在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。
而在RAG的诸多场景中，基于多文档高精度智能分析与问答系统，也就是知识库又必然是我们最常遇到，且企业场景最刚需的一类。
那么如何做好知识库？
本文将以开源项目Paddle-ERNIE-RAG为例，对其关键技术进行说明介绍。
项目地址：https://github.com/LiaoYFBH/Paddle-ERNIE-RAG
该系统集成了 在线 OCR 解析、Milvus 混合检索（向量+关键词） 以及 多维度的重排序（Reranker） 策略，可以提升低资源环境下的检索准确率，以实现高精度多文档分析与问答。
01
系统架构概览
本项目的系统主要由四个核心模块组成：
1. 数据提取层：使用在线 OCR API 进行高精度的文档布局分析（Layout Parsing）。
2. 存储层：利用 Milvus 向量数据库存储 Dense Embedding，同时维护倒排索引以支持关键词检索。
3. 检索与问答层：实现向量检索与关键词检索的加权融合（RRF），集成 ERNIE 大模型 API 接口生成回答。
4. 应用层：基于 Gradio 构建交互界面。
🔗 项目资源
🐙 GitHub 代码仓库：https://github.com/LiaoYFBH/Paddle-ERNIE-RAG
🚀 星河社区在线应用：https://aistudio.baidu.com/application/detail/107183
02
关键技术实现
2.1 PP-StructureV3 文档解析
针对科研论文中常见的双栏排版、公式混排及图表嵌入问题，传统的 PyPDF2 等纯文本提取工具往往力不从心（容易导致段落乱序、表格崩坏）。
为此，本项目在 backend.py 中封装了 OnlinePDFParser 类，直接集成 PP-StructureV3 在线 API 进行高精度的文档布局分析（Layout Parsing）。
该方案具备三大核心优势：
结构化输出：直接返回 Markdown 格式（自动识别标题层级、段落边界）。
图表提取：在解析文本的同时，自动提取文档中的图片并转存，为后续的“多模态问答”提供素材。
上下文保留：基于滑动窗口进行切分，防止关键信息在切片边界丢失。
2.1.1 核心解析逻辑
在 backend.py 中，我们构建了 API 请求，将 PDF 文件流发送至服务端，并解析返回的 layoutParsingResults，提取出清洗后的 Markdown 文本和图片资源。
# backend.py (OnlinePDFParser 类核心逻辑摘要)def predict(self, file_path): # 1. 文件转 Base64 with open(file_path, "rb") as file: file_data = base64.b64encode(file.read()).decode("ascii") # 2. 构造请求 Payload payload = { "file": file_data, "fileType": 1, # PDF 类型 "useChartRecognition": False, # 根据需求配置 "useDocOrientationClassify": False } # 3. 发送请求获取 Layout Parsing 结果 response = requests.post(self.api_url, json=payload, headers=headers) res_json = response.json() # 4. 提取 Markdown 文本与图片 parsing_results = res_json.get("result", {}).get("layoutParsingResults", []) mock_outputs = [] for item in parsing_results: md_text = item.get("markdown", {}).get("text", "") images = item.get("markdown", {}).get("images", {}) # ... (后续图片下载与文本清洗逻辑) mock_outputs.append(MockResult(md_text, images)) return mock_outputs, "Success"2.1.2 滑动窗口文本分块
拿到结构化的 Markdown 文本后，为了避免语义被生硬切断（例如一句话跨了两个 chunk），我们实现了一个带有 overlap（重叠区）的滑动窗口分块策略。
# backend.pydef split_text_into_chunks(text: str, chunk_size: int = 300, overlap: int = 120) -> list: """基于滑动窗口的文本分块，保留 overlap 长度的重叠上下文""" if not text: return [] lines = [line.strip() for line in text.split("\n") if line.strip()] chunks = [] current_chunk = [] current_length = 0 for line in lines: while len(line) > chunk_size: # 处理超长单行 part = line[:chunk_size] line = line[chunk_size:] current_chunk.append(part) # ... (切分逻辑) ... current_chunk.append(line) current_length += len(line) # 当累积长度超过阈值，生成一个 chunk if current_length > chunk_size: chunks.append("\n".join(current_chunk)) # 回退：保留最后 overlap 长度的文本作为下一个 chunk 的开头 overlap_text = current_chunk[-1][-overlap:] if current_chunk else "" current_chunk = [overlap_text] if overlap_text else [] current_length = len(overlap_text) if current_chunk: chunks.append("\n".join(current_chunk).strip()) return chunks2.2 Milvus 向量库与混合检索策略
2.2.1 知识库命名的工程化处理
在实际部署中，Milvus 等向量数据库对集合名称（Collection Name）通常有严格的命名限制。为了解决这一问题，我们在后端代码中实现了一套透明的编解码机制。
1. 编码 (Encode)：当用户创建如“物理论文”的库时，系统将其 UTF-8 字节转换为 Hex 字符串，并添加 `kb_` 前缀。
2. 解码 (Decode)：在前端展示时，自动将 Hex 字符串反解为原始中文。
import binasciiimport redef encode_name(ui_name): """把中文名称转为 Milvus 合法的 Hex 字符串""" if not ui_name: return "" # 如果是纯英文/数字/下划线，直接返回 if re.match(r'^[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*$', ui_name): return ui_name # Hex 编码并加前缀 kb_ hex_str = binascii.hexlify(ui_name.encode('utf-8')).decode('utf-8') return f"kb_{hex_str}"def decode_name(real_name): """把 Hex 字符串转回中文""" if real_name.startswith("kb_"): try: hex_str = real_name[3:] return binascii.unhexlify(hex_str).decode('utf-8') except: return real_name return real_name2.2.2 向量化入库与元数据绑定
在 OCR 解析并将长文本切分为 Chunks 后，系统并非简单地将文本存入数据库，而是执行了“向量化 + 元数据绑定”的关键步骤。
为了支持后续的精确溯源（Citation）和多模态问答，我们在设计 Milvus Schema 时，除了存储 384 维的 Dense Vector 外，还强制绑定了 filename（文件名）、page（页码）和 chunk_id（切片 ID）等标量字段。
这一过程在 vector_store.py 中通过 insert_documents 方法实现，采用批量 Embedding 策略以减少网络开销：
# vector_store.pydef insert_documents(self, documents): """批量向量化并写入 Milvus""" if not documents: return # 1. 提取纯文本列表，批量请求 Embedding 模型 texts = [doc['content'] for doc in documents] embeddings = self.get_embeddings(texts) # 2. 数据清洗：过滤掉 Embedding 失败的坏数据 valid_docs, valid_vectors = [], [] for i, emb in enumerate(embeddings): if emb and len(emb) == 384: # 确保向量维度正确 valid_docs.append(documents[i]) valid_vectors.append(emb) # 3. 组装列式数据 (Columnar Format) # Milvus insert 接口要求各字段数据以列表形式传入 data = [ [doc['filename'] for doc in valid_docs], # Scalar: 文件名 [doc['page'] for doc in valid_docs], # Scalar: 页码 (用于溯源) [doc['chunk_id'] for doc in valid_docs], # Scalar: 切片ID [doc['content'] for doc in valid_docs], # Scalar: 原始内容 (用于关键词检索) valid_vectors # Vector: 语义向量 ] # 4. 执行插入与持久化 self.collection.insert(data) self.collection.flush()
2.2.3 混合检索策略
检索前，系统首先利用 LLM 生成的问题的双语翻译，避免中文问题询问英文文档，使得关键词不匹配，以最大化语义覆盖。随后并行执行两路检索：
