企业内部知识长期分散在文档、聊天记录与个人经验中，员工查找制度、流程、产品资料耗时费力，新人上手慢，重复提问占用大量人力，且回答口径不一。知枢 KnowHub 面向企业内训、行政人事、研发技术支持等场景，将制度规范、FAQ、技术文档统一沉淀为可检索、可问答的知识库。业务上由管理员录入或上传文档，经草稿提交、审核发布流程控制内容质量；员工通过关键词与语义混合检索快速定位，或直接对话式提问获得有出处依据的答案，无可靠依据时明确拒答，从而提升知识复用率、降低沟通成本，并保证每条答案可追溯。
项目包含六大核心模块：
① 知识文档管理——文档新建、编辑、草稿提交、审核发布、下线、移除的完整生命周期，支持分类、标签、可见范围与富文本内容；
② 混合智能检索——结合关键词匹配与语义向量的混合检索，返回高相关度切片并高亮命中来源；
③ 有依据问答——基于知识切片作答，逐条给出引用出处，无可靠依据时明确拒答，杜绝幻觉；
④ 检索与问答历史——记录用户查询轨迹，支持复盘与再检索；
⑤ 运营统计看板——文档量、检索量、问答量、热度趋势等数据可视化；
⑥ 系统管理——组织架构、用户与权限、角色、系统配置与操作日志审计。
主要亮点：审核发布流保障知识质量与合规；"有据可依、无据拒答"的机制让问答可信可控；检索与问答一体化，形成"沉淀—检索—问答—反馈"闭环；前后端分离架构，并额外提供零外部依赖的 Node 单端口简版，部署灵活、开箱即用。
目采用前后端分离架构：前端用 Vue 3 + Vite 6 构建单页应用；后端基于 Java 17 + Spring Boot 4.1.2 多模块（admin / framework / system / knowledge / common）开发，MySQL 8 持久化、Redis 缓存、MyBatis 数据访问、JJWT 鉴权、Druid 连接池，并集成 SpringDoc 接口文档。本人承担从需求分析、库表设计、接口开发到前端实现的全流程工作。
实现亮点：自研 SemanticEngine 语义引擎，将文档切分入库并实现关键词与语义混合排序；设计文档审核状态机与基于 ACL 的可见性控制；问答服务引入证据校验，无命中即拒答。难点在于语义检索的相关度调优、长文档切片粒度与召回率的平衡，以及多模块间的事务与权限隔离。此外为便于演示另做了一套零依赖 Node 单端口版本，保证任意环境开箱即用。
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