项目处理的数据来自哪里，具体是什么内容？

核心回答

以电商问数和深度研搜为参考示例，项目主要接入结构化业务数据、业务知识和任务过程中获取的外部材料。

电商问数查询订单、商品、客户、地区和日期等结构化电商数据，配套 SQL 提供 2025 年 1 至 3 月的模拟订单。项目还整理表字段、指标口径与字段取值，建立元数据及检索索引，帮助模型生成 SQL；最终金额和数量由数仓查询得到。

深度研搜按任务接入公开网页搜索结果、已配置 MySQL 中的数据、RAGFlow 知识库及用户上传的会话附件。配套材料包括药品、库存和销售模拟数据，以及可供导入的示例 PDF。介绍自己的部署时，再说明实际接入方、业务内容、时间范围与更新方式。

原始来源、检索索引和最终查询结果各有职责。数据存在哪个数据库，是存储方案；由谁提供、代表什么业务事实、怎样更新，才解释了数据来源。

把一种数据讲具体

可以挑一类核心数据，沿着来源到结果讲清楚：

• 来源与接入方式： 上游业务库、数据仓库、埋点日志、用户上传、公开网页或第三方接口；是直接查询、定期同步，还是人工导入。
• 内容与粒度： 一行是订单、订单明细还是每日汇总；文档是制度、产品说明还是研究报告。主键、关联关系、金额单位和状态含义会影响后续计算。
• 时间与更新： 数据覆盖哪个业务时间段，最新同步到什么时候，迟到数据或文档修订如何处理。网页采集时间、文档发布时间和订单发生时间分别记录。
• 处理与用途： 怎样清洗、去重、解析或聚合，哪些内容进入索引，哪些在查询时按需获取，以及它们支持什么问题。

例如回答销售额问题，需要说清“订单金额”是否含取消、退款或重复明细。知道表名还不够，业务口径决定 SQL 算出的数是否符合需求。

数据规模也按对象分别说明：原始文件数、解析成功数、切片数、索引条目数和业务表行数不是同一个数。一份文件可能切出很多块，一个字段也可能因名称、描述和别名形成多个向量点，因此索引条目数不能当成原始数据量。

电商问数：业务数据与元数据怎样分工

问数时，订单事实表提供数量、金额及关联维度，维度表补充商品类别、地区等分析条件；元数据则帮助模型找到正确的字段、取值和指标口径。

配套源码的构建流程会从配置取得表、字段描述和指标定义，再查询数仓补齐字段类型与示例值。字段和指标文本经过 Embedding 后建立向量索引，需要同步的字段取值进入全文索引。这里同步的是用于理解和检索的数据，不是把整张订单事实表全部转成向量。

以“华东地区某类商品的销售额”为例，检索过程帮助确认地区值、商品类别字段和销售额定义，生成的 SQL 再到结构化数据中筛选、关联和聚合。最终金额来自查询结果，不来自相似度分数或模型自行估算。

字段示例值和同步取值的查询带有数量上限。描述索引覆盖范围时，可以结合实际行数、同步水位和同步记录，说明哪些字段值已经进入索引、哪些仍需回源查询。

深度研搜：文件上传、知识库与搜索有什么不同

会话附件来自用户这次上传的材料。配套接口先保存文件，再由读取工具按格式提取文本或表格摘要。这条链路并不等于“附件已自动进入长期知识库”；PDF 提取也不保证扫描图片中的文字都已识别。

RAGFlow 知识库在外部服务中准备文档并配置助手绑定关系，研搜项目通过工具查询这些助手。仓库中的示例 PDF 可作为导入材料；介绍实际知识库时，可以进一步说明文档提供方、导入方式、更新频率与可追溯的版本。

网页搜索返回标题、URL 和内容摘要，按需请求更完整的解析正文。配套工具默认没有开启原文返回，因此搜索命中摘要不等于已经取得网页全文。网页可变，还应保留查询与抓取时间；来源自己的发布时间可另行记录，不能与抓取时间混用。

MySQL 查询访问连接配置指定的数据库。配套模拟表演示药品、库存和销售查询；实际接入业务库后，再结合数据字典说明表的粒度、主要字段、时间范围和当前数据量。

追问：数据已经变了，怎样知道回答用了哪一版

业务查询可以关联查询时间、筛选条件、数据快照或同步水位；文档保留来源 ID、文档版本、更新时间、解析与索引版本；网页保留原始 URL 和抓取时间。检索结果还要带上来源定位，例如文档页码或章节，才能从答案追到原始材料。

更新时处理新增、修改和删除，并检查原文、元数据和索引是否一致。权限变化也要同步到检索和上下文构建过程。这样发现旧答案时，才能区分是源数据未更新、索引滞后，还是生成阶段没有采用新证据。

对应教程

参考资料