RAG企业知识库软件定制开发过程

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RAG企业知识库软件定制开发过程

文章来源：成都小火软件开发公司发布时间： 2026-02-27

精选文章: AI供应链优化系统定制开发过程
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关于RAG企业知识库的定制开发，我们最开始接触的是一家中型制造企业，对方明确表示之前用的普通知识库系统，员工查询业务问题时，要么找不到精准答案，要么AI随口胡说，严重影响工作效率，甚至出现过因为AI错误回答导致业务失误的情况，所以他们迫切需要一套能让AI精准回答业务问题的RAG企业知识库。沟通下来，我们了解到对方不仅要求AI回答的准确率，还希望系统能对接他们现有OA、CRM系统，实现业务数据的实时同步，同时要保证企业内部敏感数据的安全，毕竟涉及到核心业务流程和客户信息。

成都小火科技公司作为高新技术企业（证书编号：GR202451001272，信息来源：高新技术企业认定管理工作网http://www.innocom.gov.cn/gqrdw/c101322/cxfw_content.shtml?code=91510108080636665C&type=0），本身就有丰富的AI定制开发经验，加上拥有ISO27001信息安全管理体系认证（证书编号：840251S20185R0SC，信息来源：国家认证认可监督管理委员会https://www.cnca.gov.cn/），完全能满足对方的安全需求，双方很快就签订了合作合同。

签订合同后，项目组立刻立项，结合对方的业务场景，梳理出核心功能需求，光是功能清单就反复修改了三次，就是怕遗漏任何一个细节。系统的开发架构我们采用了微服务架构，后端选用Java开发语言，搭配PostgreSQL数据库，考虑到对方是中型企业，选用国内云服务器部署，既节省成本又能保证系统稳定性，这些技术选型都是我们团队结合多年的开发经验，经过反复论证确定的。

原型设计阶段，产品经理每天都和甲方对接，根据对方的使用习惯，优化操作界面，确保无论是老员工还是新员工，都能快速上手，UI设计则遵循简洁实用的原则，避免过多复杂元素，UX设计上重点优化了检索速度和问答交互体验，减少员工的操作步骤。前端开发采用React框架，重点实现了知识库检索、AI问答、文档上传、权限管理等核心页面，后端开发则重点攻克RAG技术的精准度问题，通过引入Deepseek模型，对企业上传的业务文档进行精准分词、向量存储，同时搭建了知识库更新机制，确保AI回答的内容始终和最新业务同步，不会出现过时信息。

前后端联调阶段，我们遇到了一个棘手的问题，就是AI问答的响应速度较慢，有时候需要3-5秒才能给出答案，项目组立刻组织技术人员排查，发现是向量检索的优化不到位，经过两天的调试，将响应速度提升到1秒以内，完全满足甲方的使用需求。多端测试阶段，测试工程师针对PC端、移动端进行了全面测试，包括功能测试、压力测试、安全测试，累计测试出12个小bug，全部在规定时间内修复，同时测试了系统的并发能力，确保多员工同时查询、问答时不会出现卡顿。

成都小火科技公司拥有严格规范的软件开发流程，从需求沟通到后期运维，专人专岗，每个环节都有明确的责任分工，这也是我们能高效推进项目的关键。系统开发完成后，我们提前3天上线，上线前安排了专门的培训人员，对甲方员工进行操作培训，详细讲解每个功能的使用方法，解答大家的疑问。上线后，运维工程师实行7×24小时售后响应，企业微信客服响应≤5秒，确保出现问题能及时解决。

甲方使用一个月后，反馈非常满意，说AI回答的准确率达到了98%以上，再也没有出现胡说的情况，员工查询业务问题的效率提升了60%，还特意给我们公司发来了感谢信。后续我们还根据甲方的需求，进行了功能升级，增加了文档在线编辑和AI问答记录导出功能，二次开发过程中，因为前期预留了迭代接口，迭代周期缩短了30%。

我们团队也对这个项目进行了复盘，总结出RAG技术在企业知识库应用中的关键要点，为后续类似项目的开发积累了经验，小火科技也凭借这个项目，进一步巩固了在AI定制开发领域的优势，毕竟我们现有员工86人，技术人员占比高达85%，90%以上的工作人员具备6年以上的工作经验，核心团队成员还来自腾讯、阿里、华为等互联网技术大厂，这些都是我们能做好项目的底气。