项目 02 · RAG 知识库
建筑设计规范智能问答助手
基于 RAG 的建筑规范检索问答：把分散在 PDF 里的条文，变成可溯源、可核查的答案。
规范按"章—节—条"结构化，检索走"关键词 / 全文 + 向量召回 + Rerank"，答案强制附条款来源。
检索链路
- 规范结构化：按章—节—条切分，保留完整条文与元数据
- 混合召回：关键词 / 全文检索 + 向量检索，两路合并去重
- Rerank：候选条文按相关性重排，直接相关优先
- 生成：仅根据证据作答，强制附条款编号与原文来源
- 我的角色
- AI 产品经理
- 技术路线
- RAG · 章—节—条结构化 · 混合召回 + Rerank
- 核心产出
- 产品方案、评测设计、评测与迭代台账
项目结果
500条离线测试集（定义型 / 条件型 / 综合型）
0.96Recall@5（V1.0 0.876 → V1.1 0.960）
0.75MRR（正确条款排序前移）
95.2%引用正确率（V1.0 83.8% → V1.1 95.2%）
背景与痛点
设计师在查阅规范时的问题
- 查询低效：规范以 PDF / 纸质为主，关键词检索无法精准定位到特定情境下的具体条款
- 关联性差：规范之间相互引用、互为条件，人工难以快速建立并理解这种关联网络
- 知识孤岛：条文是静态的，无法与设计图纸、计算书、审查意见等动态数据关联
- 更新滞后：规范版本更新后，难以快速掌握所有变化点及其对现有设计的影响
产品界面
本地交互原型：从提问、术语补全，到“答案 + 条文溯源”，以及条文检索与收藏。点图可看大图。
