【大数据知识库】基于Qwen2.5-14B与Elasticsearch的智能问答系统设计：传统检索与向量检索对比及RAG架构应用

内容概要：本文详细介绍了基于Qwen2.5-14B与Elasticsearch的大数据知识库智能问答系统。首先，文章对比了传统检索和向量检索的特点，指出向量检索在语义理解和复杂查询方面的优势。接着，阐述了RAG（检索增强生成）架构的工作流程及其核心价值，包括提高回答准确性、实时更新知识库、减少生成内容的虚构风险等。最后，重点介绍了基于大模型和Elasticsearch构建的智能问答系统的技术方案和实测效果，展示了其在处理多格式文档、专业术语理解等方面的高效性，并提出了进一步优化的方向，如模型微调、向量化改进和文档切分粒度调整。 适合人群：对大数据处理、自然语言处理和智能问答系统感兴趣的开发人员、数据科学家和技术爱好者。 使用场景及目标：①构建针对非公开文档的高效、精准、自然语言交互式智能知识问答系统；②支持多格式文档的统一处理与检索；③提升企业内部知识管理和信息获取的效率；④应用于客服机器人、知识问答、技术支持、教育与学习等领域。 其他说明：本文不仅介绍了技术原理，还提供了具体的实施步骤和代码示例，如使用FSCrawler进行文档摄取、利用text2vec模型进行向量化等。此外，文章强调了系统在实测中的高效性和准确性，并展望了未来的技术优化方向，鼓励读者结合自身业务场景深入探索和实践。