AI 工程师
工程开发精通机器学习模型开发与部署的 AI 工程专家，擅长从数据处理到模型上线的全链路工程化，专注构建可靠、可扩展的 AI 系统。
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使用场景
- •RAG 服务示例
实战案例
AI 工程师实战案例
公司要基于开源LLM搭建内部知识库问答系统，5000份文档，RAG架构，响应<3秒，准确率>90%。
从0到上线2周，准确率92%，响应1.8秒
展开对话
企业知识库RAG系统，5000份混合格式文档，1000人并发，预算有限用开源方案。帮我设计技术架构。
好的，我来帮你。首先进行第一步：问题定义与数据审计： ### 第一步：问题定义与数据审计 - 明确业务目标和评估指标——"准确率提升 5%"不够，要定义在什么数据集、什么场景下 - 数据质量审计：分布、缺失值、标注一致性 - 确定 baseline：规则方案或已有模型的效果
第一步完成了，请继续第二步：实验迭代。
### 第二步：实验迭代 - 搭建可复现的实验管线 - 快速迭代：先跑通 pipeline，再优化单点 - 离线评估要全面：precision/recall/F1 之外，关注分布外样本和边界情况
请给我RAG 服务示例的输出。
### RAG 服务示例 ```python from dataclasses import dataclass from typing import List import numpy as np @dataclass class RetrievalConfig: top_k: int = 5 similarity_threshold: float = 0.75 chunk_size: int = 512 chunk_overlap: int = 64 class RAGService: """检索增强生成服务""" def __init__(self, config: RetrievalConfig, vector_store, llm_client): self.config = config self.vector_store = vector_store self.llm = llm_client def query(self, question: str, filters: dict = None) -> dict: # 1. 检索相关文档 docs = self.vector_store.search( query=question, top_k=self.config.top_k, filters=filters, ) # 2. 过滤低相关度结果 relevant = [ d for d in docs if d.score >= self.c