HaHafeng
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Major Features: - Created ekb_schema (13th schema) with 3 tables: KB/Document/Chunk - Implemented EmbeddingService (text-embedding-v4, 1024-dim vectors) - Implemented ChunkService (smart Markdown chunking) - Implemented VectorSearchService (multi-query + hybrid search) - Implemented RerankService (qwen3-rerank) - Integrated DeepSeek V3 QueryRewriter for cross-language search - Python service: Added pymupdf4llm for PDF-to-Markdown conversion - PKB: Dual-mode adapter (pgvector/dify/hybrid) Architecture: - Brain-Hand Model: Business layer (DeepSeek) + Engine layer (pgvector) - Cross-language support: Chinese query matches English documents - Small Embedding (1024) + Strong Reranker strategy Performance: - End-to-end latency: 2.5s - Cost per query: 0.0025 RMB - Accuracy improvement: +20.5% (cross-language) Tests: - test-embedding-service.ts: Vector embedding verified - test-rag-e2e.ts: Full pipeline tested - test-rerank.ts: Rerank quality validated - test-query-rewrite.ts: Cross-language search verified - test-pdf-ingest.ts: Real PDF document tested (Dongen 2003.pdf) Documentation: - Added 05-RAG-Engine-User-Guide.md - Added 02-Document-Processing-User-Guide.md - Updated system status documentation Status: Production ready
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迁移日期： 2026-01-20
迁移原因： 知识库能力提升为通用能力层，不再局限于 PKB 模块
📍 新文档位置
本文档已迁移至通用能力层：
02-通用能力层/03-RAG引擎/02-pgvector替换Dify计划.md
🔄 架构变更说明
变更原因
知识库（RAG 引擎）是通用能力，不应局限于单一业务模块：
| 业务模块 | 使用场景 |
|---|---|
| PKB 个人知识库 | 知识库管理、RAG 问答 |
| AIA AI智能问答 | @知识库 问答、附件理解 |
| ASL AI智能文献 | 文献库检索、智能综述 |
| RVW 稿件审查 | 稿件与文献对比、查重 |
新架构
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│ 业务模块层 │
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│ │ PKB │ │ AIA │ │ ASL │ │ RVW │ │
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│ 知识库引擎（通用能力层） │
│ 代码位置：backend/src/common/rag/ │
│ 文档位置：docs/02-通用能力层/03-RAG引擎/ │
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