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#简述流程思路

• 用户提问 → 意图识别(是否需要动态数据) →

  • 需要动态数据: 调用Function获取数据 → LLM生成回答

  • 不需要动态数据: 向量检索 → 重排 → LLM生成回答

#使用到的技术组件

开发语言: python

向量数据库: milvus (docker部署单机版) 

        存储所有知识库文档的 BEG-Base-ZH-V1 向量

        支持快速近似最近邻搜索（ANN）

向量嵌入模型: beg-base-zh-v1   cross_encoder 

        beg轻量对中文较为友好 适用于大规模检索场景 (点积或余弦相似度来衡量匹配程度)

        cor精度高 适合小范围本文进一步做相似度对比

其他:

        langChat框架作为核心控制器

        业务端提供HTTP REST API作为Function Call数据源

        fastapi 部署为web项目

        LLM 通过ollama调用Qwen1.5-0.5B  和 在线deepseekv3 

#流程图 

#关键点

意图识别的方式 

1 可以利用小参数模型 通过 问题原文本+定义的funcation参数 发送一次LLM ,通过相应内是否包含 tool_call信息判断; --我的实现方式 使用的是 Qwen1.5-0.5B 

2  关键词匹配 规则或正则表达式判断关键词  (如“天气”、“订单号”等）

3 分词 , nlp语义相似度 , 如果与关键词近似值>0.95以上 可以认为是有意图

RAG提升准确度

stup1: 用户问题 ==> Embedding ==> milvus索引 ==> 相似度排序取前10条

stup2: 用户问题 依次和 向量结果集的原文本 精细对比 再取前3条

ps: milvus存储 文档向量时, 切片的原文也要一并存储关联!!! 

总结:

1. 搭建 Milvus 并导入知识库；
2. 配置好 Embedding 和 Cross-Encoder；
3. 实现意图识别模块；
4. 用 LangChain 构建完整的问答链；
5. 多轮对话状态管理；