项目背景
太平洋保险作为国内头部保险企业，拥有海量的保险条款、理赔规则、产品资料等业务文档，累计超过3万份。理赔人员、销售顾问和新入职员工每天需要频繁查阅这些文档来回答客户问题和完成业务操作。传统关键词搜索难以精准定位信息，员工平均花费15分钟才能找到所需内容，新人培训周期长达3-6个月，严重影响了业务效率和客户体验。
核心痛点
解决方案
私有化RAG架构部署
在内网环境部署基于Qwen2.5-72B的RAG（检索增强生成）系统，将3万+文档进行结构化切片和向量化索引，构建企业级知识图谱。所有数据处理和推理均在内网完成，满足金融行业数据不出域的合规要求。
智能问答与知识推荐
实现自然语言问答界面，支持多轮对话和上下文理解。系统不仅返回精准答案，还提供相关条款原文引用和关联知识推荐，帮助用户全面理解业务规则。平均检索时间从15分钟降至10秒。
知识库自动更新
对接公司内容管理系统，当条款或规则变更时，自动触发增量索引更新，确保知识库始终与最新业务规则同步，消除信息滞后风险。
效果数据
| 指标 | 改造前 | 改造后 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 知识检索时间 | 15分钟 | 10秒 | 99% |
| 答案准确率 | 40% | 92% | 130% |
| 新人培训周期 | 3-6个月 | 1-2个月 | 67% |
| 知识更新延迟 | 7天 | 实时 | 100% |
技术栈
Qwen2.5-72B、Milvus向量数据库、LangChain、FastAPI、Vue.js、Nginx内网部署
