面向个人知识工作者与技术研发人员的私有知识库管理场景。通用大模型问答虽然已经免费开放，但存在两个问题：
1. 无法基于用户自己的私有文档回答（论文、技术手册、个人笔记）
2. 文档散落在本地文件夹时检索利用率极低。本项目针对"基于私有文档的精准检索与智能问答"这一需求，将散落的 PDF/TXT 文档集中托管、自动分段向量化，并接入大模型实现"问自己文档里的事"的能力，适用于科研资料管理、技术文档沉淀、个人知识库建设等业务背景
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Rag工作台产品系统Vibe Coding
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作品详情
行业场景
功能介绍
1. 文档管理：支持 txt / pdf 上传，文档自动解析、分段、向量化索引，索引状态可视化（索引中/就绪），文件元信息完整记录
2. 版本控制：同一文档支持多次重新索引生成新版本，旧版本自动失效，支持一键回滚——索引策略调整可逆，不会因一次错误重建丢失历史状态
3. 智能搜索：基于向量相似度检索用户私有文档，结合大模型生成带依据的回答，中文场景下使用中文分词优化检索精度
4. 访问控制：登录鉴权，文档与知识库私有化访问
项目实现
- 前端：React 实现“文档管理 / 智能搜索”双模块工作台，索引状态、版本流转（构建中 → 就绪 → 失效）、回滚操作均有完整交互反馈
- 后端：Java 实现文档解析、分段、向量化、检索与问答链路；PostgreSQL + pgvector 向量存储，集成中文分词插件
- 部署：Docker Compose 容器化（前端 / 后端 / 数据库三容器），反向代理统一入口
- 工程细节：索引全流程异步化，文档版本状态机完整（BUILDING → READY → INACTIVE），实测 341 个分段约 6.5 秒完成索引，可支撑持续迭代的索引策略实验
示例图片
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