1. Dense (向量检索)：捕捉语义相似度（例如“简谐振子”与“弹簧振子”的语义关联）。
2. Sparse (关键词检索)：弥补向量模型对专有名词或精确数字匹配的不足（例如精确匹配公式中的变量名）。
向量检索容易因语义泛化而召回错误概念（如“弹簧振子”与“简谐振子”），而关键词检索能确保专有名词的精确命中，从而大幅提升准确率。
然后执行：
- RRF (倒排融合)：系统内部使用倒排秩融合算法 (Reciprocal Rank Fusion) 将两路结果合并，确保多样性。
# vector_store.py 中的检索逻辑摘要def search(self, query: str, top_k: int = 10, \*\*kwargs): '''向量检索(Dense+Keyword)+RRF 融合''' # 1. 向量检索 (Dense) dense_results = [] query_vector = self.embedding_client.get_embedding(query) # ... (Milvus search code) ... # 2. 关键词检索 (Keyword) # 通过 jieba 分词后构建 like "%keyword%" 查询 keyword_results = self._keyword_search(query, top_k=top_k * 5, expr=expr) # 3. RRF 融合 rank_dict = {} def apply_rrf(results_list, k=60, weight=1.0): for rank, item in enumerate(results_list): doc_id = item.get('id') or item.get('chunk_id') if doc_id not in rank_dict: rank_dict[doc_id] = {"data": item, "score": 0.0} # RRF 核心公式 rank_dict[doc_id]["score"] += weight * (1.0 / (k + rank)) apply_rrf(dense_results, weight=4.0) apply_rrf(keyword_results, weight=1.0) # 4. 排序输出 sorted_docs = sorted(rank_dict.values(), key=lambda x: x['score'], reverse=True) return [item['data'] for item in sorted_docs[:top_k * 2]]2.3 综合重排序算法
检索回来的片段（Chunks）需要进一步精排。在 reranker_v2.py 中，设计了一套综合打分算法。
评分维度包括：
1. 模糊匹配（Fuzzy Score）：使用 `fuzzywuzzy` 计算 Query 与 Content 的字面重合度。
2. 关键词覆盖率（Keyword Coverage）：计算 Query 中的核心词在文档片段中的出现比例。
3. 语义相似度：来自 Milvus 的原始向量距离。
4. 长度惩罚与位置偏置：对过短的片段进行惩罚，对 Milvus 召回的排名靠前的片段给予位置奖励。
5. 专有名词：
英文（看“大小写”特征）： 使用正则 `\b[A-Z][a-z]+\b|[A-Z]{2,}`，专门匹配首字母大写的单词（如 "Milvus"）或全大写的缩写（如 "RAG"），因为在英文中这些通常代表专有名词。
中文（看“连续性”特征）： 由于中文没有大小写，策略变成了 “切分+长度”：使用非中文字符作为分隔符切断句子，保留所有连续出现 2 个及以上\\的汉字片段（如“简谐振子”），将其视为潜在实体。
具体的分数占比见下图：
这种基于规则与语义结合的重排序策略，在无训练数据的情况下，比纯黑盒模型更具可解释性。
# reranker_v2.pydef _calculate_composite_score(self, query: str, chunk: Dict[str, Any]) -> float:content = chunk.get('content', '') # 1. 字面重合度 (FuzzyWuzzy) fuzzy_score = fuzz.partial_ratio(query, content) # 2. 关键词覆盖率 query_keywords = self._extract_keywords(query) content_keywords = self._extract_keywords(content) keyword_coverage = (len(query_keywords & content_keywords) / len(query_keywords)) * 100 if query_keywords else 0 # 3. 向量语义分 (归一化) milvus_distance = chunk.get('semantic_score', 0) milvus_similarity = 100 / (1 + milvus_distance * 0.1) # 4. 