项目支持围绕问题检索相关代码与历史记录，结合附件内容整理诊断线索，并在回答中提供参考来源。代码检索考虑版本信息，减少混用不同版本资料的情况。使用者可以从回答继续查看依据，核对分析结论，适用于研发支持和企业内部知识查询。配图为项目功能概览与流程示意。

项目包含知识资料整理与检索、基于检索结果生成结构化回复、人工转接以及回归评估。用户提出问题后，系统检索相关知识，组织回复内容；需要人工继续处理的问题交由客服接续。通过回归场景检查不同问法、知识覆盖和回复行为，便于持续改进。配图为项目功能概览与流程示意。

基于FastAPI构建完整后端服务，提供会话查询、IP研判、Family同源聚类、特征表、阈值扫描、人工复核、审计日志、报告导出等接口。前端支持风险总览、会话详情、图谱关系和复核流程展示。采用Router/Service/Model/Schema分层，用SQLAlchemy设计数据表，对SQLite

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DocuMind是一个基于多Agent协作的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）文档问答系统。系统通过三个专职Agent协同工作，实现从文档上传、智能解析、向量索引到语义检索、生成回答的全自动化流水线。核心特性Multi-Agent架构—Parser/Indexer/