需通过结构化接入将私有知识注入通义千问推理链路，共五种路径：一、DashScope RAG云端知识库；二、本地Qwen-Agent挂载Chroma；三、对接Milvus实现高并发检索；四、API网关实时调用业务接口；五、离线构建知识图谱注入上下文。
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如果您希望将通义千问大模型与企业内部文档、制度、手册等私有知识源结合，实现精准问答，则需通过结构化接入方式将知识注入推理链路。以下是完成该目标的多种可行路径：
一、使用DashScope RAG服务构建云端知识库
该方式依托阿里云DashScope平台提供的托管式RAG能力，无需自建向量数据库，适合缺乏AI运维经验但对数据合规性有明确要求的企业。整个流程基于API驱动，文档上传、切片、向量化、检索配置均在控制台可视化完成。
1、登录DashScope控制台，进入“知识库”模块，点击“创建知识库”，填写名称并选择语言类型。
2、在知识库详情页点击“上传文档”，支持PDF、TXT、Markdown、Word格式，单次最多上传50个文件，总大小不超过2GB。
3、上传完成后系统自动解析，您可查看分块预览，手动调整分块策略（如按标题层级或固定字符数），关键提示：务必关闭“自动扩展同义词”以避免召回偏离业务术语的干扰片段。
4、配置检索参数，设置Top-K为5、相似度阈值为0.45，并启用“引用溯源”，确保生成答案时附带原文段落标识与文档来源。
5、绑定模型为qwen-max或qwen-plus，在发布页面获取专属API端点，后续可通过curl或SDK调用。
二、本地部署Qwen-Agent挂载Chroma向量库
该方式适用于对数据不出域有强约束的场景，所有文档处理、向量存储、检索推理均在企业内网完成，依赖开源框架Qwen-Agent与轻量级向量数据库Chroma，不依赖云服务。
1、执行命令git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git，进入项目根目录后运行pip install -e .安装核心依赖。
2、准备知识文档集，存放于./knowledge/base/路径下，仅保留当前有效版本，严禁混入草稿、作废文件或未授权扫描件。
3、修改examples/rag_demo.py中vector_store_path参数为./chroma_db，运行python scripts/build_vector_store.py --input_dir ./knowledge/base/ --output_dir ./chroma_db启动向量化任务。
4、启动服务时指定--llm qwen2.5-7b-instruct --vector_store chroma，并确认日志中显示“Chroma collection loaded with 1287 documents”。
5、向/chat接口发送POST请求，携带字段{"query": "差旅报销需要哪些附件？", "knowledge_base": "hr_policy"}，验证响应是否准确引用《2024版费用管理办法》第3.2条。
三、对接Milvus实现高并发企业级知识检索
该方式面向已有Milvus基础设施的中大型企业，支持千万级文档向量索引、毫秒级相似检索及多租户隔离，适用于客服系统、ERP知识插件等高吞吐场景。
1、在Milvus中执行CREATE COLLECTION语句，定义schema包含id（VARCHAR）、text（VARCHAR）、vector（FLOAT_VECTOR, dim=1024）、source_doc（VARCHAR）四个字段，索引类型设为IVF_FLAT。
2、使用text-embedding-v3模型对知识文本批量编码，每批次不超过1000条，插入前校验向量维度是否严格等于1024，维度错误将导致全部检索失效且无报错提示。
3、部署检索服务模块，配置milvus_uri为http://milvus-service:19530，设置search_params={"metric_type": "COSINE", "params": {"nprobe": 16}}。
4、在Qwen推理服务中注入MilvusRetriever类，覆盖默认retriever，确保每次请求触发query_embedding→milvus.search→context拼接三步流程。
5、压测阶段使用200 QPS持续请求10分钟，监控Milvus querynode CPU占用率应稳定在65%以下，若超限需调大nprobe或切换为HNSW索引。
四、通过API网关实时调用业务系统数据接口
该方式适用于知识动态性强、文档时效性不足的场景，例如订单状态、库存余量、审批进度等需实时查询的数据，由千问模型负责语义解析与结果组织，后端系统负责真实数据供给。
1、在API网关配置路由规则，将含“查订单”“看库存”“查审批”关键词的问题转发至/order/status、/inventory/available、/approval/progress等下游服务端点。
2、部署意图识别微服务，使用qwen2.5-7b-instruct微调一个二分类模型，判断输入是否属于API可响应类别，置信度阈值设为0.82。
3、构造HTTP请求时强制添加X-Request-ID头，超时时间设为2800ms，必须配置降级返回：当API超时或返回5xx时，自动返回缓存快照并附加“数据暂不可用，请稍后重试”提示。
4、清洗下游响应JSON，提取status、sku_code、current_step等核心字段，转换为自然语言短句，如“订单20260130-8821状态为已发货，预计2月3日送达”。
5、将清洗后语句与原始问题拼接为system prompt，送入千问模型生成最终回复，禁止直接透传原始JSON字段。
五、离线构建知识图谱并注入推理上下文
该方式针对法规条文、产品手册、组织架构等强关系型知识，利用实体链接与路径推理提升问答可解释性，适用于合规审查、故障归因、跨部门协作等复杂语义场景。
1、使用HanLP对PDF文档执行命名实体识别，抽取“标准编号”“条款项”“责任部门”“生效日期”四类实体，输出三元组格式：(GB/T 18300-2023, 规定, 第4.5.2条)。
2、将三元组导入Neo4j，建立唯一约束：CREATE CONSTRAINT ON (n:Standard) ASSERT n.code IS UNIQUE；CREATE CONSTRAINT ON (n:Clause) ASSERT n.full_id IS UNIQUE。
3、用户提问后，先用SPARQL匹配主实体，再执行两跳邻域查询，限定返回节点数≤15，超过跳数限制时截断并标注“关系链过长，已收敛至核心节点”。
4、将子图序列化为文本描述，格式为“[节点类型] 节点名 → [关系] → [节点类型] 节点名”，例如“[标准] GB/T 18300-2023 → [包含条款] → [条款] 第4.5.2条”。
5、将序列化文本作为context插入千问输入，置于user prompt之前，system prompt中明确指令：“仅依据以下图谱信息作答，不得编造未出现的实体或关系”。