长度惩罚 (偏好 200-600 字的段落) content_len = len(content) if 200 <= content_len <= 600: length_score = 100 else: # ... (惩罚逻辑) length_score = 100 - min(50, abs(content_len - 400) / 20) # 加权求和 base_score = ( fuzzy_score * 0.25 + keyword_coverage * 0.25 + milvus_similarity * 0.35 + length_score * 0.15 ) # 位置权重 position_bonus = 0 if 'milvus_rank' in chunk: rank = chunk['milvus_rank'] position_bonus = max(0, 20 - rank) # 专有名词额外加分 (Bonus) proper_noun_bonus = 30 if self._check_proper_nouns(query, content) else 0 return base_score + proper_noun_bonus2.4 API 速率限制与自适应保护
在调用 LLM 或 Embedding 服务时，偶尔会遇到 429 Too Many Requests。本项目在 ernie_client.py 中实现了自适应降速机制：
# 遇到限流时的处理逻辑if is_rate_limit: self._adaptive_slow_down() # 永久增加请求间隔 wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(1.0, 3.0) # 指数退避 time.sleep(wait_time)def _adaptive_slow_down(self): """触发自适应降级：遇到限流时，永久增加全局请求间隔""" self.current_delay = min(self.current_delay * 2.0, 15.0) logger.warning(f"📉 触发速率限制(429)，系统自动降速: 新间隔 {self.current_delay:.2f}s")这保证了系统在大批量文档入库时的稳定性。
2.5 多模态问答
针对科研文档中包含大量关键图表（如实验数据、模型架构）的特点，本系统实现了“图表锁定”问答功能。核心技术实现包含以下三个维度：
1. 上下文增强 Prompt
后端在构建请求时，不仅发送图片本身，还检索该图片所在页面的 OCR 文本作为背景信息（Context）。Prompt 结构动态拼装了“图片元数据 + 背景文本 + 用户问题”，有效提升了模型对图表细节与上下文关联的理解能力。
# backend.py - 多模态问答核心逻辑# 1. 检索当前页面的 OCR 文本作为背景 (Context)# 系统根据文件名和页码，从 Milvus 中拉取该图所在的完整页面文本# page_num 来自前端图片文件名的解析 (e.g., "p3_figure.jpg" -> Page 3)page_text_context = milvus_store.get_page_content(doc_name, page_num)[:800]# 2. 动态拼装 Context-Enhanced Prompt# 关键点：将"视觉信息"与"文本背景"强制对齐，防止模型看图说话产生幻觉final_prompt = f"""【任务】结合图片和背景信息回答问题。【图片元数据】来源：{doc_name} (P{page_num})【背景文本】{page_text_context} ... (此处省略长文本)【用户问题】{user_question}"""# 3. 发送多模态请求 (Vision API)# 底层会将图片转为 Base64，与 final_prompt 一起发给 ERNIE-VL 模型answer = ernie_client.chat_with_image(query=final_prompt, image_path=img_path)2. Vision 接口封装
底层客户端（ernie_client.py）实现了 OpenAI 兼容的视觉协议。系统自动读取本地图片并转换为 Base64 编码，通过 image_url 格式构建多模态消息体，实现了图像数据与文本指令的联合推理。
# ernie_client.pydef chat_with_image(self, query: str, image_path: str): base64_image = self._encode_image(image_path) # 构造 Vision 消息格式 messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": query}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}" } } ] } ] return self.chat(messages)3. 降级策略
为保障系统的高可用性，backend.py 中设计了自动回退机制。若多模态接口调用异常（如模型不支持或网络错误），系统将自动捕获异常并无缝切换至标准文本 RAG 通道，利用 OCR 文本继续回答，确保用户对话流程不中断。
# backend.py 中的降级逻辑try: answer = ernie.chat_with_image(final_prompt, img_path) # ...except Exception as e: print(f"⚠️ 模型不支持图片，准备切换至文本模式。") # 降级：使用提取出的文本作为 Context 继续问答 answer, metric = ask_question_logic(final_prompt, collection_name)
03
