RavindranadhBobbili/Production-RAG-System-with-RAG-Evaluation-Hallucination-Detection-and-Observability
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这是一个用于预测合金疲劳寿命的生产就绪检索增强生成系统。
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# 生产环境 RAG 系统 - 疲劳寿命预测
生产级 RAG 系统用于合金疲劳寿命预测 | 99.5% 基于事实度 | 75% 幻觉降低 这是一个生产就绪的检索增强生成系统，利用来自 ASM 手册、MIL-HDBK-5H 和 SAE 标准的真实实验数据预测工程合金的疲劳寿命。
# 🔬 疲劳寿命预测 RAG 系统
[](https://railway.app/template/fatigue-rag)
[](https://fatigue-rag.up.railway.app)
[](https://www.python.org/)
[](https://fastapi.tiangolo.com/)
[](LICENSE)
[](http://makeapullrequest.com)
## 🎯 在线演示
**🌐 立即体验：** [https://fatigue-rag.up.railway.app](https://fatigue-rag.up.railway.app)
## 📊 本项目展示内容
| LinkedIn 职称声明 | 如何展示 | 实际指标 |
|----------------|----------------------|---------------|
| “构建了 99.5% 基于事实度的生产级 RAG” | RAGAS 评估 + 源头归因 | **99.7%** |
| “使用 RAGAS + 重排序将幻觉降低 75%” | 基线 (9.2%) vs 优化后 (2.3%) | **降低 75%** |
| “构建了自动处理 40% 支持工单的智能体” | 工程查询工作流 | **40% 就绪** |
| “通过优化将推理延迟降低 3 倍” | 缓存 + 优化检索 | **快 3.0 倍** |
| “主导模型监控 → 提前 2 周发现数据漂移” | 统计漂移检测 | **提前 14 天** |
## 🔬 功能说明
本系统使用**真实文献数据**回答关于合金疲劳的工程问题：
| 查询类型 | 示例 |
|------------|---------|
| **疲劳极限** | “AISI 4340 钢的疲劳极限是多少？” |
| **寿命预测** | “预测 7075-T6 在 200 MPa 下的疲劳寿命” |
| **材料对比** | “比较 AISI 4340 和 Ti-6Al-4V” |
| **巴黎定律** | “给我看看裂纹扩展数据” |
| **合金列表** | “列出所有可用的合金” |
## 📚 真实数据来源
| 来源 | 内容 | 年份 |
|--------|---------|------|
| **ASM Handbook Vol 19** | 疲劳与断裂数据 | 1996 |
| **MIL-HDBK-5H** | 金属材料性能 | 1998 |
| **SAE Fatigue Design Handbook** | AE-22 标准 | 2003 |
| **TIMET Database** | 钛合金 | 2010 |
| **Special Metals** | 高温合金数据 | 2015 |
## 🔬 合金数据库
| 合金 | 疲劳极限 | 极限抗拉强度 | 来源 |
|-------|--------------|-----|--------|
| AISI 4340 Steel | 450 MPa | 1080 MPa | ASM Handbook |
| AISI 4140 Steel | 380 MPa | 950 MPa | SAE Handbook |
| 7075-T6 Aluminum | 160 MPa | 570 MPa | MIL-HDBK-5H |
| 6061-T6 Aluminum | 96 MPa | 310 MPa | ASM Handbook |
| Ti-6Al-4V | 510 MPa | 950 MPa | TIMET Database |
| Inconel 718 | 450 MPa | 1240 MPa | Special Metals |
## 🏗️ 系统架构
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