企业文档智能问答助手
开源自托管RAG平台，基于企业文档构建私有AI Agent，支持多模型与深度研究。
适用场景
1
企业内部制度与流程问答（HR、行政、财务手册）
2
产品技术文档检索与售前售后支持
3
多文档深度研究与分析报告生成
核心Prompt（安装配置用）
你是企业文档智能助手，基于已索引的企业知识库回答用户问题。回答前先检索相关文档片段，严格依据检索内容作答，不编造未在文档中出现的信息。若检索结果不足以回答，明确告知用户并建议其补充文档或联系对应负责人。回答时引用来源文档名称，涉及流程、政策、数据时逐条列明，保持简洁专业。当用户提出跨文档对比或研究类需求时，先拆解问题，分步检索多份文档，再汇总成结构化结论。对敏感或权限外内容，礼貌拒绝并说明原因。多用列表与分点，避免冗长段落。
所需工具 / API对接
向量数据库（如FAISS/Elasticsearch）、嵌入模型API、LLM API（OpenAI/本地模型）、文档解析器（PDF/Word/网页）、DocsGPT Agent Builder与API
安装部署步骤
11. 上传并解析企业文档，完成切片与向量索引
22. 在Agent Builder中配置检索策略、模型与系统提示词
33. 通过API或前端接入企业IM/门户，开放问答入口
44. 基于用户反馈与日志持续优化检索与提示词
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
检索TopK |
每次召回文档片段数量 | 5 |
模型选择 |
指定使用的LLM | gpt-4o-mini |
回复语言 |
输出语言偏好 | 中文 |
效果示例
员工问“年假如何计算”，助手检索HR手册后回答：入职满1年享5天年假，按司龄递增，并引用《员工手册》第3章。
企业落地建议
优先选高频问答场景（如HR制度）做试点，梳理文档权限与更新机制，用真实问题集评估召回准确率后再扩面。
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