Hello，各位开发者们，大家好，在这里和大家分享一个好消息，葡萄城 AI 搜索技术开源啦~
概述
GC-QA-RAG 是一款面向葡萄城产品生态（包括 活字格、WYN、SpreadJS 和 GCExcel 等）的检索增强生成（RAG）系统。该系统通过智能文档处理、高效知识检索、精准问答等功能，有效提升了知识管理效率和用户支持体验。 本系统创新性地采用了 QA 预生成技术，克服了传统文本切片方法在知识库构建中的若干局限性。经过实践验证，该技术方案能够显著提升检索效果，可为 RAG 领域的技术实践提供新的思路。 葡萄城秉持"赋能开发者"的理念，现将 GC-QA-RAG 项目完整开源： - 对于初学者，我们提供了详细的入门指南，帮助您快速掌握 QA-RAG 系统的构建方法
- 对于面临传统架构挑战的开发者，我们的架构设计文档可为您提供参考，助力现有知识库的优化升级
本项目也分享了葡萄城在 RAG 知识库产品设计方面的实践经验，希望能为相关领域的产品和技术探索提供有益参考。
核心价值
采用创新的问答对生成方法，相比传统文本切片技术，能够更精准的构建知识库，显著提升检索与问答效果。
已在真实业务场景中落地应用，实现从传统搜索到智能搜索的无缝升级，用户接受度与满意度明显提升。
提供完整技术教程，并开放源代码，助力开发者快速搭建易于落地的高质量企业级 AI 知识库系统。
产品设计
GC-QA-RAG 采用"传统搜索界面+智能问答"的混合设计模式，旨在结合搜索引擎的高效性与 AI 的智能化能力。经过对对话式 AI 助手的深入评估，我们发现传统搜索界面更符合用户对信息获取效率的核心需求，同时通过智能回答区域提供 AI 增强的交互体验。
核心功能
- 双页面结构：简洁的 Home 页聚焦搜索入口，Search 页呈现智能回答与分类搜索结果
- 智能问答系统：支持打字机效果的逐字输出，提供追问功能实现有限的多轮对话
- 优化搜索结果：
- 四类选项卡分类展示（全部/帮助文档/求助中心/专题教程）
- 预生成详细答案支持"展开更多"查看
- 无分页设计提升浏览效率
- 交互增强：
- 回答质量反馈（有用/没用）
- 一键复制文本/图像
- 实时显示各类结果数量
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