在交付前量化评估。
- 权限怎么做？
- 提供按分组的检索过滤设计,确保用户只检索到有权访问的文档。