1 · 上傳與解析
- 原始 PDF 留在本機文件儲存。
- 解析時紀錄實際 page number、文字區塊及 bbox。
- 低文字品質頁面保留警示，不補造內容。
RETRIEVAL, WITH A SOURCE
把新聞存成片段，看見回答的依據。
以 AI 新聞導讀 PDF 驗證：資料怎麼存、兩路搜尋怎麼排、LLM 收到什麼，以及引用如何回原頁。
Source before answer先驗證搜尋與定位
再選擇產生附引用回答
再選擇產生附引用回答
搜尋結果等待搜尋
先搜尋，再檢視完整證據鏈
DB 命中 → 分路排名 → 融合／重排 → LLM 封包 → 附引用回答
完成搜尋後，顯示資料庫回傳的 BM25／Dense 排序與分數。
完成搜尋並點選一筆結果，即可查看真實儲存欄位與頁面定位。
完成搜尋後自動準備封包，這一步不呼叫回答模型。
按「送 G4 產生附引用回答」才會實際呼叫模型。
從一則 AI 新聞、一個問題開始
點選搜尋框下的新聞問題，依序核對資料庫紀錄、排名、LLM 封包與引用。也可以上傳自己的 PDF。
文件管理
保留原始 PDF，讓每一個 chunk 都能回到同一份原件。
將 PDF 拖曳至這裡，或選擇檔案
上傳 → 分頁解析 → 建立片段與座標 → 寫入 Milvus
低文字品質頁面會另外標記，不把不可讀內容當成解析成功。
處理中
| 原始檔案 | PDF 頁數 | Milvus 分段數 | 解析狀態 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| 正在讀取文件清單… | ||||
頁數以 PDF 實際頁序計算。掃描、表格與科學圖可能需要額外解析；有檔案不代表已完整讀懂所有內容。相同檔案重複上傳的處理結果由後端回報。
頁碼為什麼可以穩定回查？
先保存來源定位，再做搜尋。LLM 可以日後加入回答流程，無須負責創造引用頁碼。
2 · Milvus 混合搜尋
- 文字交給原生 BM25 索引。
- 片段產生語意向量，執行 dense 檢索。
- 混合模式融合兩路候選；實際服務設定見下方。
3 · 回傳片段與定位
{
"document_id": "來源文件識別",
"chunk_id": "片段識別",
"page_no": "PDF 實際頁序",
"bbox": "原頁座標",
"text": "保存的原文片段"
}4 · 前台核對原頁
- 點選結果後直接開該頁。
- 預覽用保存的 bbox 標記片段位置。
- LLM 回答另行手動觸發；引用頁碼仍由後端定位紀錄提供。
- 即時連外 OpenClaw 查詢待客戶確認。
目前服務的實際狀態
正在讀取…
本區直接顯示後端狀態；服務不可用時會顯示錯誤，不以模擬資料代替。