掘金· 唐青枫·· 23 天前精选AI 评分80
企业知识库 RAG 实战：混合检索、权限过滤与答案溯源
AI 导读
唐青枫拆解企业知识库 RAG 的落地架构，把登录授权、文档审核、异步索引、BM25 与向量混合检索、引用核验和运行追溯串成一条链路。文中给出 .NET 业务层加 Python AI 私网服务的分工，MySQL 作为授权与发布指针的权威源，ES 和 Milvus 只当可重建的检索投影，新索引先写 staging 代际、校验通过后再切换发布指针。
借鉴点
能拿走一套可落地的企业 RAG 分层架构，含 staging 代际切换、RRF 融合代码和权限先于检索的顺序，落到知识沉淀线；代价是需同时维护 MySQL、ES、Milvus 三套存储并自建评测集。
来源：掘金 · juejin.cn