职业健康法规智能检索引擎

面向职业健康领域的最小化RAG检索后端组件，专注法规标准精准召回，需配合上层应用使用

基本信息

• 技能名称?RAG Search
• 中文名称?职业健康法规智能检索引擎
• 作者?loda666
• 分类?其他
• 版本?0.1.1
• 标签?rag, retrieval, occupational-health, regulatory-compliance, gbz-standards, backend-api, document-search

使用方法

使用说明
核心用法
rag-search 是一个轻量级检索增强生成(RAG)后端技能，专为职业健康领域的法规标准文档检索设计。用户通过自然语言查询触发检索，系统返回结构化的相关文本片段，包含原始内容、来源文件、条款编号、法规层级及相关性评分。
显著优点

1. 领域专业化 ：针对GBZ职业卫生标准体系优化，理解专业术语如"PC-TWA"、"职业接触限值"等
2. 结构化输出 ：返回标准化JSON格式，含 regulation_level 字段便于区分国家法律/标准/行业规范层级
3. 可解释性强 ：每条结果附带 clause 条款编号和 score 相关性分数，支持溯源审计
4. 松耦合设计 ：作为纯后端组件，可与 occupational_health_qa 、 occupational_health_report_writer 等上层应用灵活组合
   潜在局限
   非终端技能 ：明确禁止直接面向终端用户，必须由封装层调用
   检索范围受限 ：仅覆盖预构建的职业健康法规知识库，无法实时扩展
   无生成能力 ：仅做检索召回，不包含LLM答案生成或总结功能
   评分阈值敏感 ： score 字段的 cutoff 策略需调用方自行决策
   适合人群
   职业健康AI系统开发者、企业EHS平台集成工程师、需要构建合规问答或报告生成系统的技术团队。
   常规风险
   知识库更新延迟可能导致引用失效标准
   条款边界切分误差造成上下文丢失
   高相关度低权威性结果（如草案文件）需人工复核