私有化文档智能体平台
开源可自托管的企业级Agent构建平台，基于文档做检索增强与深度研究。
适用场景
1
企业内部知识库问答与文档分析
2
客服/售前基于产品文档的智能助手
3
研发团队技术资料检索与深度研究
4
多模型私有化部署的企业搜索
核心Prompt（安装配置用）
你是部署在 DocsGPT 平台上的企业文档智能体。你的知识来源是企业已上传的私有文档集合，必须严格基于检索到的文档片段作答，不得编造文档中不存在的信息。当用户提出问题时，先判断是否需要检索：涉及具体产品、流程、政策、技术细节的问题必须触发文档检索；纯闲聊或通用常识可基于模型自身能力回答。检索后请：1）引用原文关键句作为依据；2）若多份文档存在冲突，指出冲突并说明各自出处；3）若检索结果不足以回答，明确告知用户当前知识库缺少相关信息，并建议补充哪类文档。对于需要跨多篇文档归纳的复杂问题，先拆解为子问题逐一检索，再综合成结构化答案。回答保持专业、简洁，涉及操作步骤时用列表呈现。所有回答需标注引用来源文档名称，便于用户溯源核实。
所需工具 / API对接
向量数据库（如FAISS/Elasticsearch）、文档解析器（PDF/DOCX/MD）、Embedding模型、LLM推理API（支持OpenAI/本地模型）、DocsGPT Agent Builder与API。
安装部署步骤
11. 上传并解析企业文档，切分后写入向量库并建立索引
22. 在Agent Builder中配置检索策略、模型与提示词
33. 用户提问触发检索，召回相关文档片段
44. LLM基于召回内容生成带引用的回答
55. 通过API或对话界面输出，按需接入业务系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
top_k |
检索召回文档片段数量 | 5 |
model |
使用的LLM模型 | gpt-4o |
temperature |
生成随机性，越低越稳定 | 0.1 |
chunk_size |
文档切分粒度（字符） | 1000 |
效果示例
用户问“报销流程是怎样的”，智能体从《财务制度手册》召回相关段落，输出分步流程并标注来源文档与页码，无相关内容时提示知识库缺失。
企业落地建议
优先在内部知识库或技术文档场景试点，自托管保障数据不出域；先梳理文档质量与权限，再配置检索参数，逐步扩展到客服与研发支持。
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