全栈 Physical AI

工业 RAG 与知识

立足于你技术现实的答案——手册、规范、标准与日志——可追溯至来源，附带引用，并通过评估环路衡量缺乏依据的回答。

从你的文档到有据可引的答案。

工业知识存在于 PDF、规范、标准与维护日志之中——而非模型的权重里。检索增强生成让模型立足于这一语料，使每个答案都可追溯到一份来源文档。其结果是一个工程师能够信任的系统，因为他们可以核查它。

对来源语料的摄取与切分；嵌入与向量库；带重排序的检索；引用来源的有据生成；以及衡量忠实度的评估闭环——即答案是否真正由检索到的文本所支持。

针对 PDF、表格与扫描文档（OCR）的文档解析；基于 pgvector 的嵌入；带重排序的混合检索（语义加关键词）；强制引用使论断链接回来源；忠实度与检索质量评估；在 Mistral 或其他开放权重模型上生成。

工业 RAG 与通用 LLM

在工业场景，答案只有能追溯到来源才有用。