人工智能：企业RAG方案

一、LangChain + FAISS、Milvus / Weaviate介绍

在企业 RAG （Retrieval-Augmented Generation）方案中，LangChain + FAISS 和 Milvus / Weaviate 都是用于向量检索（Vector Search）的核心工具。两者的核心区别在于 存储方式、查询性能和可扩展性。

1. LangChain + FAISS

适用于小型或中型企业，低成本，轻量级向量检索

什么是 FAISS？

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个高效的向量数据库，适用于嵌入式查询和相似性搜索。它是一个 纯本地的 Python 库，不需要额外的数据库支持，适合 小型数据集 或 离线搜索。

 为什么选 LangChain + FAISS？

• 无需外部数据库，本地文件存储，部署简单，适合中小企业。
• 查询速度快，适用于几百万级的文档索引。
• LangChain 兼容，可以无缝对接 OpenAI、DeepSeek、Llama 等模型。
• 适合企业本地部署，不会产生数据外泄的风险。

示例代码

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化 FAISS
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
vector_db = FAISS.load_local("faiss_index", embedding_model)

# 进行相似性搜索
query = "合同的主要条款是什么？"
docs = vector_db.similarity_search(query, k=5)  # 返回最相关的 5 个文档
for doc in docs:
    print(doc.page_content)

适合中小企业，单机部署，查询速度快！

2. Milvus / Weaviate

适用于大规模企业，多租户，分布式向量数据库

什么是 Milvus？

Milvus 是一个 分布式向量数据库，支持 PB 级别数据索引，适用于海量文档查询。它可以和 Kubernetes、GPU 计算 结合，实现高并发、高吞吐量的查询。

 什么是 Weaviate？

Weaviate 也是一个向量数据库，支持 混合搜索（全文 + 向量检索），并且可以直接嵌入 OpenAI、DeepSeek 等大模型 API，使其更加智能化。

 为什么选 Milvus / Weaviate？

• 支持分布式扩展，适用于大型企业或 SaaS 级别的 RAG 方案。
• 支持高并发，能够在毫秒级别完成海量查询。
• 可以与 PostgreSQL、MongoDB 结合，支持结构化 + 非结构化数据查询。
• 支持 OpenAI / DeepSeek / Llama 的 AI 直接推理（Weaviate 更适合 AI 语义搜索）。

示例代码（Milvus）

from pymilvus import Milvus, DataType, Collection, connections

# 连接 Milvus
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 创建 Collection
collection = Collection("enterprise_docs")

# 向量查询
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, ...]  # 这里是文档的嵌入
search_param = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}}
results = collection.search([query_vector], "embeddings", search_param, limit=5)

for hit in results[0]:
    print(f"匹配文档ID: {hit.id}, 相似度: {hit.distance}")

 适合大规模企业，分布式部署，PB 级数据查询！

3. LangChain + FAISS vs. Milvus / Weaviate

✅ 如果企业数据量不大（少于 1000 万条记录）且本地部署，LangChain + FAISS 更合适！
✅ 如果企业有海量文档，且希望 SaaS 级服务，Milvus / Weaviate 更合适！

4. 结论

• 企业私有 RAG 方案（如 Nextcloud、OwnCloud）→ LangChain + FAISS（本地化、简单）
• 大规模 SaaS 级 RAG 方案（如多租户、多企业共享）→ Milvus / Weaviate（可扩展）

如果你的企业希望支持 OpenAI / DeepSeek / Llama 统一 API 方案，可以结合 Milvus / Weaviate + FastAPI，提供更强大的智能检索能力！🚀

二、企业私有RAG方案（基于LangChain + FAISS） 

目标：在企业内部部署 LangChain + FAISS，结合 DeepSeek API / 本地 Llama，实现对 IBM ECM、Nextcloud、OwnCloud 等存储系统的文档分析和智能问答。

1、方案架构

核心组件

1. 文档存储层（IBM ECM / Nextcloud / OwnCloud）

   • 通过 WebDAV / API 获取文档数据。
   • 支持多种文件格式（PDF、Word、Excel 等）。

2. 预处理层

   • OCR 解析（对于扫描版 PDF）
   • 文本提取（NLTK / pdfplumber / docx2txt）
   • 文档切分（LangChain RecursiveCharacterTextSplitter）

3. 向量存储层

   • LangChain + FAISS（本地存储，轻量级，支持快速相似度检索）

4. 模型推理层

   • DeepSeek API / 本地 Llama（统一 API 适配）
   • 支持 Prompt Engineering（优化回答效果）

5. 查询接口

   • FastAPI / Flask 提供 REST API 接口
   • 前端 Web 界面（支持搜索、问答、文档可视化）

2、关键实现步骤

1.获取文档数据

不同存储系统的 API 访问方式：

# 通过 WebDAV 获取 Nextcloud / OwnCloud 文件
import requests

WEBDAV_URL = "https://nextcloud.example.com/remote.php/webdav/"
USERNAME = "user"
PASSWORD = "password"

response = requests.get(f"{WEBDAV_URL}/example.pdf", auth=(USERNAME, PASSWORD))
with open("example.pdf", "wb") as f:
    f.write(response.content)

