在数字化转型加速推进的背景下，知识管理正面临从“信息存储”向“智能应用”的关键跨越。面对日益复杂的非结构化数据与持续增长的知识获取需求，Common RAG 智能知识库管理系统以端到端的检索增强生成（RAG）架构为核心，致力于打造新一代知识中枢。
系统融合多模态向量计算与大型语言模型技术，实现对分散文档、技术资料与业务知识的统一语义化建模与智能重构，将传统静态知识库提升为可实时交互的认知引擎。它不仅有效解决了信息孤岛、检索粗粒度与语义缺失等长期痛点，更在智能问答、技术文献精准检索、标准化客服知识库构建等场景中，提供可靠的知识融合与决策支持能力，助力组织构建持续进化、价值驱动的知识基础设施。
无论是构建企业智能问答平台、技术文档检索系统，还是集成客服知识库与学术资源中心，Common RAG 都能帮助组织快速落地可靠的知问答服务，显著提升信息利用效率和决策支持能力。
知识库创建 → 配置分割策略和向量化参数
文档上传 → 多格式文档支持 (PDF/Word/Markdown)
智能分词 → LangChain自动选择最优分割策略
质量评估 → 90分制评估体系，确保向量化效果
向量化处理 → 高维向量生成和Qdrant存储
RAG问答 → 检索+生成的智能问答系统
前端
框架: React + Vite
UI库: TailwindCSS + Lucide Icons
状态管理: Zustand + React Hooks
后端
框架: Node.js + Express
ORM: Sequelize
文档处理: LangChain
API集成: DeepSeek + HuggingFace
数据存储
关系数据库: PostgreSQL (用户、文档、分块数据)
向量数据库: Qdrant (向量存储和检索)
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