企业智能客服与知识库系统产品系统Vibe Coding

面向企业客服、售后支持和内部员工知识查询场景。企业的产品手册、制度文件和常见问题通常分散在多个文档中，人工查询耗时，客服回答口径也容易不一致。本系统将企业文档转化为可检索知识，回答问题时同步展示引用来源；证据不足时主动拒答，降低错误回答和旧制度误用风险。

系统提供企业知识文档管理和智能问答能力。支持上传TXT、Markdown及可提取文本的PDF文件，并完成文档解析、切片和索引；支持文档启用、停用及内容替换，停用后的旧资料不再参与问答。用户可使用自然语言提问，系统根据已启用知识检索相关内容，返回答案、引用文档、原文片段和相关度。知识证据不足时系统主动拒答，避免生成未经验证的企业事实。同时提供回答反馈、问答记录、拒答率、文档数量和有效反馈等统计信息，并提供REST API文档。系统可离线运行，也支持对接已有RAGFlow知识库。

本人负责业务需求分析、系统架构、后端接口、前端页面、检索逻辑和测试验收。后端采用Python、FastAPI、SQLAlchemy和SQLite实现，通过Retriever接口隔离业务层与检索层，默认提供可离线运行的关键词检索器，并实现RAGFlow数据集查询适配器。文档解析支持TXT、Markdown和电子PDF，前端使用原生HTML、CSS和JavaScript实现文档管理、问答、引用展示、反馈和统计仪表盘。项目使用pytest覆盖正常问答、未知问题拒答、文档停用、内容替换、反馈统计、接口流程和文件类型校验。演示数据均为虚构内容，不包含客户源码、业务数据或商业秘密。