本文介绍了基于GPT-5.5与RAG技术构建企业知识库问答系统的完整方案。RAG技术通过检索外部知识库增强大模型回答的准确性，解决了企业专业知识不足的问题。系统采用五层架构，包含文档处理、向量存储、混合检索等核心模块，重点优化了文本分块策略和混合检索技术，结合BGE的M3-Embedding模型提升检索质量。通过RAGAS评估框架全面衡量系统性能，并设计了企业级安全方案。该方案避免了重新训练大模型

Gemini3.1Pro在多模态处理和代码生成方面展现出显著优势。其支持文本、图片、PDF和视频输入，图片识别精度优于GPT-4o，并能处理长达1M Token的上下文。在代码生成方面，SWE-Bench测试得分80.6%，特别擅长从复杂代码库中定位和修复bug。模型采用MoE架构，提供低、中、高三档思维模式，可根据任务复杂度动态调整资源分配。相比同类产品，Gemini3.1Pro在保持高性能的同

GPT-5.5是OpenAI于2026年推出的GPT-5系列升级版本，在多模态处理、推理能力和智能体框架等方面均有显著提升。文章从技术架构、核心能力等维度分析其特性，并与Gemini3.1Pro、Claude4.6进行对比测试。结果显示，GPT-5.5在中文处理、工具调用等方面表现优异，自动化任务完成率达90%，但不同场景下各模型各有优势：长文档处理选Gemini，代码开发选Claude。建议根据