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 ...