企业知识库智能问答与文档检索系统产品系统Vibe Coding

该项目面向企业内部知识管理和客服支持场景。很多企业的制度文档、产品手册、项目资料、FAQ 分散在不同文件中，员工或客服人员检索效率低，容易出现重复咨询、答案不一致等问题。本系统通过接入大语言模型和向量检索能力，将企业文档沉淀为可问答的知识库，用户可以用自然语言提问，系统自动检索相关资料并生成结构化回答，适用于内部知识查询、售前售后客服、项目资料检索、培训资料问答等业务场景。

系统主要包含知识库管理、文档上传解析、向量化检索、智能问答、对话记录、权限管理和后台配置等功能。管理员可以创建不同知识库，上传 PDF、Word、TXT 等文档，系统自动进行文本切分、清洗、向量化入库。用户在问答页面输入问题后，系统会先从知识库中召回相关片段，再结合大语言模型生成回答，并展示引用来源，方便用户追溯原文。后台支持查看文档解析状态、管理知识库内容、配置模型参数、查看历史问答记录。项目重点解决企业文档检索效率低、知识复用困难和回答不可追溯的问题。

我主要负责系统架构设计、后端接口开发、RAG 检索流程实现和前端核心页面开发。后端使用 Python + FastAPI 构建接口服务，负责文档上传、文本解析、分段处理、向量化存储和问答接口；向量检索部分通过 embedding 模型生成文本向量，并结合相似度检索召回相关内容；问答流程采用 RAG 架构，将用户问题、检索片段和提示词模板组合后调用大语言模型生成答案。前端使用 Vue 实现知识库管理、文档列表、智能问答和历史记录页面。项目中重点处理了长文档切分、检索结果相关性、回答来源展示、接口响应速度和异常兜底等问题，使系统具备较好的可用性和可扩展性。