背景

某科技公司需要构建一个智能文档问答系统，用于处理公司内部的政策文档、技术手册和客户服务指南。这些文档包含 PDF、Word、图片等多种格式，需要支持员工快速检索和准确回答相关问题。

需求分析及设计实现

请基于基本需求，设计并实现一个完整的 RAG 系统，满足以下功能需求：

第一部分：数据预处理模块

1. 多源文档解析

实现统一的文档解析接口，支持 PDF、Word、图片等格式
使用 OCR 技术处理图像中的文字内容
处理跨页表格的自动对齐与合并
代码样例：

class DocumentProcessor:
    def __init__(self):
        pass
    
    def process_pdf(self, file_path: str) -> List[str]:
        """处理 PDF 文档，返回文本块列表"""
        pass
    
    def process_word(self, file_path: str) -> List[str]:
        """处理 Word 文档，返回文本块列表"""
        pass
    
    def process_image(self, file_path: str) -> str:
        """使用 OCR 处理图像，返回提取的文本"""
        pass

2. 智能文本切片

实现基于滑动窗口的语义段落识别
设计动态重叠切片机制，提升召回覆盖率
构建领域术语词库，确保切片时保持术语完整性

class TextChunker:
    def __init__(self, chunk_size: int = 512, overlap_ratio: float = 0.2):
        self.chunk_size = chunk_size
        self.overlap_ratio = overlap_ratio
        self.terminology_dict = {}  # 术语词典
    
    def load_terminology(self, term_file: str):
        """加载领域术语词典"""
        pass
    
    def semantic_chunking(self, text: str) -> List[Dict]:
        """基于语义的智能切片"""
        pass
    
    def dynamic_overlap_chunking(self, text: str) -> List[Dict]:
        """动态重叠切片"""
        pass

第二部分：检索系统优化

1. 混合检索架构

实现 FAISS/Milvus 向量检索和 BM25 关键词检索
设计多阶段召回策略
实现动态阈值融合机制

class HybridRetriever:
    def __init__(self):
        self.vector_index = None  # FAISS 索引
        self.bm25_index = None    # BM25 索引
        self.fusion_weights = {"vector": 0.7, "bm25": 0.3}
    
    def build_vector_index(self, chunks: List[str], embeddings: np.ndarray):
        """构建向量索引"""
        pass
    
    def build_bm25_index(self, chunks: List[str]):
        """构建 BM25 索引"""
        pass
    
    def hybrid_search(self, query: str, top_k: int = 10) -> List[Dict]:
        """混合检索"""
        pass
    
    def dynamic_fusion(self, vector_scores: List, bm25_scores: List) -> List:
        """动态融合多路召回结果"""
        pass

2. 查询优化

实现查询扩展技术
使用 HyDE 伪文档生成处理稀疏查询
设计查询意图识别机制

第三部分：生成控制与优化

1. 生成质量控制

实现基于检索结果的上下文融合
设计事实验证链，抑制模型幻觉
构建溯源标注机制

class RAGGenerator:
    def __init__(self, model_name: str = "gpt-3.5-turbo"):
        self.model = model_name
        self.fact_checker = None
    
    def context_fusion(self, query: str, retrieved_docs: List[Dict]) -> str:
        """融合检索上下文生成提示词"""
        pass
    
    def generate_with_verification(self, prompt: str) -> Dict:
        """带事实验证的生成"""
        pass
    
    def add_source_attribution(self, response: str, sources: List[Dict]) -> str:
        """添加溯源标注"""
        pass