- 固定长度分块不区分文档类型，条款被截断、问答对拆分、步骤断裂、表格切碎，完整信息分散在多个片段。
- 只做单稠密向量检索，专有名词、制度编号、专业术语关键词召回不足，纯关键词又无法理解同义转述。
针对 6 类企业文档单独设计切分逻辑，保护条款、问答、步骤、表格完整性，并搭配父子块策略。
客户当时卡在哪
- 固定长度分块不区分文档类型，条款被截断、问答对拆分、步骤断裂、表格切碎，完整信息分散在多个片段。不解决的代价：检索召回低、上下文残缺，大模型漏规则、错引条款。
- 只做单稠密向量检索，专有名词、制度编号、专业术语关键词召回不足，纯关键词又无法理解同义转述。不解决的代价：知识库存有答案却检索不到，或混入大量无关文档。
- 上游上下文破碎导致大模型漏条款、篡改制度规则、虚构不存在的规定。不解决的代价：用户得到错误的企业制度，带来合规风险。
- 答不准时无法区分是分块、检索还是生成环节的问题，缺少标准化评测与消融对比。不解决的代价：调优靠人工改参数、人工抽样，迭代效率极低。
- 基础 RAG 缺少角色权限、审计日志、版本管理、扫描件 OCR 解析、提示注入防护等企业必备能力。不解决的代价：无法直接用于真实企业内部生产环境。
FDE 怎么干的
针对 6 类企业文档单独设计切分逻辑，保护条款、问答、步骤、表格完整性，并搭配父子块策略。
关键判断：通用固定长度分块会破坏语义结构，按文档类型切分才能保住完整业务信息；父子块兼顾细粒度检索与完整上下文。
稠密向量做语义、稀疏向量做关键词，RRF 融合结果，再用交叉编码器重排序，并支持按文档元数据过滤检索范围。
关键判断：单一检索模式各有短板，融合重排才能同时覆盖专有名词召回与同义转述理解。
先做意图识别区分闲聊与知识问答；检索质量不足时自动改写查询做多轮重检索，最多 3 轮。
关键判断：用决策流把意图路由与检索质量兜底分开处理，避免无效检索直接进入生成环节。
采用 SSE 流式输出，可视化完整检索 Trace 链路，可看到每一步检索、融合、重排的分数与来源。
关键判断：让检索过程可观测，便于定位链路瓶颈而不是只看最终答案。
配套检索指标评测、LLM-as-Judge 回答三维评测、分块策略消融实验。
关键判断：用量化对比替代人工盲试，才能定位问题出在分块、检索还是生成。
补齐权限控制、操作审计日志、文档增量更新与版本管理、来源引用溯源、提示注入防护、扫描件 OCR 识别、一键部署。
关键判断：这些是真实企业内部生产环境的准入条件，缺失则无法落地。
完整经过
作者亲述：方案取舍、走过的弯路、怎么说服客户背景
企业需要沉淀内部规章制度、SOP 流程、FAQ、技术接口、员工手册、数据报表等资料，希望员工用自然语言直接查询，减少翻阅文档和咨询行政、技术人员的人力成本。初期直接采用通用 RAG 方案上线：固定长度滑动窗口分块，不区分文档业务类型，只做单稠密向量检索。
怎么打
基于 LangGraph 搭建 Agentic 工作流。分块上做类型自适应，针对 6 类企业文档单独设计切分逻辑，搭配父子块策略。检索上搭建稠密加稀疏混合链路，RRF 融合后做交叉编码器重排序，并支持按元数据过滤。决策流先做意图识别区分闲聊与知识问答，检索质量不足时自动改写查询多轮重检索，最多 3 轮，采用 SSE 流式输出并可视化完整检索 Trace。同时配套检索指标评测、LLM-as-Judge 回答评测与分块策略消融实验，并补齐权限、审计、版本管理、来源溯源、提示注入防护、OCR 与一键部署等企业级特性。
结果
系统按文档类型自动分块并写入稠密与稀疏向量；员工提问后经意图分析、混合检索、RRF、重排获取上下文，结合对话历史流式返回答案，界面可查看完整检索链路与参考来源，并可运行评测脚本量化评估效果。
边界
权限控制仅管理员可上传与删除；认证信息由服务端解析，前端不可伪造；审计日志覆盖登录、提问、上传、删除等操作；删除采用软删除并从向量库按来源清除后重建索引。
踩过的坑
只写顺利过程的案例，客户默认是包装过的这个方案解决不了什么
敢写边界，才说明真的做过- ×权限控制仅管理员可上传与删除文档。
- ×认证信息由服务端解析，前端不可伪造。
- ×审计日志覆盖登录、提问、上传、删除等操作。
- ×删除采用软删除，并从向量库按来源清除后重建索引。
相关链接
代码与演示入口，核验状态如实标注结果
每个指标都附统计口径核验依据
仅对平台开放本案例已提交 0 项核验材料（验收单、周报、客户确认等），由平台逐项核对。原件含客户名称与金额，不对外展示。
客户见证人
本案例已获客户确认（L3）。见证人信息由客户自愿补充，用于进一步支持「可参考联系」（L4）。
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