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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

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


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

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。

http://www.dtcms.com/a/411844.html

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