RAGFlow + LlamaIndex 本地知识库RAG增强架构与实现直播智能复盘

news2025/3/20 17:47:22

一、需求分析与架构设计

基于 RAGFlow + LlamaIndex 本地知识库RAG 扩展直播话术合规与复盘系统，需构建 实时流处理、多模态合规引擎、智能复盘分析 三层能力。以下是完整架构图与技术方案：

在这里插入图片描述

二、核心模块技术方案

1. 直播流实时处理（输入层→实时处理层）

技术栈
- 流接入：FFmpeg（RTMP推流）、WebRTC（低延迟互动）
- 语音识别：Whisper（本地部署）+ NVIDIA Triton（加速推理）
- 合规检测：微调Qwen2-7B（LoRA适配）+ 规则引擎

代码示例（合规检测）

# 使用微调模型检测敏感词与逻辑合规
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2-7B", 
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    adapter_path="./lora_compliance"  # LoRA适配器路径
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B")

def check_compliance(text):
    prompt = f"""判断以下直播话术是否合规（输出YES/NO）：
    规则库：禁止虚假宣传、禁止诱导消费
    话术：{text}
    判断："""
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=10)
    return "YES" in tokenizer.decode(outputs[0])

2. 本地知识库增强（知识库层）

扩展组件

混合检索：Elasticsearch（关键词）+ Milvus（向量）+ Neo4j（规则关联）

动态更新：

# LlamaIndex实时索引更新（参考）
from llama_index.core import StorageContext
from llama_index.vector_stores.milvus import MilvusVectorStore

vector_store = MilvusVectorStore(uri="http://localhost:19530", collection_name="compliance_rules")
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# 监听合规知识库目录变化
import watchdog
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

class ComplianceWatcher(watchdog.events.FileSystemEventHandler):
    def on_modified(self, event):
        new_docs = SimpleDirectoryReader(input_dir="./compliance_rules").load_data()
        storage_context.vector_store.add(new_docs)

3. 复盘分析系统（复盘层）

技术实现

违规分析：Spark Structured Streaming（实时统计）+ NetworkX（关联图谱）
可视化：Grafana（实时仪表盘）+ Gephi（关系网络）
优化建议：LlamaIndex Query Rewrite（参考）

# 生成话术优化建议（RAG增强）
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.llms.ollama import Ollama

index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store)
llm = Ollama(model="qwen2:7b", base_url="http://localhost:11434")

def generate_advice(violation_text):
    query_engine = index.as_query_engine(
        similarity_top_k=3, 
        llm=llm,
        response_mode="tree_summarize"
    )
    prompt = f"""根据合规知识库，优化以下违规话术：
    原话术：{violation_text}
    优化建议："""
    return query_engine.query(prompt)

三、关键技术选型对比

模块	候选方案	选型理由
语音识别	Whisper vs. DeepSpeech	Whisper支持多语种且本地部署
合规模型	Qwen2-7B vs. LLaMA2-13B	Qwen2中文支持更优，7B参数量适合实时场景
向量数据库	Milvus vs. Pinecone	Milvus支持分布式部署，适合海量合规规则存储
流处理引擎	Flink vs. Kafka Streams	Flink在复杂事件处理（CEP）上更成熟，适合多级合规检测

四、生产级部署方案

1. 基础设施要求

硬件：NVIDIA A10（合规模型推理）+ 64GB内存（向量检索）
网络：万兆网卡（直播流传输）+ CDN（分布式接入点）

2. 容器化部署

# docker-compose.yml 核心服务
services:
  ragflow:
    image: registry.ragflow.io/ragflow:latest
    environment:
      - OLLAMA_ENDPOINT=http://ollama:11434
    volumes:
      - ./knowledge_base:/data

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1

  milvus:
    image: milvusdb/milvus:latest
    ports:
      - "19530:19530"

  compliance-api:
    build: ./compliance_engine
    ports:
      - "8000:8000"

3. 性能优化策略

缓存加速：Redis缓存高频合规规则（TTL=10分钟）
量化部署：合规模型使用AWQ 4-bit量化（推理速度提升3倍）
边缘计算：在CDN节点部署轻量级ASR模型（减少中心带宽压力）

五、合规性保障设计

双通道审核
- 实时通道：基于规则引擎的快速拦截（响应<200ms）
- 异步通道：大模型深度语义分析（每5分钟全量扫描）

可解释性增强

# 生成合规检测报告（参考）
def generate_report(violation):
    explanation = llm(f"用法律条文解释为何'{violation.text}'违规")
    return {
        "rule_id": violation.rule_id,
        "excerpt": violation.context,
        "legal_basis": explanation,
        "suggestions": generate_advice(violation.text)
    }