KnowBase 企业知识库问答系统（RAG 智能问答）

技术信息

语言技术
Python、Redis、React、TypeScript、MySQL系统类型
Web行业分类
企业服务

作品详情

行业场景

中小企业内部有大量文档（产品手册、制度规范、培训资料），员工找答案要翻文档或问同事，效率低。本项目为企业提供私有化部署的知识库问答系统：管理员上传文档，系统自动解析、切片、向量化入库；员工用自然语言提问，回答基于文档内容生成并附带引用溯源，可点击查看原文出处，从机制上杜绝大模型编造。适用于智能客服、内部制度查询、产品手册问答等场景。

功能介绍

功能模块：1、多知识库管理：创建/删除知识库，数据相互隔离；2、文档入库流水线：支持 PDF/Word/Excel/Markdown/TXT 上传，自动解析（PDF 保留页码）、智能切片（段落聚簇+重叠窗口）、向量化入库，全程状态可视（排队/解析中/就绪/失败并显示原因）；3、RAG 检索问答：向量检索最相关片段，大模型流式生成回答，回答中以 [1][2] 标注引用；4、引用溯源：点击引用编号可展开查看原文片段、来源文档与页码；5、会话管理：历史对话与引用快照持久化保存；6、用户体系：注册登录、JWT 鉴权、资源归属校验。

项目实现

独立完成全部架构设计与开发（AI 辅助编码，人工决策与验收）。技术栈：Python/FastAPI + MySQL + Redis + Qdrant 向量库，前端 React18+TypeScript+AntDesign，大模型走 OpenAI 兼容接口可插拔切换。技术要点：① MySQL 与向量库双写一致性设计（先落库取 ID 再写向量，检索反查防御）；② SSE 流式响应穿透 nginx 的缓冲处理；③ 切片按段落聚簇避免语义割裂；④ 对多个候选模型做幻觉实测对比选型；⑤ 针对 1GB 内存服务器做容器内存限额与部署调优（Docker+systemd+nginx），并配套三套自动化冒烟测试保障质量。