用途：为基于文档的AI助手设计端到端RAG管线，提升文档检索与生成的准确性。
管线架构：文档→分块→嵌入→向量库→检索→重排序→生成。
主要能力：
- 分块策略：示例采用RecursiveCharacterTextSplitter，chunk_size=1000、chunk_overlap=200，并为每个分块添加元数据（来源、页码、chunk_id等）。
- 元数据schema：定义ChunkMetadata接口，包含来源信息、位置、内容分类、时间戳、检索优化字段（keywords、summary、importance_score）。
- 向量库：以Pinecone为例，结合OpenAIEmbeddings（model="text-embedding-3-small"）建立索引，如index_name="knowledge-base"、namespace="production"。
- 检索策略：混合检索（稠密+稀疏），用reciprocal_rank_fusion合并，再取top-k；支持metadata过滤。
- 重排序：使用CrossEncoder（如cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）对结果打分排序。
- 查询增强：查询扩展与多查询检索，去重后重排序。
- 评估：用golden dataset，计算precision、recall、mrr、ndcg等指标。
- 上下文窗口管理：按token上限选择分块，避免超模型限制。
最佳实践：通用文本分块500-1000字符，重叠10%-20%，使用丰富元数据支持过滤，结合语义与关键词检索，交叉编码器最终排序，建立评估基线。
限制：资料未提供具体平台依赖版本、价格、部署方式及完整运行环境；部分函数（如bm25_search、llm、count_tokens、deduplicate）仅为示意，需自行实现。