基于CMS的私有化知识库部署方案

State Diagram
Added on: May 23, 2025
User Prompt

基于CMS的私有化知识库部署方案
```mermaid
graph TD
A[用户前端（浏览器）] -->|提问| B[中台 API 服务]
B --> C[Embedding 模型（bge-m3）]
B --> D[向量数据库（Pg/FAISS）]
B --> E[大模型 API（阿里云百炼 Qwen）]
E --> F[生成答案]
F --> A

subgraph 管理后台
G[CMS] --> H[内容录入/文档管理]
H --> I[向量生成任务]
I --> C
I --> D
end

G -->|节点内容存储| J[(MySQL 数据库)]
B -->|检索日志、QA记录| J
```

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Description

总体架构概览

该方案将知识管理、语义搜索和大语言模型问答整合成一个闭环系统，主要分为三个部分：

  1. 用户前端与问答流程
  2. 中台智能检索与生成服务
  3. 内容管理与向量化处理后台

用户提问流程

A[用户前端（浏览器）] -->|提问| B[中台 API 服务]

  • 用户前端（A）：浏览器中的交互界面，如聊天窗口、搜索框等。
  • 中台 API 服务（B）：核心网关，接收问题、负责处理、检索、生成等逻辑。

智能问答流程

  • Embedding 模型（C）：将用户问题转换为向量。推荐使用 [bge-m3]，支持多语言并兼容中文。
  • 向量数据库（D）：如 PostgreSQL+pgvector 或 FAISS，用于存储已向量化的知识库内容。
  • 大模型 API（E）：调用阿里云百炼平台的 Qwen 模型进行生成回答，基于检索到的内容进行增强（RAG）。
  • 回答生成（F）：融合上下文和原始问题，生成自然语言答案返回前端。

管理后台：知识内容的来源与更新

  • CMS（G）：基于如 Drupal、WordPress 等内容管理系统，实现结构化/非结构化文档的统一管理。
  • 内容录入（H）：支持手动添加文档、编辑内容、上传 PDF/Markdown 等。
  • 向量生成任务（I）：定期或实时触发的向量化处理任务，将文档转为语义向量，送入 Embedding 模型并写入向量库。

数据存储与日志追踪

  • 所有 CMS 内容通过结构化形式存储于 MySQL 数据库（J）。
  • 同时，中台服务也会将用户查询日志、回答记录等写入数据库，便于运营和系统优化。

优势总结

  • 私有化部署：全部组件支持本地化运行，保障数据安全与合规性。
  • 可控性强：知识源、问答逻辑、模型选型均可定制。
  • 模块化设计：CMS + 向量化 + 检索 + 生成环节清晰解耦，易于维护和拓展。
  • 支持中文语义搜索：适配中文语境的语义检索与问答生成。