从传统搜索到智能问答：葡萄城自研 RAG 系统的技术实践与工程落地
一、引言 在数字化转型浪潮下，企业知识服务体系正经历着深刻变革。如何让用户高效获取所需信息，成为提升产品竞争力和用户满意度的关键。本文将系统介绍葡萄城自研 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）智能问答系统的技术创新、架构设计与工程实践，分享葡萄城在智能搜索与问答领域的探索与思考。 二、项目缘起：从搜索到智能问答的需求升级 1. 现状与挑战 葡萄城已建立了完善的知识服务体系，包括标准化文档、技术社区、搜索平台等。现有"葡萄城搜索中心"支持跨平台内容检索，覆盖官网、博客、社区、视频等多种内容源。然而，随着知识库规模的扩大和用户需求的提升，传统基于关键词的搜索方式暴露出诸多不足： 用户难以精准定位帮助文档中的功能说明； 技术支持人员难以快速查重和定位历史解决方案； 方案搜寻效率低，用户体验不佳。 2. 技术探索与自研动因 随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，基于 RAG 的智能问答成为提升知识服务能力的理想路径。在调研了多种开源与商业化 RAG 方案后，发现它们难以直接适配葡萄城多源异构的数据结构和业务需求。为此，我们决定自研 RAG 系统...
