业务和功能介绍
1、基于 RAG 架构搭建个人知识库系统，参考 NotebookLM 交互模式，实现文档管理与对话式问答
2、支持 PDF、Word、Markdown 等多格式文档解析，实现文本切片、向量化存储与语义检索
3、实现对话引用溯源功能，回答中标注信息来源段落，提升结果可验证性
2、支持 PDF、Word、Markdown 等多格式文档解析，实现文本切片、向量化存储与语义检索
3、实现对话引用溯源功能，回答中标注信息来源段落，提升结果可验证性
项目实现
1. 产品定位
类 NotebookLM 私有知识库：多格式文档上传 → RAG 问答（带引用）→ Studio 输出。支持离线（Ollama 本地）/在线（API）双模式，一套代码用 APP_MODE 切换。
2. 分层结构
前端 React 负责交互；后端 FastAPI 分四层：中间件（TraceID/JWT/限流）→ 意图路由 → 五类 pipeline（闲聊/联网/记忆/聚合统计/RAG 检索）→ 生成；底层是 ChromaDB、SQLite/PG、Redis、Ollama。
3. 核心思路
①双模式靠 LLM/Embedding/TTS/OCR 统一抽象接口；②先意图分类再选流程；③检索多路融合：向量+BM25→RRF→过滤→重排；④关键环节用确定性算法而非 LLM；⑤功能开关化+失败降级；⑥按文档类型套检索模板平衡成本与效果。
4. 模块技术栈
Web：FastAPI+Uvicorn；数据：SQLAlchemy2.0（SQLite/PG）；向量：ChromaDB；模型：Ollama qwen3:4b+bge-m3，在线走 OpenAI 兼容 API；重排：BGE-reranker-v2-m3；检索：jieba+BM25；解析：pdfplumber/MinerU/RapidOCR/docx/openpyxl；安全：JWT+bcrypt+slowapi；观测：Prometheus+Grafana+AlertManager+Langfuse；前端 React19+TS+Vite+AntD；部署 Docker Compose+GitHub Actions。
类 NotebookLM 私有知识库：多格式文档上传 → RAG 问答（带引用）→ Studio 输出。支持离线（Ollama 本地）/在线（API）双模式，一套代码用 APP_MODE 切换。
2. 分层结构
前端 React 负责交互；后端 FastAPI 分四层：中间件（TraceID/JWT/限流）→ 意图路由 → 五类 pipeline（闲聊/联网/记忆/聚合统计/RAG 检索）→ 生成；底层是 ChromaDB、SQLite/PG、Redis、Ollama。
3. 核心思路
①双模式靠 LLM/Embedding/TTS/OCR 统一抽象接口；②先意图分类再选流程；③检索多路融合：向量+BM25→RRF→过滤→重排；④关键环节用确定性算法而非 LLM；⑤功能开关化+失败降级；⑥按文档类型套检索模板平衡成本与效果。
4. 模块技术栈
Web：FastAPI+Uvicorn；数据：SQLAlchemy2.0（SQLite/PG）；向量：ChromaDB；模型：Ollama qwen3:4b+bge-m3，在线走 OpenAI 兼容 API；重排：BGE-reranker-v2-m3；检索：jieba+BM25；解析：pdfplumber/MinerU/RapidOCR/docx/openpyxl；安全：JWT+bcrypt+slowapi；观测：Prometheus+Grafana+AlertManager+Langfuse；前端 React19+TS+Vite+AntD；部署 Docker Compose+GitHub Actions。
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