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Knowledge Base RAG:面向多租户的多语言检索增强生成平台

negativexq/knowledge-base-rag · Production-style multilingual RAG with tenant-safe retrieval, evidence provenance, deterministic validation, observability, and reproducible evaluation.

该项目是一个生产风格的多语言 RAG 平台,覆盖混合检索(Qdrant 稠密+BM25、RRF 融合、BGE 重排序)、租户与角色授权边界、SectionAware 证据构建、请求级 support ID 与引用校验、Architecture V2 发生账本式关键值一致性校验、OpenTelemetry/Jaeger 可观测性以及可复现的离线评测与失败归因。README 提供本地运行的 Quickstart,并强调其定位为 portfolio 系统而非生产服务声明。

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banking-rag-eval:银行 RAG 助手的评测与发布门禁套件

byshivam/banking-rag-eval · Evaluation suite for a banking RAG assistant — faithfulness, hallucination & relevance scoring with CI regression gates (DeepEval · RAGAS · pytest)

该项目围绕银行政策文档构建一个 RAG 助手,并提供配套的评测套件,用于判断助手能否安全上线。评测覆盖事实准确率、对来源文档的忠实度(幻觉检测)、越界问题的正确拒答、误拒率、引用有效性、安全性(投资建议、OTP 共享、提示注入)、检索命中率与上下文精确率/召回率、答案相关性等指标,并与已批准的基线对比,在 CI 中自动给出有证据支撑的 GO / NO-GO 发布决策。评测分为两层:无需 API Key 的确定性检查,以及由 DeepEval + 大模型裁判完成的 faithfulness、answer relevancy 等打分。知识库为虚构的印度 Arya Bank 五份政策文档,黄金数据集含 24 条手工编写用例。

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