Coze Studio 概览（六）--知识库管理

Coze Studio 知识库管理功能分析

整体架构概览

Coze Studio 的知识库管理功能采用了DDD（领域驱动设计）架构，分为以下几个层次：

后端架构分层

1. API层 (knowledge_service.go)

   • 处理HTTP请求和响应
   • 数据验证和转换
   • 路由配置

2. 应用层 (knowledge)

   • 业务用例编排
   • 跨领域服务协调
   • 事件发布

3. 领域层 (knowledge)

   • 核心业务逻辑
   • 领域实体和服务
   • 业务规则实现

4. 基础设施层 (infra)

   • 数据库访问
   • 外部服务集成
   • 技术实现

前端架构分层

1. 知识库IDE (knowledge-ide-base)

   • 知识库编辑界面
   • 文档管理
   • 分片编辑

2. 资源处理器 (knowledge-resource-processor-base)

   • 文档上传处理
   • 分段配置
   • 预览功能

3. 模态对话框 (knowledge-modal-base)

   • 知识库创建
   • 配置设置
   • 列表管理

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核心功能分析

1. 知识库创建与管理

核心技术组件：

• 后端：KnowledgeApplicationService、领域服务
• 前端：CreateKnowledgeModal、KnowledgeListModal
• 数据库：MySQL存储结构化数据
• 向量存储：Milvus用于语义检索

2. 文档处理流水线

核心技术组件：

• 文档解析：支持PDF、Word、Excel、Markdown等格式
• 分段策略：自动分段、手动分段、层级分段
• 向量化：使用Embedding模型转换为向量
• 索引构建：Elasticsearch全文检索 + Milvus向量检索

3. 检索增强生成（RAG）

核心技术组件：

• 检索引擎：混合检索（关键词+语义）
• 重排序：结果重新排序优化
• 上下文构建：动态上下文窗口管理

核心场景时序图

场景1：知识库创建流程

场景2：文档上传与处理流程

场景3：知识库检索（RAG）流程

场景4：文档分片编辑流程

场景5：知识库配置管理流程

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主要技术组件总结

后端核心组件

1. Web框架：CloudWego Hertz - 高性能HTTP服务器
2. AI引擎：CloudWego Eino - AI工作流运行时
3. 数据库：MySQL 8.4.5 - 结构化数据存储
4. 向量数据库：Milvus - 语义检索和向量存储
5. 搜索引擎：Elasticsearch - 全文检索
6. 缓存：Redis - 高速缓存
7. 对象存储：火山引擎TOS/MinIO - 文件存储
8. 文档解析：支持PDF、Word、Excel等多种格式

前端核心组件

1. 构建工具：Rsbuild (基于Rspack) - 高性能构建
2. 包管理：Rush.js - Monorepo管理
3. UI框架：React + TypeScript
4. 组件库：Semi Design
5. 编辑器：Monaco Editor - 代码/文档编辑
6. 状态管理：自研Store系统
7. 工作流编辑：FlowGram - 可视化流程编辑

核心特性

1. 多模态支持：文本、表格、图像知识库
2. 智能分段：自动分段、手动分段、层级分段
3. 混合检索：关键词检索 + 语义检索
4. 实时协作：支持多用户协同编辑
5. 版本控制：文档和分片的版本管理
6. 权限管理：基于空间和用户的权限控制

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小结

这套知识库管理系统包含了现代AI应用的常用技术栈，从数据摄入、处理、存储到检索生成的全流程覆盖，特别在RAG（检索增强生成）方面有着完善的技术实现。