AI 知识库 · AI Knowledge Base

一个基于 RAG（检索增强生成） 的个人 AI 知识库应用：上传文档 → 自动解析切分并向量化 → 基于知识库进行带引用溯源的智能问答，同时支持自由对话模式。

Personal AI knowledge base with document ingestion, pgvector semantic search, and RAG-based chat with inline citations.

✨ 功能特性

• 📚 知识库管理：多知识库分组，支持增删改、软删除与回收站恢复
• 📄 文档处理：上传文档 → 异步解析 → 分块 → 向量化入库（进度可视）
• 🔍 RAG 问答：基于向量检索的知识问答，回答附带引用角标，可溯源到原文片段
• 💬 双模式对话：RAG 模式（限定知识库）与 自由模式（通用对话），模式绑定会话
• 🕸️ 知识图谱：基于 Neo4j 的实体关系可视化（实验特性）
• 📊 工作台：统计概览、文档解析状态分布、最近动态与最近会话
• 🔐 账户体系：邮箱注册 / 登录，JWT 会话，数据按用户隔离

🧱 技术栈

层	技术
框架	Next.js 16 (App Router) · React 19 · TypeScript
AI	Vercel AI SDK v7 · DeepSeek（对话）· DashScope（Embedding）
数据	PostgreSQL + pgvector · Prisma ORM
异步任务	Trigger.dev（文档解析 / 向量化）
存储	阿里云 OSS（S3 兼容，STS 临时凭证上传）
图谱	Neo4j
UI	Tailwind CSS v4 · shadcn/ui · TanStack Query · Zustand

🏗️ 架构概览

上传文档 ──► OSS(存储) ──► Trigger.dev 任务
                              │ 解析文本 → 分块 → Embedding
                              ▼
                    PostgreSQL + pgvector（DocumentChunk.embedding）
                              ▲
用户提问 ──► 向量检索 top-k ──┘──► 拼接上下文 → DeepSeek 流式回答 + Citation 溯源

🚀 本地运行

前置依赖

• Node.js 20+
• PostgreSQL 并启用 pgvector 扩展（CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;）
• 各外部服务的 Key（DeepSeek / DashScope / 阿里云 OSS / Trigger.dev），Neo4j 可选

步骤

# 1. 安装依赖（postinstall 会自动执行 prisma generate）
npm install

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env   # 然后填入真实值

# 3. 初始化数据库结构
npx prisma migrate dev   # 或 npx prisma db push

# 4. 启动开发环境（同时拉起 Next.js 与 Trigger.dev）
npm run dev

打开 http://localhost:3000 ，注册账号后即可使用。

☁️ 部署（Vercel）

Vercel 上运行需要把本地依赖换成云端服务：

1. 数据库：使用支持 pgvector 的托管 Postgres（如 Neon），并执行 migrate。
2. 环境变量：在 Vercel 项目设置中配置 .env.example 里的全部变量。
3. 异步任务：文档解析运行在 Trigger.dev，需单独 npx trigger.dev@latest deploy 到生产环境。
4. 对象存储：配置阿里云 OSS（或其它 S3 兼容存储）。

说明：prisma generate 由 postinstall 自动触发；生成产物 generated/ 已忽略提交。

⚠️ 说明

• 本项目定位为学习 / 自部署用途，非开箱即用的商业产品。
• 每次问答会调用 LLM 与 Embedding 接口，请自行关注调用成本。
• .env 已被 .gitignore 忽略，请勿提交任何真实密钥。

📄 License

MIT