云问：企业文档智能问答平台

云问是一个面向企业知识库场景的 RAG 工程化项目。它把文档导入、混合检索、质量校验、引用溯源、多轮问答和 MCP 工具化调用串成一个可演示的后端系统，用来解决企业产品手册、设备说明书、技术文档难查、难追溯、难复用的问题。

这个项目更适合作为 AI 应用后端作品集来阅读：重点不是单个 Prompt，而是一个 RAG 系统从文档入库、检索增强、回答生成到外部 Agent 调用的完整工程链路。

如果只看 3 分钟

• 项目定位：企业文档智能问答平台，支持 PDF / Markdown 文档导入、知识库检索、引用溯源和 MCP 调用。
• 技术关键词：FastAPI、LangGraph、Milvus、MongoDB、MinIO、BGE-M3、Reranker、CRAG、FastMCP、DashScope / Qwen。
• 我重点实现的能力：文档入库流程、多路检索与 Rerank、CRAG 质量判断、SSE 问答接口、MCP 工具封装、离线评测。
• 可展示结果：仓库内保留了文档入库、问答引用、图片引用展示截图，README 下方可直接查看。

项目亮点

Demo

文档入库工作台

文档入库工作台

文档问答与引用溯源

文档问答与引用溯源

图片引用展示

图片引用展示

系统架构

PDF / Markdown
    |
    v
FastAPI 文档导入服务
    |
    v
LangGraph 入库流程
    |-- PDF 转 Markdown
    |-- 图片处理 -> MinIO
    |-- 标题 / 段落切分
    |-- 文档主体识别
    |-- BGE-M3 向量化
    v
Milvus: 文档切片 / 主体索引

用户问题
    |
    v
FastAPI 问答服务 + SSE
    |
    v
LangGraph 查询流程
    |-- MongoDB 历史读取
    |-- 主体确认 / 查询改写
    |-- dense / sparse / HyDE / Web Search MCP
    |-- RRF 融合
    |-- Rerank 精排
    |-- CRAG 质量判断
    v
带引用的答案 / 补检 / 拒答

外部 Agent
    |
    v
FastMCP: yunwen_query_knowledge_base

核心模块

技术栈

• Python 3.12+
• FastAPI
• LangGraph / LangChain
• FastMCP
• Milvus
• MongoDB
• MinIO
• MinerU
• BGE-M3 / BGE Reranker
• DashScope / Qwen
• pytest

快速启动

1. 安装依赖

cd yunwen
uv sync

或：

pip install -e .

2. 配置环境变量

cp .env.example .env

按本地环境填写：

OPENAI_API_KEY=...
MILVUS_URL=http://localhost:19530
MONGO_URL=mongodb://admin:admin123@localhost:27017
MINIO_ENDPOINT=localhost:9000

3. 启动依赖服务

cd docker
docker compose up -d

默认依赖：

Milvus: 19530
MinIO: 9000 / 9001
MongoDB: 27017

4. 启动后端服务

python -m app.import_process.api.import_server
python -m app.query_process.api.query_server
python run_mcp_server.py

常用入口：

文档入库：http://127.0.0.1:8000/import
文档问答：http://127.0.0.1:8001/chat.html
健康检查：http://127.0.0.1:8001/health
MCP 服务：http://127.0.0.1:9100/mcp

评测与测试

离线评测脚本：

python scripts/run_eval.py

已保留一份评测输出：

reports/eval_20260510_191855/report.md
reports/eval_20260510_191855/summary.json

自动化测试：

pytest app/test -q

说明：完整端到端运行依赖本地模型、向量库、对象存储、MongoDB 和外部 LLM API。缺少这些依赖时，部分端到端测试需要先完成环境配置。

与云枢项目的关系

云问负责文档知识库能力，云枢负责电商客服 Agent 能力。两个项目组合后，云枢可以通过 YunwenMcpRetriever 调用云问的 yunwen_query_knowledge_base 工具，把文档问答能力接入到客服 Agent 中。

公开仓库说明

公开版本保留核心代码、示例配置、评测报告和演示截图，不包含：

• .env 和真实 API Key。
• 本地模型权重。
• 大量原始 PDF / zip 文档。
• 运行日志、解析输出和数据库数据。

当前项目是工程化原型，适合用于展示 AI 应用后端、RAG 系统设计、检索增强生成、MCP 工具化和测试评测能力。生产化还需要补充权限、审计、监控告警、任务队列、缓存、高并发压测和真实用户反馈闭环。