知序 DataMind · 企业知识工作台产品系统Vibe Coding

企业内部的制度、经营报告、操作手册等资料往往分散在不同文件中，员工需要逐份翻阅才能找到答案，而且难以快速核对原文出处，容易凭印象作答或重复向同事确认。知序面向需要依据内部资料开展工作的企业团队，把制度、报告、操作规范等资料按知识空间整理起来，让提问、查证和结论沉淀围绕同一批资料进行，减少口头传递和重复核对的成本。项目页面示例资料包括零售经营分析、门店运营复盘、生鲜温控与补货规范、经营指标口径手册和知识库使用与数据安全规范，贴近门店与企业日常运营的查证场景。

工作台：展示知识空间与最近的研究，提供整理资料、提出问题、保存结论的三步入口。知识库：按空间组织资料，支持上传 PDF、Word、Markdown、TXT 和 HTML，支持拖放与选择文件、添加已有文档，可搜索文档名称并按排队中、解析中、已就绪、解析失败等状态筛选，查看每份文档的处理状态。研究问答：支持新建、重命名、删除会话，可选择资料范围提问，提供问答与原文检索两种模式，回答附带引用，可查看证据、复制回答、加入笔记和导出会话，资料不足时会明确说明需要补充的指标、范围或时间信息。研究笔记：按主题整理证据、判断与下一步，支持新建笔记、搜索笔记和按空间筛选。系统状态：展示模型连接、资料索引、向量检索、检索重排和上传限制等运行情况。

我担任全栈开发，负责该项目的前端、后端及整体实现，包括知识空间与文档状态管理、基于资料范围的研究问答与引用展示、研究笔记整理以及系统状态呈现等功能。技术栈为 Vue 与 Python；项目页面显示模型通过 openai_compat 接入 deepseek-v4.1-flash，资料索引为 5 份资料、38 个文档片段，向量检索采用本地演示向量 1024 维，并按词项覆盖和操作意图做规则重排。实现上的重点与难点在于让回答有据可查：回答必须对应资料引用，资料不足时明确指出缺失信息，而不是直接给出结论，同时要把文档解析状态、会话管理和笔记沉淀串联成完整的工作流。
展示地址：https://shipped-membership-herself-needle.trycloudflare.com/