向量数据库 LLM 编排 Copilot RAG典型挑战和解决方案  挑战一：向量召回不准确  挑战四：幻觉、胡说八道  挑战五：定制化成本  挑战二：数据组织混乱丧失语义  挑战三：多样化查询需求  数据加工  数据库  文档结构识别  文字加工  多路召回  融合排序 RAG引擎工作流程 文档格式转换 LLM Answer 大模型答案 文档格式解析 跨模态文档预训练模型 弹性模版 抽取引擎 跨模态文档 抽取系统 文档 表格 抽取 系统 规则 引擎 模型 系统 文档内容抽取 文档格式解析 Prompt Template 提示模板 Recall 多路召回 Query 问题 Embedding 向量化 KnowledgeBase 知识库 ANN Parser Vector Index Full Text Index Cross Attentional 基于视觉的文档理解和切分 Documents 基于视觉的文档理解和切分 页眉和页脚 段落划分 文字换行 表格处理 基于视觉的文档理解和切分 文字块 文字拼接 图表对话实例 多路召回 关键词检索 + 向量 BM25 变种 + KNN  行业词典  RRF（Reciprocal Rank Fusion）  Field length normalize  Cross