# knowledge

**Repository Path**: MingByte_729316231/knowledge

## Basic Information

- **Project Name**: knowledge
- **Description**: 企业知识库2.0版，更新与2025年12月16日
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-16
- **Last Updated**: 2026-02-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 企业知识库系统

## 项目介绍

企业知识库系统是一个基于Spring Boot 3.2.5的智能文档管理和问答系统，支持文档上传、自动分块、向量嵌入、语义搜索和智能问答等功能。系统采用现代化的技术栈，提供高效、准确的知识管理和检索能力。

### 核心功能

- **文档管理**：支持多种格式文档上传、预览和管理
- **智能分块**：自动将文档分割为语义连贯的文本块
- **向量嵌入**：使用DashScope API生成文本向量
- **语义搜索**：基于Milvus向量数据库的相似性搜索
- **智能问答**：结合DeepSeek大模型的上下文感知问答
- **多轮对话**：支持连续对话和历史上下文管理
- **意图分析**：智能识别用户问题意图，优化回答策略
- **日志管理**：基于Filebeat、Elasticsearch、Kibana的日志收集和分析

## 技术栈

### 后端技术
- Spring Boot 3.2.5
- Java 17
- PostgreSQL 14.8
- Milvus 2.3.9（向量数据库）
- Hibernate JPA
- HikariCP（连接池）

### 前端技术
- Vue 3
- Element Plus
- Axios

### AI 技术
- DashScope Embedding API（文本向量化）
- DeepSeek LLM（大语言模型）

### 日志系统
- Filebeat 8.11.0
- Elasticsearch 8.11.0
- Kibana 8.11.0

### 容器化
- Docker
- Docker Compose

## 系统架构

```mermaid
flowchart TD
    A[用户] -->|上传文档| B[FileUploadController]
    A -->|提问| C[QAController]
    B -->|处理文档| D[FileHandler]
    B -->|生成向量| E[DashScopeEmbeddingService]
    E -->|存储向量| F[MilvusService]
    C -->|分析意图| G[IntentAnalysisService]
    C -->|生成向量| E
    C -->|搜索向量| F
    C -->|生成回答| H[DeepSeekService]
    F -->|返回相关文档| C
    H -->|返回回答| C
    C -->|返回结果| A
    I[Filebeat] -->|收集日志| J[Elasticsearch]
    J -->|存储日志| K[Kibana]
    A -->|查看日志| K
```

## 环境要求

- JDK 17+
- Maven 3.8+
- Docker 20.10+
- Docker Compose 1.29+
- 网络连接（访问DashScope API）

## 快速开始

### 1. 环境准备

#### 1.1 启动依赖服务

使用Docker Compose启动Milvus、PostgreSQL等依赖服务：

```bash
# 启动核心服务（Milvus、PostgreSQL）
docker-compose up -d

# 启动日志服务（可选）
cd filebeat
docker-compose up -d
```

#### 1.2 配置环境变量

复制并修改配置文件：

```bash
cp src/main/resources/application.yml.example src/main/resources/application.yml
```

编辑`application.yml`文件，配置以下内容：

- 数据库连接信息
- DashScope API Key
- DeepSeek API Key
- 文件上传目录

### 2. 构建和运行

#### 2.1 构建项目

```bash
mvn clean package -DskipTests
```

#### 2.2 运行项目

```bash
# 方法1：使用Maven运行
mvn spring-boot:run

# 方法2：使用jar文件运行
java -jar target/knowledge-base-1.0.0.jar
```

### 3. 前端部署

```bash
cd frontend
npm install
npm run build
```

将构建产物部署到Web服务器或使用内置的静态资源服务。

## API 文档

### 主要接口

#### 文档管理
- `POST /api/file/upload` - 上传文档
- `GET /api/qa/preview/{fileName}` - 预览文档

#### 问答接口
- `POST /api/qa/ask/stream/with-history` - 多轮对话流式接口

#### 会话管理
- `GET /api/qa/conversations` - 获取会话列表
- `GET /api/qa/conversations/{conversationId}/messages` - 获取会话消息
- `GET /api/qa/conversations/{conversationId}/qa-details` - 获取问答详情
- `DELETE /api/qa/conversations/{conversationId}` - 删除会话

## 配置说明

### 核心配置文件

1. **application.yml** - 主配置文件
   - 数据库连接配置
   - API Key配置
   - 文件存储配置

2. **filebeat/filebeat.yml** - 日志收集配置
   - 日志路径配置
   - Elasticsearch连接配置

### 环境变量

| 变量名 | 描述 | 默认值 |
|-------|------|-------|
| `DB_HOST` | 数据库主机 | localhost |
| `DB_PORT` | 数据库端口 | 5432 |
| `DB_NAME` | 数据库名称 | knowledge_base |
| `DB_USER` | 数据库用户 | admin |
| `DB_PASSWORD` | 数据库密码 | password |
| `DASH_SCOPE_API_KEY` | DashScope API Key | - |
| `DEEPSEEK_API_KEY` | DeepSeek API Key | - |
| `FILE_UPLOAD_DIR` | 文件上传目录 | ./uploads |

## 部署建议

### 生产环境部署

1. **使用Docker Compose**：
   ```bash
   docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d
   ```

2. **配置HTTPS**：在生产环境中配置SSL证书

3. **配置监控**：使用ELK stack监控系统运行状态

4. **备份策略**：定期备份数据库和文件存储

### 性能优化

1. **Milvus配置**：根据数据量调整Milvus的内存和CPU分配
2. **连接池配置**：优化HikariCP连接池参数
3. **缓存策略**：对频繁访问的向量和文档进行缓存
4. **批量处理**：使用批量API减少网络请求

## 常见问题

### 1. 文档上传失败

- 检查文件大小是否超过限制
- 检查文件格式是否支持
- 检查文件上传目录权限

### 2. 问答响应缓慢

- 检查网络连接是否正常
- 检查Milvus服务是否运行正常
- 检查DashScope API调用是否成功

### 3. 日志收集异常

- 检查Filebeat配置是否正确
- 检查Elasticsearch连接是否正常
- 检查日志文件权限

### 4. 向量搜索结果不准确

- 检查文档分块策略是否合理
- 调整Milvus搜索参数
- 优化向量嵌入模型

## 开发指南

### 代码规范

- 遵循Spring Boot代码规范
- 使用中文注释
- 方法和变量命名清晰明了
- 避免过长的方法（建议不超过100行）

### 开发流程

1. **克隆代码**：
   ```bash
   git clone <repository-url>
   ```

2. **创建分支**：
   ```bash
   git checkout -b feature/your-feature
   ```

3. **开发功能**：实现新功能或修复bug

4. **运行测试**：
   ```bash
   mvn test
   ```

5. **提交代码**：
   ```bash
   git add .
   git commit -m "feat: add new feature"
   git push origin feature/your-feature
   ```

## 安全注意事项

1. **API Key管理**：不要将API Key硬编码在代码中，使用环境变量或配置文件管理
2. **文件上传安全**：对上传文件进行类型检查和病毒扫描
3. **SQL注入防护**：使用参数化查询和ORM框架
4. **跨站脚本防护**：对用户输入进行验证和转义
5. **权限控制**：实现细粒度的权限管理

## 许可证

本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。

## 联系方式

- 项目维护者：[您的姓名]
- 联系邮箱：[您的邮箱]
- 项目地址：[项目仓库地址]

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**版本信息**：v1.0.0
**最后更新**：2026-02-05