基于ideaaiagent搭建内部文档问答工具的实践笔记

　　"上周团队内部遇到了一个实际问题：新入职的同事经常找不到对应的项目规范文档，手动翻找不仅耗时，还常因文档更新不及时出现信息偏差。我们尝试过基础的关键词搜索工具，但只能匹配字面内容，无法结合上下文给出准确回答，没法真正解决员工的疑问。

　　后来我尝试用ideaaiagent的思路重构这个方案，先将内部文档按主题合理切片，通过向量模型将文本转化为可检索的向量数据，再通过检索匹配用户的问题，最后生成针对性的回答。我参考了FastGPT 工作流的步骤，完成了向量模型的部署和文档库的搭建，整个流程清晰易懂，不需要复杂的开发经验就能上手。

　　需要注意的是，文档切片的长度需要根据业务场景调整，过长的切片会降低检索匹配的精度，过短则会丢失关键上下文，建议先选取少量文档测试参数后再批量处理。"