 对于 IBM ECM，可以使用 CMIS API 或定制连接器。

2.文档处理

文本提取（支持 PDF / Word）：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, Docx2txtLoader

pdf_loader = PyPDFLoader("example.pdf")
docs = pdf_loader.load()

word_loader = Docx2txtLoader("example.docx")
docs.extend(word_loader.load())

# 递归切分文本
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
split_docs = splitter.split_documents(docs)

 3.生成向量嵌入并存储

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vector_db = FAISS.from_documents(split_docs, embedding_model)
vector_db.save_local("faiss_index")  # 本地存储

4.向量搜索 + AI 回答

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import DeepSeekLLM

# 加载向量数据库
vector_db = FAISS.load_local("faiss_index", embedding_model)

# 初始化 DeepSeek API
llm = DeepSeekLLM(api_key="YOUR_API_KEY")

# RAG 方案
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=vector_db.as_retriever())

# 进行问答
query = "合同的主要条款是什么？"
answer = qa.run(query)
print(answer)

5.统一 API 提供查询接口

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/ask")
def ask(query: str):
    answer = qa.run(query)
    return {"query": query, "answer": answer}

# 运行 API
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

3、优化方向

✅ 数据同步：定期同步 ECM / Nextcloud / OwnCloud 数据。
✅ 缓存优化：对热门查询进行缓存，提高查询效率。
✅ 私有 Llama 部署：如果企业不希望依赖 DeepSeek，可改用本地 Llama。
✅ UI 前端支持：可开发 Web 页面，让用户直接交互。

这样，企业就可以在 本地私有化环境 下实现 智能文档问答 了！

三、文档权限管理

在企业内部部署 RAG 方案时，文档权限管理 是一个关键问题，尤其是 ECM（IBM ECM、Nextcloud、OwnCloud）等系统通常有严格的访问控制机制。要保证 AI 只能访问用户有权限查看的文档，可以采取以下 五层权限控制策略：

1、用户身份验证（Authentication）

✔ 统一身份认证（SSO / IAM 兼容）

• 采用 LDAP / Active Directory (AD) / OpenID Connect (OIDC) / SAML 进行单点登录（SSO）。
• 通过 OAuth2.0 / JWT 实现 API 级身份认证。

🔹 示例：基于 JWT 验证用户身份

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
import jwt

SECRET_KEY = "your_secret_key"
ALGORITHM = "HS256"
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

app = FastAPI()

def verify_token(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
        return payload
    except jwt.PyJWTError:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")

@app.get("/secure-data")
def secure_data(user: dict = Depends(verify_token)):
    return {"message": "Access granted", "user": user}

2、文档访问控制（Access Control）

✔ 方案：基于 ECM / Nextcloud / OwnCloud 权限

• 直接查询 ECM / Nextcloud / OwnCloud 文档权限表，确保用户只能访问自己有权限的文件。
• 采用 RBAC（基于角色的访问控制） 或 ABAC（基于属性的访问控制） 限制文档访问范围。

🔹 示例：查询用户权限

def user_has_access(user_id, doc_id):
    # 假设文档权限存储在数据库中
    query = f"SELECT * FROM doc_permissions WHERE user_id='{user_id}' AND doc_id='{doc_id}'"
    result = db.execute(query)
    return result is not None

 🔹 示例：访问 Nextcloud API 验证权限

import requests

NEXTCLOUD_URL = "https://nextcloud.example.com/ocs/v2.php/cloud/shares"
HEADERS = {"OCS-APIRequest": "true"}

def check_nextcloud_access(user, file_path):
    response = requests.get(f"{NEXTCLOUD_URL}?path={file_path}", headers=HEADERS, auth=(user, "password"))
    return response.status_code == 200

3、过滤向量索引（Embedding Filtering）

✔ 方案：向量数据库中存储权限信息

• 在 FAISS / Milvus / Weaviate 中存储 文档向量 + 访问权限。
• 每次查询时，只检索用户有权限的向量。

🔹 示例：FAISS 存储文档向量 + 用户权限

from langchain.vectorstores import FAISS

# 假设 embeddings 存储在 FAISS 中，metadata 存储用户权限
vector_db = FAISS.load_local("faiss_index", embedding_model)

# 仅检索用户有权限的向量
def search_secure_vectors(query, user_id):
    retriever = vector_db.as_retriever(search_type="similarity", filter={"allowed_users": user_id})
    return retriever.get_relevant_documents(query)

4、细粒度审计（Audit Logging）

✔ 方案：记录每次 AI 访问日志

• 记录 查询人、时间、查询内容、返回文档 ID，方便管理员审计。
• 可将日志存储在 Elasticsearch / Splunk / MongoDB 进行分析。

🔹 示例：记录 AI 查询日志

import time
import json

def log_query(user_id, query, results):
    log_entry = {
        "timestamp": time.time(),
        "user_id": user_id,
        "query": query,
        "results": [doc["doc_id"] for doc in results],
    }
    with open("query_log.json", "a") as f:
        f.write(json.dumps(log_entry) + "\n")

