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
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API层 (knowledge_service.go)
- 处理HTTP请求和响应
- 数据验证和转换
- 路由配置
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应用层 (knowledge)
- 业务用例编排
- 跨领域服务协调
- 事件发布
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领域层 (knowledge)
- 核心业务逻辑
- 领域实体和服务
- 业务规则实现
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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
-
知识库IDE (knowledge-ide-base)
- 知识库编辑界面
- 文档管理
- 分片编辑
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资源处理器 (knowledge-resource-processor-base)
- 文档上传处理
- 分段配置
- 预览功能
-
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
- Web框架：CloudWego Hertz - 高性能HTTP服务器
- AI引擎：CloudWego Eino - AI工作流运行时
- 数据库：MySQL 8.4.5 - 结构化数据存储
- 向量数据库：Milvus - 语义检索和向量存储
- 搜索引擎：Elasticsearch - 全文检索
- 缓存：Redis - 高速缓存
- 对象存储：火山引擎TOS/MinIO - 文件存储
- 文档解析：支持PDF、Word、Excel等多种格式
前端核心组件
- 构建工具：Rsbuild (基于Rspack) - 高性能构建
- 包管理：Rush.js - Monorepo管理
- UI框架：React + TypeScript
- 组件库：Semi Design
- 编辑器：Monaco Editor - 代码/文档编辑
- 状态管理：自研Store系统
- 工作流编辑：FlowGram - 可视化流程编辑
核心特性
- 多模态支持：文本、表格、图像知识库
- 智能分段：自动分段、手动分段、层级分段
- 混合检索：关键词检索 + 语义检索
- 实时协作：支持多用户协同编辑
- 版本控制：文档和分片的版本管理
- 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。