1.请详细描述完整的RAG系统架构，包括主要组件和数据流向？

当用户上传文档后，我们首先通过 Upload 接口来处理上传文件，并支持分片上传避免大文件传输问题。然后很关键的一点是，我们没有选择同步处理，而是把文件处理任务丢到 Kafka 的消息队列里，这样用户上传完就能立即得到响应，不用等待漫长的处理过程。

接下来是文档解析环节， FileProcessingConsumer 作为 Kafka 消费者会异步处理这些任务。我们使用 Apache Tika 来解析各种格式的文档，比如 PDF、Word、Excel 等，然后通过 ParseService 把文档内容切分成小段，这样做的好处是既能保持语义的完整性，又能控制向量化的粒度。

向量化这块是整个 RAG 系统的核心， VectorizationService 会调用豆包的 Embedding API 把文本转换成向量表示。我们选择把这些向量存储在 Elasticsearch 中，主要是因为 ES 在向量检索方面的性能比较好，而且支持混合检索。

说到检索，这是 RAG 系统能否准确回答问题的关键。我们实现了混合检索策略，既有基于向量相似度的语义检索，也有传统的关键词检索，这样能够在不同场景下都有比较好的召回效果。特别重要的是，我们在检索时加入了权限控制，确保用户只能检索到自己有权限访问的文档。

生成这块，我们集成了 DeepSeek 大语言模型，通过 DeepSeekClient 来调用 API。这里有个技术细节就是我们支持流式响应，用户不用等到整个回答生成完才能看到结果，而是可以实时看到 AI 的回答过程，体验会好很多。

整个对话流程是通过 ChatHandler 来协调的，它会先调用检索服务找到相关文档，然后把这些文档作为上下文传给大语言模型，最后把生成的回答通过 WebSocket 实时推送给用户。我们还在 Redis 中维护了对话历史，这样 AI 能够理解上下文，进行多轮对话。

权限控制方面，我们实现了基于组织标签的多租户架构。通过 OrgTagAuthorizationFilter 确保用户只能访问自己组织内的文档，实现数据的安全隔离。

总的来说，这套 RAG 架构的设计理念就是要在保证准确性的前提下，尽可能提升用户体验和系统性能，同时确保企业级的安全性。

2.在设计RAG系统时，如何选择合适的向量数据库？Elasticsearch、Pinecone等有什么区别？

首先说说我们为什么在派聪明中选择了 Elasticsearch。第一个原因是我们团队对 ES 比较熟悉，第二个原因是 ES 的混合检索能力很强，既支持传统的全文检索，也支持向量检索，这对 RAG 系统来说是个很大的优势。

但是说实话，ES 在纯向量检索性能上并不是最优的选择。如果系统主要是向量相似度搜索，专门的向量数据库会更合适。比如 Pinecone，它是专门为向量检索设计的云服务，性能确实很不错，而且使用起来很简单，基本上开箱即用。但是有个问题就是成本，特别是数据量大的时候，费用会比较高。而且作为云服务，数据安全和合规性可能是一些企业需要考虑的问题。

就我个人的体验来说，可以先用 ES 这样的通用方案快速验证业务价值，等业务稳定后再根据性能瓶颈考虑迁移到专门的向量数据库。这样既能快速上线，又能控制技术风险。毕竟 RAG 系统的核心价值还是在业务逻辑和数据质量上，选择合适的就行，不一定非要追求最新最炫的技术。

3.RAG系统中的混合检索是什么？如何实现？

混合检索简单来说就是把不同的检索方法结合起来，取长补短，提高检索的准确性和召回率。

在派聪明项目中，混合检索主要是结合了两种检索方式：语义检索和关键词检索。语义检索就是基于向量相似度的，它能够理解查询的语义含义，即使用词不完全匹配也能找到相关内容。比如用户问"如何提升工作效率"，它能找到包含"提高生产力"、"优化流程"这样语义相关的文档。而关键词检索就是传统的全文检索，它对精确匹配很有效，特别是一些专业术语、人名、地名这种。

在技术实现上，我们是这样做的。首先对用户查询同时执行向量检索和全文检索，然后把两个结果集合并。这里有个关键问题就是如何合并和排序。我们采用的是加权融合的方式，给语义检索和关键词检索分别设置权重，然后计算综合