知识金字塔架构：模块化文档检索与推理系统

基于知识金字塔架构的模块化AI系统，结合LoRA微调的Llama模型，实现高效的文档检索与智能推理。

在企业知识管理和智能问答场景中，单纯的大语言模型往往难以满足需求：

• 知识时效性：模型训练数据有截止日期，无法访问最新文档
• 幻觉问题：模型可能生成与事实不符的内容
• 领域专业性：通用模型对特定领域的术语和概念理解有限

RAG（检索增强生成）架构是解决这些问题的标准方案，但如何设计高效的检索层和推理层仍是一个开放问题。知识金字塔架构提供了一种结构化的解决思路。

知识金字塔（Knowledge Pyramid）是一种分层组织知识的方法论，将信息从原始数据逐步提炼为可操作的知识：

┌─────────────────┐
│   智慧 Wisdom   │  ← 决策与洞察
├─────────────────┤
│   知识 Knowledge│  ← 模式与关系
├─────────────────┤
│   信息 Information│ ← 处理后的数据
├─────────────────┤
│   数据 Data     │  ← 原始文档
└─────────────────┘

在该项目中，这一理念被转化为实际的系统架构：

• 原始文档的存储与索引
• 支持多种格式（PDF、Word、Markdown等）
• 文档分块与预处理

• 文档嵌入生成
• 向量索引构建
• 相似度检索实现

• 实体识别与关系抽取
• 知识图谱构建
• 跨文档关联分析

• 基于上下文的推理
• 多跳问答
• 决策支持

项目使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对Llama模型进行微调，这是参数高效微调（PEFT）的代表性方法。