Usagi 知识库

起点

团队的知识分散在飞书文档、Wiki 和各种表格里。直接把文档丢给大模型并不难，难的是回答可信：资料过期了怎么办？没权限看的内容会不会被答出来？答错了能不能找到原因？

所以这个项目没有从对话界面开始，而是从数据开始。

架构

• 接入与治理服务：对接数据源、解析文档、做质量检查和可见性管理，对下游只提供一条只读的变更流。
• 索引与检索服务：消费变更流建立分块索引，提供全文与向量的混合检索，再用重排模型排序。
• 问答服务：基于检索结果生成回答（RAG），每个结论都标注引用；资料不足时明确说「不知道」。
• 管理后台 / 问答前台：Vue 3 + Naive UI + Tailwind v4，后台按业务模块拆分、模块之间互不引用。

做下来的一些体会

• 回答质量的上限在数据：前期大部分时间花在文档解析、清洗和可见性管理上，而不是调提示词。
• 评测要先于优化：试过「多步检索」——把问题改写拆分后并行检索。在评测集上对比没有带来收益，于是默认关闭，只保留开关。
• 可观测是刚需：一次回答牵涉改写、检索、重排、生成好几个环节，没有链路追踪几乎无从排查。
• AI 写代码，规则兜底：开发中大量使用 AI 编程助手。分层依赖用 import-linter 和 ESLint 强制检查，跨服务接口有契约测试，生成的代码要先过这些检查才算完成。

项目仍在迭代，下一步是补全权限场景的评测，并把线上点踩的问题自动沉淀为评测样本。