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企业多模态智能运营中控台

news 2026/3/26 18:24:39

这款产品的核心定位是：企业员工的知识大脑与全能执行助手。它不满足于回答“是什么”，更能解决“怎么做”，并能处理复杂的文档（图片/PDF），同时确保企业数据不泄露。

用户（项目经理）： 上传了一张手绘的产品架构草图（图片），附带一份语音会议记录（音频），问道：“根据这个草图和会议记录，结合公司现有的技术规范（私有文档），帮我生成一份技术选型报告，并发邮件给CTO审核，如果有不懂的参数，自己去谷歌搜索最新的行业基准。”

RAG（记忆层）： 系统需调取公司“技术规范文档库”，确保选型符合公司历史标准，并给出引用来源。
Agent（执行层）： 需要拆解任务：先理解草图和录音 -> 检索文档 -> 编写报告 -> 调用邮件API发送 -> 若遇歧义（如“最新基准”），自动调用Google Search工具。
多模态（感知层）： 能够识别手绘草图中的文字和框图（OCR/Vision），能够将语音录音转为文本并提取关键信息。
生产化（工程层）： 整个过程耗时需在可接受范围内（如30秒内），系统需记录每一步的日志，如果CTO觉得报告不好，可以点击“差评”，系统自动进入优化流程。
安全合规（防御层）： 在生成报告前，自动检测并脱敏敏感信息（如API密钥、客户隐私），防止通过Prompt注入攻击导致的数据泄露。

为了实现上述目标，我们需要选择最前沿且成熟的工程化框架。

模块	技术选型	选型理由
核心编排	LangGraph	对应阶段二。不同于简单的线性链，LangGraph 支持循环、分支和状态机，非常适合构建有自我修正能力的 Agent 工作流。
LLM 模型	GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet	兼顾阶段三（原生多模态能力强）和阶段二（强大的逻辑推理与 ReAct 能力）。
向量数据库	Milvus 或 Pinecone	对应阶段一。支持混合检索（向量+关键词）和 Re-ranking，满足企业级海量数据的高并发检索需求。
多模态处理	Unstructured.io + Whisper	对应阶段三。Unstructured 负责解析复杂 PDF/图片，Whisper 负责音频转文字，将非结构化数据转化为可检索的文本。
评估与监控	LangSmith + Ragas	对应阶段四。LangSmith 提供全链路 Tracing（追踪），Ragas 用于自动化评估 RAG 的准确率和幻觉率。
安全防护	LlamaGuard + Presidio	对应阶段五。LlamaGuard 用于防御恶意 Prompt Injection，Presidio (Microsoft) 用于 PII（个人隐私信息）脱敏。

我们将按照数据流向来构建这个系统，确保5个阶段的技术点都落地。

输入： 接收 PDF、Word、图片、音频。
处理：
- 使用 Whisper 将音频转为文本。
- 使用 Unstructured 或 GPT-4o Vision 解析图片和表格。
- 关键策略： 采用“父文档检索”策略——将文档切分成小块用于精准检索，但返回给模型时包含大块上下文，以保持语义连贯。
存储： 存入向量数据库，并建立元数据索引（如作者、时间、部门）。

架构： 使用 LangGraph 构建一个状态图。
- 节点： Router（判断意图）、RAG_Retriever（检索知识）、Tool_Executor（调用搜索/邮件）、Grader（检查输出是否合规）。
- 边：如果 Grader 发现检索结果不相关，则循环回到 RAG_Retriever 重新搜索（自我修正）。
工具挂载： 定义 Python 函数（如 search_google, send_email），通过 LangChain 将其暴露给 LLM。