界面交互与效果
3.1 深度 CSS 定制
前端基于 Gradio 搭建（main.py），采用自定义 CSS (modern_css) 搭建了美观的 UI 界面。重点改进了输入区域的视觉层级：将默认的灰色背景改为白底圆角卡片，并为发送按钮添加了渐变色与悬浮阴影，使其在视觉上更加现代与聚焦。
/* main.py - modern_css 片段 *//* 强制输入框白底圆角，模拟现代 Chat APP */.custom-textbox textarea { background-color: #ffffff !important; border: 1px solid #e5e7eb !important; border-radius: 12px !important; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05) !important; padding: 14px !important;}/* 渐变色发送按钮 */.send-btn { background: linear-gradient(135deg, #6366f1 0%, #4f46e5 100%) !important; color: white !important; box-shadow: 0 4px 10px rgba(99, 102, 241, 0.3) !important;}3.2 LaTeX 公式渲染为了保证公式在 UI 界面上能正常渲染出来，首先定义一套完整的 LaTeX 识别规则，涵盖行内与行间公式.这套配置被同时配置到对话框（Chatbot）和摘要区（Markdown），确保无论是模型的回答还是文档的摘要，公式都能被渲染：
# main.py 配置 LaTeX 规则latex_config = [ {"left": "$$", "right": "$$", "display": True}, # 识别行间公式 {"left": "$", "right": "$", "display": False}, # 识别行内公式 {"left": "\\(", "right": "\\)", "display": False}, # 标准 LaTeX 行内 {"left": "\\[", "right": "\\]", "display": True} # 标准 LaTeX 行间]随后，在实例化组件时将此配置注入：# 在 Chatbot 中启用 LaTeXchatbot = gr.Chatbot( label="Conversation", # ... 其他参数 ... latex_delimiters=latex_config # 关键配置：启用公式渲染)# 在摘要显示区启用 LaTeXdoc_summary = gr.Markdown( value="*暂无摘要*", latex_delimiters=latex_config)3.3 可解释性设计
在实际体验中，为了打破 RAG 系统的“黑盒”属性，本应用在界面中设计了两个维度的评价指标，分别对应微观与宏观视角：
相关性 (Relevance)：出现在聊天框的【参考来源】列表中。这是一个微观指标，它直接展示了 `Reranker` 给每一个具体文档切片打出的 `composite_score`（基于向量+关键词+规则的综合得分）。它的作用是告诉用户：“为什么系统引用了第 3 页这段话，而不是第 5 页那段？”
# backend.py - 构建参考来源列表sources = "\n\n📚 **参考来源:**\n"for c in final: # ... (去重逻辑) ... # 直接透传 Reranker 计算出的单片得分 sources += f"- {key} [相关性:{c.get('composite_score',0):.0f}%]\n"
置信度 (Confidence)：展示在【分析详情】面板中。这是一个宏观指标，系统提取 Top-1 切片的得分并进行归一化（Capped at 100%）作为本次问答的整体评分。它的作用是预警：“系统对自己生成的答案有多大把握？” 如果置信度低于 60%，即便模型生成的文字再通顺，用户也应警惕可能存在的“幻觉”风险。
# backend.py - 计算整体置信度# 1. 获取重排序后的 Top-1 片段final = processed[:22]top_score = final[0].get('composite_score', 0) if final else 0# 2. 归一化处理 (封顶 100%)，作为本次问答的"置信度"metric = f"{min(100, top_score):.1f}%"实现的 UI 界面效果如下，在回答中显示了相应来源向量的页数和相关性：
04
总结
4.1 功能亮点
高精度问答：集成百度文心大模型 API，利用文心大模型卓越的语义理解与生成能力，配合“向量+关键词”双路混合检索与 RRF 重排序算法，确保回答的精准度与鲁棒性。
多知识库管理：支持动态创建、切换和删除知识库。
召回率自测：内置 `test_self_recall` 函数，自动从库中抽取样本验证检索准确率。
实时反馈：上传大文件时，通过进度条实时显示 OCR 解析与 Embedding 入库进度。
4.2 未来改进
通过结合 Milvus 的向量能力与传统的关键词匹配技术，并辅以细粒度的重排序策略，本系统在低成本下实现了较高精度的文档问答。未来的优化方向将集中在：
引入本地 BGE-Reranker 模型替代规则打分。
利用提取的图片信息增强多模态问答能力。
