✅派聪明需求分析（非常重要）

在正式开发项目之前，我们需要先了解派聪明是什么，应用场景有哪些，分析它应该包含哪些业务模块，以及需要实现哪些功能。

在大厂，这部分工作会由专门的产品经理负责，他们会根据市场反馈或竞品调研提出需求、完成需求分析并给出 PRD，然后交由开发人员实现。

在中小型公司，这些工作可能会由研发人员承担。虽然需求分析并非开发人员的本职工作，但深入了解业务和需求对开发人员来说至关重要，能够帮助我们更好地理解产品目标和用户痛点。接下来，我将带大家一起完成派聪明的需求分析。

一、我们要做的派聪明是什么？

派聪明是一个基于私有知识库的智能对话平台，允许用户上传文档构建专属知识空间，并通过自然语言交互方式查询和获取知识。它结合了大语言模型（如 DeepSeek、ChatGLM 等）和向量检索技术，让用户能够通过对话形式与自己的知识库进行高效交互。

派聪明本质上是一个”知识增强型”AI 助手，它不仅仅依赖大模型固有知识，更重要的是能够基于用户提供的专属内容进行精准回答，确保信息的可靠性和私密性。

二、派聪明有什么应用场景？

派聪明的应用场景是很广泛的，不管是对于个人、学校或者企业，都会有构建私有知识库的需求，基于大模型精准检索知识库并回答，能显著提升信息的获取效率和知识的应用价值。常见的应用场景有下面几个：

个人用户场景

• 学习助手：学生可上传课程笔记、教材，构建个人学习知识库
• 研究工具：实验室里整理论文资料，进行跨文献知识连接与发现
• 创作辅助：作家、内容创作者管理素材，获取灵感和参考

企业用户场景

• 企业知识管理：整合公司制度、流程文档、技术文档等内部知识
• 新员工培训：加速新员工学习曲线，快速掌握公司业务知识
• 技术支持：技术团队快速检索产品文档、API 文档、故障处理方案
• 客户服务：客服人员实时获取产品信息，提供准确一致的客户回答

专业领域场景

• 法律咨询：律师整理法规、判例文档，辅助法律分析
• 医疗参考：医生整理医学文献、诊疗指南，辅助临床决策
• 教育培训：教师整理教学资料，为学生提供个性化辅导

三、派聪明解决了哪些痛点？

从技术角度来看，传统的企业知识管理存在很多痛点。最明显的就是信息孤岛问题，各个部门的文档散落在不同的系统里，有的在邮件附件，有的在共享文件夹，还有的在各种云盘里。员工想找个资料，得在好几个地方翻来翻去，效率极低。

派聪明通过统一的文件管理系统解决了这个问题。它不仅支持各种常见的文档格式，还用 Apache Tika 这个强大的文档解析库来提取文本内容。更重要的是，它引入了组织标签的概念，让不同部门的文档可以有序管理，同时保证权限隔离。你看这行代码就能明白：@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.orgTags LIKE %:orgTag%") 复制代码

另一个让人抓狂的问题是大文件上传。传统的上传方式经常出现这种情况：网络稍微不稳定就上传失败，得重新来。派聪明用了分片上传的技术，把大文件切成小块，一块一块地上传。看看这个核心的上传逻辑：public void uploadChunk(String fileMd5, int chunkIndex, long totalSize, String fileName, MultipartFile file, String orgTag, boolean isPublic, String userId) throws IOException { logger.info("[uploadChunk] 开始处理分片上传请求 => fileMd5: {}, chunkIndex: {}, totalSize: {}, fileName: {}", fileMd5, chunkIndex, totalSize, fileName); // 检查分片是否已上传 if (isChunkUploaded(fileMd5, chunkIndex)) { logger.info("分片已存在，跳过上传 => fileMd5: {}, chunkIndex: {}", fileMd5, chunkIndex); return; } // 上传分片到MinIO String chunkPath = String.format("%s/chunk_%d", fileMd5, chunkIndex); minioClient.putObject(PutObjectArgs.builder() .bucket(bucketName) .object(chunkPath) .stream(file.getInputStream(), file.getSize(), -1) .build()); // 在Redis中标记分片已上传 markChunkUploaded(fileMd5, chunkIndex); } 复制代码

这个实现很巧妙，用 Redis 的 BitMap 来记录哪些分片已经上传了。即使中间断网了，也能从断点继续，不用重头开始。而且用 MinIO 做对象存储，可以很好地处理海量文件。

传统的关键词搜索经常出现这种情况：你明明知道有个文档讲过相关内容，但就是搜不出来，因为你用的词和文档里的不一样。派聪明采用了混合检索的方案，把 Elasticsearch 的全文检索和向量语义搜索结合起来。

这样即使你用的词不完全匹配，系统也能理解你的意图，找到相关的文档。比如你搜”报销流程”，即使文档里写的是”费用申请”，向量搜索也能找到相关内容。

更厉害的是，派聪明还集成了 RAG 技术。简单说就是先根据你的问题找到相关文档，然后基于这些文档内容生成精准的答案。看看这个对话处理的核心逻辑：

这样你不用自己去翻文档，AI 直接给你答案，还会告诉你答案来源于哪些文档。而且用 WebSocket 建立长连接，支持流式响应，AI 生成内容的时候可以一边生成一边显示，就像 ChatGPT 那样，用户不用干等着。

