（11372期）RAG Search – 职业健康法规智能检索引擎

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 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 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 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 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 松耦合设计：作为纯后端组件，可与occupationalhealthqa、occupationalhealthreport_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 原始说明 Backend retrieval skill for structured search of occupational health standards and documents, returning relevant text with source and clause details.