5、API 级权限控制（RBAC / ABAC）

✔ 方案：基于角色（RBAC） 或 属性（ABAC）控制 API 权限

• RBAC（角色控制）：限制哪些角色可以访问 AI 查询接口。
• ABAC（属性控制）：限制不同用户对不同类别的文档访问权限。

🔹 示例：RBAC API 权限

from fastapi import Depends

ROLE_PERMISSIONS = {
    "admin": ["read", "write"],
    "manager": ["read"],
    "employee": ["read"],
}

def check_permission(user: dict = Depends(verify_token)):
    role = user.get("role")
    if "read" not in ROLE_PERMISSIONS.get(role, []):
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Permission denied")
    return user

@app.get("/secure-query")
def secure_query(query: str, user: dict = Depends(check_permission)):
    return qa.run(query)

6、总结：如何确保企业 AI 只访问用户有权限的文档？

✅ 身份认证（SSO / JWT） ➝ 确保用户身份
✅ 文档权限验证（ECM / Nextcloud API） ➝ 仅访问有权限的文件
✅ 向量过滤（Embedding Filtering） ➝ 只检索有权限的向量
✅ 日志审计（Audit Logging） ➝ 记录查询行为，方便追踪
✅ API 权限控制（RBAC / ABAC） ➝ 限制不同角色的访问范围

这样可以确保 AI 只能访问用户有权限查看的文档，同时提高 企业数据安全性。🚀

四、自动同步ECM权限

为了确保企业私有 RAG 方案能够与 IBM ECM / Nextcloud / OwnCloud 的权限体系保持同步，避免 AI 访问无权限的文档，可以采取以下 三层自动同步策略：

1、实时查询 ECM 权限（实时 API 同步）

✅ 适用于文档量较少、访问频繁的场景（小型企业 / 中型企业）。
✅ 每次查询 AI 前，动态请求 ECM API 验证当前用户是否有权限。

🔹 方案：基于 ECM / Nextcloud / OwnCloud API 进行实时检查

• ECM / Nextcloud / OwnCloud 提供 API 以查询文档权限。
• 在 AI 查询前，调用 API 检查用户权限，仅允许有权限的查询。

示例：基于 Nextcloud API 实时检查权限

import requests

NEXTCLOUD_URL = "https://nextcloud.example.com/ocs/v2.php/cloud/shares"
HEADERS = {"OCS-APIRequest": "true"}

def check_nextcloud_access(user, file_path):
    """检查用户是否有权限访问 ECM 文档"""
    response = requests.get(
        f"{NEXTCLOUD_URL}?path={file_path}",
        headers=HEADERS,
        auth=(user, "password"),
    )
    return response.status_code == 200

适用场景

• 适用于小型数据量（< 10 万文档）。
• 适用于 ECM API 响应速度较快的情况。
• 但 API 调用较频繁，可能影响 ECM 服务器性能。

2、定期同步 ECM 权限（批量更新 + 本地缓存）

✅ 适用于文档较多、ECM API 调用成本高的企业（中型 / 大型企业）。
✅ 定期（如 每 10 分钟）同步 ECM 权限，并存入本地数据库（PostgreSQL / Redis / MongoDB）。

🔹 方案：批量同步 ECM 权限

• 每隔 X 分钟调用 ECM API，批量拉取所有文档权限。
• 本地数据库存储文档权限信息，并基于此数据过滤 AI 查询结果。

示例：定期同步 ECM 权限

import time
import requests
from database import save_document_permissions

ECM_API_URL = "https://ecm.example.com/api/documents/permissions"

def sync_ecm_permissions():
    """批量同步 ECM 文档权限"""
    while True:
        response = requests.get(ECM_API_URL)
        if response.status_code == 200:
            permissions_data = response.json()
            save_document_permissions(permissions_data)  # 存入数据库
        time.sleep(600)  # 每 10 分钟同步一次

适用场景

• 适用于 10 万 - 100 万文档 级别的企业。
• 避免了频繁 ECM API 调用的性能开销。
• 但可能会有 最多 10 分钟的权限延迟。

3、向量数据库级别权限同步（Embedding Index 过滤）

✅ 适用于文档超大规模（> 100 万文档）的企业。
✅ 直接在 FAISS / Milvus / Weaviate 中存储 ECM 权限信息，AI 查询时自动过滤。

🔹 方案：存储向量时附加 ECM 权限

• 每个文档嵌入（embedding）时，存储 ECM 权限信息（如 UserID / Role）。
• AI 查询时，仅检索用户有权限的向量。

示例：FAISS + ECM 权限控制

from langchain.vectorstores import FAISS

vector_db = FAISS.load_local("faiss_index", embedding_model)

def search_secure_vectors(query, user_id):
    """仅检索用户有权限的向量"""
    retriever = vector_db.as_retriever(search_type="similarity", filter={"allowed_users": user_id})
    return retriever.get_relevant_documents(query)

适用场景

• 适用于 > 100 万文档 超大规模企业 ECM。
• AI 查询速度快，不会影响 ECM 服务器性能。
• 但 ECM 权限变更后，向量数据库 可能需要重新索引。

4、总结：如何自动同步 ECM 权限？