需通过rag架构将企业文档注入千问模型问答流程：一、文档结构化预处理；二、构建向量索引存入数据库；三、配置千问模型与rag推理链；四、部署内网webui并设访问限制；五、验证准确率与响应延迟。
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如果您希望让千问模型基于企业内部文档精准回答问题，但模型本身不具备私有知识，则需要通过检索增强生成（RAG）架构将文档内容注入问答流程。以下是搭建该系统的具体步骤：
一、准备知识文档并完成结构化预处理
该步骤的目标是将原始文档转化为模型可检索的语义单元。需去除页眉页脚、扫描件OCR噪声、表格格式干扰，并按语义完整性进行分块，确保每块文本能独立表达一个知识点。
1、收集企业可用文档类型，包括TXT、MD、PDF、Word及内部HTML页面。
2、对PDF文档使用PyMuPDF或pdfplumber提取纯文本，跳过图像与加密内容。
3、按段落切分文本，若段落过短（少于80字符），则合并至前一段；若过长（超600字符），则按句号或分号二次切分。
4、为每一块文本添加唯一ID与来源元数据（如文件名、页码、更新时间）。
二、构建向量索引并存入向量数据库
该步骤将文本块转换为高维向量，使系统可通过语义相似度而非关键词匹配实现精准召回，是RAG中“检索”环节的核心支撑。
1、选用text2vec-large-chinese或bge-m3作为嵌入模型，加载后批量生成文本块向量。
2、初始化Milvus或Chroma数据库，创建collection，字段包含id、vector、source、content。
3、将向量与对应元数据批量写入数据库，执行create_index操作，索引类型设为IVF_FLAT，nlist=1024。
4、插入完成后调用flush()确保数据持久化，并用search接口验证单条向量召回效果。
三、配置千问模型服务并启用RAG推理链
该步骤将千问模型接入检索结果，使其在生成答案时严格依据召回的文档片段，避免幻觉输出，保障答案的准确性与可追溯性。
1、部署Qwen1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4模型，使用vllm框架启动，监听端口8000。
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2、在LangChain中定义RetrievalQA链，设置retriever为MilvusVectorStoreRetriever，top_k=3。
3、编写prompt模板，强制要求模型仅依据context中提供的信息作答，并在末尾标注[来源: {source}]。
4、启动Chainlit前端服务，绑定LLM与retriever，验证输入“年假申请流程”是否返回带来源标注的结构化回答。
四、部署WebUI并限制内网访问范围
该步骤确保系统仅在企业可信网络内运行，防止知识外泄，同时提供直观交互界面，降低非技术人员使用门槛。
1、修改Chainlit配置文件，将host设为0.0.0.0，port设为8080，禁用public share功能。
2、在Nginx反向代理层添加IP白名单规则，仅允许可信子网（如192.168.10.0/24）访问。
3、为登录入口启用HTTP Basic Auth，用户名与密码由运维团队统一分发。
4、在页面底部固定显示水印：“本系统知识内容仅限内部员工使用，严禁截图外传”。
五、验证问答准确率与响应延迟
该步骤通过真实业务问题抽检，确认系统在关键场景下的可用性，避免上线后出现高频率误答或超时失败。
1、从HR制度、IT SOP、产品手册中各抽取10个典型问题，构成30题测试集。
2、人工标注每个问题的标准答案及对应原文位置（文件+段落编号）。
3、批量提交测试集至系统，记录每题响应时间（要求≤3.5秒）与答案匹配度（要求≥92%）。
4、对未达标题目分析原因：若为召回失败，优化embedding模型或分块策略；若为生成失准，调整prompt约束强度。
