What it does
它解决什么问题？
该系统用于把大规模、低结构化、高噪声的知识材料转成可检索、可排序、可关联的高质量知识输入，让 RAG、搜索和知识问答系统在召回率、准确率和延迟之间取得更稳定的工程平衡。
多路知识检索
结合 DeepSearch、查询扩展、多路召回、稀疏候选裁剪、dense/SQDelta/CE 重排，提升海量知识库中的召回质量。
多模态数据表征
面向 OCR、文本、实体、关系和向量语义表征构建统一处理链路，让非结构化内容进入可检索知识空间。
知识图谱关联
通过实体抽取、关系抽取、规范化对齐和 curated 门禁，把知识从文档片段提升为可校验的结构化关系。
SparseLexical 一阶段裁剪
大规模语料先用稀疏倒排、posting 裁剪和 query cut 获取高信噪比候选，再交给精排链路处理。
高带宽索引处理
核心索引处理面向 GB/s 级数据通道优化，支撑大规模知识库的快速构建、更新和检索。
验收与真实边界
以统一门禁、真实数据复核、holdout 跟踪和真实性检查约束结果，便于评估指标可信度。
Performance
主验收性能指标
指标来自项目统一门禁与最终复核口径。对外展示主验收结果，同时保留 production-like holdout 作为持续优化跟踪项。
OCR 编辑距离
0.0326
目标 < 0.05
核心索引带宽
2.674 GB/s
目标 ≥ 1 GB/s
E2E p95 延迟
8.52 ms
目标 < 100 ms
NDCG@10
0.9852
目标 ≥ 0.9
Recall@20
1.0000
目标 ≥ 0.99
Curated 关系 F1
0.9973
目标 ≥ 0.99
Role
它起什么作用？
降低大模型噪声输入
在进入生成模型之前完成检索、过滤、重排和知识对齐，减少低相关内容对回答质量的干扰。
把非结构化内容变成知识资产
将 OCR 文本、文档片段、实体关系和向量表征整理成可检索、可追溯、可复核的知识底座。
服务高并发知识应用
用稀疏一阶段裁剪和高带宽索引处理，把质量指标与端到端延迟同时纳入工程约束。
Pipeline
从原始材料到高信噪比知识
OCR、文本、表格或文档片段进入抽取与清洗链路。
实体、关系、向量语义和稀疏词项被映射到统一知识表示。
SparseLexicalFirstStage 先裁剪高信噪比候选。
dense / SQDelta / CE 路径完成语义重排和质量提升。
统一门禁输出延迟、召回、NDCG、带宽和图谱指标。
Use Cases
适合哪些场景？
企业知识库、制度文档、合同和票据检索
RAG 系统的高信噪比召回与重排层
OCR 文档理解、结构化抽取和知识图谱构建
客服、法务、财务和供应链知识问答
大规模知识库增量索引和低延迟检索
需要验收指标、holdout 跟踪和可复核报告的知识工程项目
Knowledge Retrieval Console
知识检索验收工作台
Acceptance Snapshot
POC
想评估知识检索系统？
可通过邮件沟通知识库规模、数据类型、检索目标、验收指标和 POC 方式。