My Knowledge Base | AI知识库问答平台

基于 Spring Boot + React/Vite + Dify 的 AI 知识库问答平台，打通 登录 -> 创建知识库 -> 上传文档 -> OCR/Dify 入库 -> 问答 的完整业务闭环。

项目定位

这是一个面向实际交付的 AI engineering（AI 工程化，中文解释：围绕真实业务流程构建的工程项目）项目，不是简单聊天壳。

• 面向场景：企业知识库、文档问答、内部资料检索
• 核心价值：让文档上传、入库、检索、问答形成可验收闭环
• 当前状态：本地联调已通过，主链路可用，适合演示和继续扩展

当前进度

• 已完成 Auth、知识库管理、文档上传、任务状态跟踪
• 已完成 Dify dataset/document API 对接
• 已完成 PDF -> OCR -> Dify 入库链路
• 已完成 QA / chat SSE 问答链路和 Sources（来源，中文解释：答案引用依据）展示
• 已完成本地 Docker 联调、浏览器验收和截图归档
• 仍待完成：Linux 真实宿主机部署演练

功能预览

1. 创建知识库

2. 工作台总览

3. 上传入库

4. 问答与 Sources

5. 完整验收页

核心能力

• JWT auth：登录注册和接口鉴权
• 知识库创建、列表、详情、共享
• 文档上传到 LOCAL / MinIO 存储
• 异步入库任务流转与状态展示
• 自动创建 Dify dataset
• 普通文件直传入库
• PDF -> OCR -> Dify text document 扫描件链路
• 知识库范围内的 QA / chat SSE
• 检索结果和 Sources 引用返回
• 失败任务重试、失败文档删除

技术栈

• 前端：React + Vite
• 后端：Spring Boot 3.3
• 运行时：Java 21
• 数据库：PostgreSQL
• 缓存：Redis
• 对象存储：MinIO
• AI 核心：Dify self-hosted
• OCR：独立 OCR service
• 部署：Docker + host Nginx

本地启动

本仓库采用 Hybrid Dev（混合开发，中文解释：前后端本地跑，基础依赖可本地或容器化）的方式。

启动顺序

1. 启动 Dify：

cd /d D:\services\dify\docker
docker compose up -d --build

2. 启动项目后端栈：

cd /d D:\Workspace\CodexProject\My_KnowledgeBase
docker compose --env-file deploy\.env -f deploy/docker-compose.yml up -d --build

3. 启动前端：

cd /d D:\Workspace\CodexProject\My_KnowledgeBase\apps\web
npm install
npm run dev -- --host 0.0.0.0 --port 3001

4. 打开页面：

• 前端：http://localhost:3001
• 后端健康检查：http://127.0.0.1:8081/actuator/health

关闭顺序

1. 停项目后端栈：

cd /d D:\Workspace\CodexProject\My_KnowledgeBase
docker compose --env-file deploy\.env -f deploy/docker-compose.yml down

2. 停 Dify：

cd /d D:\services\dify\docker
docker compose down

3. 关闭前端 npm run dev 窗口：

• 按 Ctrl + C

完整说明见：

• predeploy-report.md

目录说明

.
|-- apps/
|   |-- server/          # Spring Boot API
|   |-- web/             # React frontend workbench
|   `-- ocr/             # OCR adapter service
|-- deploy/              # deployment files and Nginx config
|-- docs/project/        # project docs, reports, decisions
|-- docs/picture/        # Playwright verification screenshots
|-- scripts/             # local dev, test, build, rehearsal scripts
|-- standards/           # delivery and deployment standards
`-- .runtime/            # local runtime data

文档链接

• requirements-summary.md
• mvp-boundary.md
• technical-decision.md
• quality-report.md
• predeploy-report.md
• release-record.md

下一步

• 执行 Linux 宿主机部署演练
• 视需要补充批量清理 / 批量重试能力
• 如果部署环境受限，继续收敛镜像缓存和构建稳定性