UNDERSTAND
LibRAG 精准内容召回引擎
开箱即用的
精准内容召回引擎。
召回率和准确率均达 95%+。无需反复切块、调阈值、换模型。文档入库即建立多级语义索引，让大模型从第一天开始基于可靠证据回答。
面向规章制度、财报、投标文件与企业知识库 · 支持私有化部署
01 · ZERO TUNING
好用的 RAG，
不该从一场漫长的
调参开始。
传统 RAG 为了获得稳定体验，往往需要持续调整分块、Embedding、召回阈值、Top K、重排与 Prompt；数据一变，优化循环又要重来。
LibRAG 把这些复杂度收进引擎：导入文档，自动建索引，直接使用。
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01
索引自动建立
智能语义分块与多级分类在入库阶段自动完成，不依赖人工逐库摸索参数。
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02
检索自动路由
引擎理解问题意图，逐级缩小范围，再定位到能支撑回答的证据段落。
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03
质量自动验证
系统自带评测工具，持续观察召回、生成和版本变化，而不是依赖主观试问。
02 · CONTEXT ENGINE
档案管理学，
超越相似匹配。
LibRAG将分类组织、层级管理与来源追溯融入上下文工程，为大模型构造一份可控、可解释、可推理的“答案语境”。
LOCATE
再理解知识在哪里
沿领域、分类、文档和段落逐级定位，支持场景题、多跳题和内容对比。VERIFY
最后核对回答依据
重排真正相关的证据并保留来源，让每个结论都能回到原文。03 · BUILT-IN RAG EVAL
评测不是外挂，
而是系统自带的
质量闭环。
从标准用例到自动跑批，从 LLM Judge 到失败归因，LibRAG 把检索质量变成可度量、可回归、可解释的工程过程。
- 标准化用例固化问题、金标准证据与通过条件
- 自动化跑批批量执行并统一评估召回与生成质量
- 失败诊断区分召回缺失、生成偏差与引用问题
- 版本回归比较模型、Prompt 与知识库变化的真实影响
04 · RAGAS POC
不靠印象，
用同一把尺子验证。
1000 道对齐题目覆盖简单召回、多跳问答、推理检索和内容比对，统一使用 Ragas 测试工具和同一 Qwen 评测模型，比较上下文精确率、上下文召回率、忠实度和响应相关性。
LibRAG 在四项指标中的三项取得最高分；其他厂商 C 的忠实度最高，页面如实保留。
| 方案 | 上下文精确率 | 上下文召回率 | 忠实度 | 响应相关性 |
|---|---|---|---|---|
| LibRAG | 0.9779 | 1.0000 | 0.7514 | 0.8982 |
| 其他厂商 A | 0.95 | 0.92 | 0.45 | 0.87 |
| 其他厂商 B | 0.80 | 0.95 | 0.70 | 0.83 |
| 其他厂商 C | 0.52 | 0.85 | 0.79 | 0.69 |
05 · BUSINESS READY
一套检索底座，支撑复杂业务真正落地。
不仅回答“是什么”，也能处理需要场景理解、多步检索、内容比较与证据核验的问题。
- 01
企业知识问答
统一检索 PDF、Word、图片、网页与表格知识，回答附带原文依据。
- 02
合规助手
定位制度条款、监管文件与案例依据，支持合规问答和审查流程。
- 03
智能报表问数
理解财报与表格结构，跨文档定位、比较并解释关键数据。
- 04
RAG Eval
用标准用例、自动跑批和证据链完成上线验收与版本回归。
- 05
入库增强服务
把原始文档转换为高质量、可溯源的段落数据集，无侵入接入现有 RAG。
- 06
Agent 与外部数据
通过受控工具连接企业 API 和实时数据，让检索成为业务智能的可靠入口。
06 · PRIVATE DEPLOYMENT
进入企业环境，
而不是把数据带出去。
应用、模型、数据与基础设施均可按企业边界部署。统一接入 Web、Agent、Dify、RagFlow、ChatFlow 与 HTTP API。
权限、日志、溯源和评测贯穿同一条检索链路。
BUILT BY YUMBEN
广州云本开源软件有限公司
成立于 2015 年，专注开源软件企业级应用与技术服务，为电信、金融、制造、政府等行业提供从架构设计到实施落地的全周期服务。LibRAG 来自长期企业软件交付经验，而不是一次概念演示。
service@yumben.com07 · EXPERIENCE
用真实问题，验证开箱即用。
先进入公开环境体验核心流程，或提交企业试用申请，用自己的文档与验收目标进一步验证。
公开测试环境
LibRAG 产品服务
体验知识库、检索、问答和评测流程。测试环境请勿上传敏感或受限制信息。
- 测试账号
demo- 测试密码
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服务主体：广州云本开源软件有限公司