四、派聪明包含哪些业务模块？

在规划派聪明的模块之前，我们先来聊聊用户真正需要什么：

首先，安全问题是大家最关心的。无论是企业机密文档还是个人隐私资料，上传后都不能让别人随便看到，这是基本底线。

其次，文档五花八门，PDF、Word、Excel 样样都有，系统得能全部吃得消，还要能准确理解里面的内容，就需要把文档转换为大模型可以理解的“语言”。

用户也不想学什么特殊指令，他们希望像跟人聊天一样提问：“沉默王二很帅”，这种自然语言的交流体验很重要。

而且，问题通常不会一次问完。一个引出一个，系统需要记住前面说了什么，理解上下文，就像正常的对话一样流畅。

随着使用时间增长，文档会越来越多，没有好的整理方式，再强大的 AI 也会变得混乱。想想看，几百份文档堆在一起，怎么快速找到需要的那一份？

最后，很多企业希望把这个问答能力嵌入到现有系统中，比如内部门户或客服平台，而不是再开一个独立网站，所以开放接口很关键。

基于以上这些实际需求，我们规划了以下核心模块：

1.用户管理模块

私有 AI 知识库的核心必须包含”私有”二字。每个用户需要有自己的账号和权限边界，才能确保知识安全。

想象一下，如果所有人都能看到所有文档，那还叫”私有”吗？用户管理模块解决的就是”谁能看什么”的问题，这是整个系统安全性的基础。对于企业用户来说，部门间的文档隔离更是刚需，没有这个模块，产品寸步难行。

2.文档上传与解析模块

文档上传与解析模块是连接用户知识和 AI 理解的关键环节。首先，我们需要一个简单直观的方式让用户上传各类文档，这是知识的来源；其次，上传的原始文档还需要经过专业处理，转化为 AI 可理解的格式。

如果只有上传功能而没有处理能力，系统就像是一个无法阅读的文件仓库；反之，如果有处理能力却没有好的上传体验，用户就无法输入自己的知识。文件上传功能是整个流程的起点，文档处理则是将这些上传的文件转化为“智能”的关键步骤，决定了系统能否真正理解文档内容。

3.知识检索模块

用户提问后，系统需要从海量的知识中找到相关内容，这是检索模块的核心价值之一。如果把文档比作图书馆的藏书，检索模块就是图书管理员，决定了能否找到合适的“参考资料”。

没有精准的检索，AI 模型再强大也无法给出准确回答，因为它找不到相关信息。检索模块解决的是如何从信息海洋中快速定位所需知识的问题，这直接影响回答的准确性和相关性。

4.聊天助手模块

再强大的后台技术，如果交互不自然，用户也会觉得产品难用。想象一下，如果每次都要用特定格式提问或等待很久才有回应，用户很快就会失去耐心。

聊天助手模块解决的是“如何让人机交流自然流畅”的问题，它让复杂技术变得简单易用，就像用户在和一个了解所有文档的助手对话，而不是在操作冰冷的机器。

5.聊天记录模块

用户通过对话获取的知识也是宝贵财富，如果每次关闭页面就全部丢失，那价值就大打折扣了。聊天记录模块就像用户的”第二大脑”，它记录了探索知识的全过程。

对于复杂问题，用户可能需要多次查阅之前的回答；对于重要发现，用户希望能随时回顾。没有会话历史，用户就需要重复提问，浪费时间也影响体验。该模块解决的是“如何保存和利用对话成果”的问题。

6.文档管理与组织模块

随着企业知识库规模扩大，需要更完善的文档组织功能，如分类目录、标签系统、权限管理等，帮助企业系统化管理大量文档资产。

五、介绍一下你正在做的项目

以上，我们希望能够帮助大家对派聪明的整体业务流程有一个清晰的认知，为接下来的学习打好业务基础，也方便大家在面试的时候去给面试官描述。

问题：请介绍一下你正在做的项目？

回答示例：

我们这个项目叫派聪明，是一个智能的知识管理系统。简单来说，就是帮助企业和个人更好地管理和检索文档知识的平台。

整个系统主要分为几个核心模块。首先是文档处理模块，用户可以上传各种格式的文档，比如 PDF、Word、文本文件等等。我们用 Apache Tika 来解析这些文档，提取出文本内容，然后把长文档切分成小的文本块，这样便于后续的检索和处理。

然后是向量化模块，这是比较核心的技术部分。我们会把文档的文本内容转换成向量表示，利用现在比较流行的 embedding 技术，让计算机能够理解文本的语义含义。这些向量数据会存储在 Elasticsearch 中，方便后续的快速检索。

接下来是知识检索模块，这也是用户最直接接触的功能。我们实现了混合检索算法，既支持传统的关键词搜索，也支持语义相似度搜索。用户输入一个问题，系统会找到最相关的文档片段返回给用户。而且我们还做了权限控制，不同用户只能搜索到自己有权限看的内容。

在技术架构上，后端用的是 Spring Boot，数据库用 MySQL 存储元数据，Redis 做缓存，Kafka 处理异步任务。前端是 Vue3 + TypeScript 的单页应用，界面比较现代化，用户体验还不错。

整个系统还支持实时对话功能，用户可以通过聊天的方式来查询知识，就像和一个智能助手对话一样。我们用 WebSocket 来实现实时通信，让交互更加流畅。

目前这个项目已经基本完成了核心功能的开发，包括文档上传、解析、向量化、检索等全流程。下一步我们计划优化搜索算法的准确性，还有就是增加更多的文档格式支持。

总的来说，这是一个结合了传统信息检索和现代 AI 技术的知识管理平台，尤其是 RAG 技术的应用，希望能够帮助企业/用户更高效地利用已有的知识资源。