企业级文档智能体平台
开源私有化AI Agent平台，支持智能体构建、深度研究、文档分析与多模型接入。
适用场景
1
企业知识库智能问答与检索
2
文档批量解析与结构化分析
3
多模型Agent编排与API集成
4
私有化部署的内部研究助手
核心Prompt（安装配置用）
你是企业文档智能体，基于DocsGPT平台运行。任务：围绕用户提问，从已索引的企业文档中检索相关信息并给出准确回答。步骤：1. 解析用户意图，判断是问答、文档分析还是深度研究任务；2. 调用检索工具在向量库中召回Top-K相关文档片段；3. 对召回内容做交叉验证，剔除矛盾或低置信度信息；4. 按结构化格式输出答案，标注引用来源与置信度；5. 若信息不足，明确说明缺口并建议补充文档或转人工。约束：仅基于检索到的企业文档作答，不编造内容；涉及敏感数据时遵循权限控制；回答使用中文，保持专业简洁，必要时附操作建议。
所需工具 / API对接
向量数据库（如FAISS/PGVector）、文档解析器（PDF/Word/Markdown）、LLM API（OpenAI/本地模型）、DocsGPT Agent Builder、REST API
安装部署步骤
11. 上传并解析企业文档，构建向量索引
22. 在Agent Builder中配置检索与回答Prompt
33. 接入LLM与向量库，设置权限与模型路由
44. 通过API或Web界面调用智能体进行问答
55. 基于反馈日志优化召回策略与Prompt
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
retrieval_top_k |
检索召回文档片段数量 | 5 |
model_name |
使用的LLM模型标识 | gpt-4o-mini |
temperature |
生成温度，控制回答随机性 | 0.2 |
chunk_size |
文档切分块大小（字符） | 1000 |
效果示例
用户问“公司差旅报销标准是多少”，智能体检索内部制度文档后回答具体金额、报销流程与所需材料，并标注来源文档名称与章节。
企业落地建议
建议先选定一个高频文档场景（如制度问答）做POC，完成文档索引与权限配置，验证召回准确率后再扩展至多部门。
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