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PRD - 知识库闭环

REQ编号: REQ-知识-001 版本: v1.1 优先级: P0 阶段: 近期（1-2个月） 作者: 宋献 日期: 2026-07-19 状态: 待开发 原型: 原型-REQ-知识-001-知识库闭环-v1.0.html 关联: REQ-知识-002 已合并（训练师审批作为核心环节）

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一、问题陈述

用户问题：

• 知识库 P2-01 标注"已完成"，但实际是桩实现（stub），API 未挂载
• 员工提问时 AI 无法引用真实知识库内容
• 知识建议→训练师审批→入库→AI引用的全流程未打通

业务目标：

• 实现知识库全闭环：知识建议 → 审批 → 入库 → AI 引用
• 知识库回答准确率提升至 85% 以上

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二、需求范围

2.1 核心功能

功能	描述
知识建议API挂载	将 P2-01 的知识建议接口从桩实现改为真实调用
知识入库	知识通过审批后写入 Neo4j 图数据库
知识引用	AI 回答时从知识库检索相关内容并引用
审批流打通	训练师在坐席端可审批知识建议

2.2 非目标

• 不包含知识库的自动学习/自训练能力
• 不包含知识库的版本管理
• 不包含知识库的分类/标签管理（后续迭代）

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三、用户故事

角色	用户故事	验收标准
员工	我提问后，AI 能引用知识库中的相关内容	知识库有答案的问题，AI 回答时显示引用来源
坐席	我可以提交知识建议供审批	提交后进入待审批列表
训练师	我可以审批知识建议	通过/拒绝后知识入库或打回
管理员	我可以查看知识库覆盖情况	管理后台能看到知识节点数量、更新日志

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四、功能详情

4.1 知识建议 API 挂载

现状：knowledge_iteration_router 被注释，未挂载真实 API

改造：

1. 取消注释 knowledge_iteration_router
2. 挂载真实知识检索 API
3. 配置 Neo4j 图存储连接

4.2 知识入库流程

用户提问 → AI分析 → 知识建议 → 训练师审批 → 写入Neo4j → AI可引用

步骤	动作	责任人
1	知识建议生成	AI服务
2	入库申请提交	坐席/管理员
3	审批（通过/拒绝）	训练师
4	写入Neo4j	后端服务
5	索引更新	后端服务

4.3 审批界面

• 坐席端增加「知识审批」Tab
• 显示待审批列表：知识标题、摘要、申请人、提交时间
• 支持：通过、拒绝、修改后通过

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五、指标设计

指标	目标	测量方式
知识库引用率	≥ 60%	AI回答中引用知识库的比例
知识库准确率	≥ 85%	知识库答案被标记为正确的比例
审批平均耗时	≤ 24h	知识从提交到审批完成的平均时间

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六、技术依赖

依赖项	说明
Neo4j 图数据库	知识存储
Dify API	知识检索
RAGFlow	知识向量化

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七、API 接口设计

接口	方法	说明
/api/knowledge/suggest	POST	知识建议（AI分析对话后生成）
/api/knowledge/submit	POST	提交知识入库申请
/api/knowledge/approve	POST	审批知识（通过/拒绝）
/api/knowledge/approve/list	GET	待审批列表
/api/knowledge/search	GET	知识库检索
/api/knowledge/graph	GET	知识图谱可视化

7.1 POST /api/knowledge/submit

请求体：

{
  "title": "VPN连接失败排查步骤",
  "content": "1. 检查VPN客户端版本...\n2. 检查网络环境...",
  "category": "网络问题",
  "tags": ["VPN", "网络", "连接"],
  "source_conversation_id": "conv_xxx"
}

响应：

{
  "success": true,
  "knowledge_id": "kn_001",
  "status": "pending_approval"
}

7.2 POST /api/knowledge/approve

请求体：

{
  "knowledge_id": "kn_001",
  "action": "approve",  // "approve" | "reject" | "modify_approve"
  "comment": "内容准确，可以入库",
  "modified_content": null  // 当 action 为 modify_approve 时使用
}

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八、数据模型

8.1 Knowledge 表

CREATE TABLE knowledge_base (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    knowledge_id VARCHAR(64) UNIQUE NOT NULL,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    category VARCHAR(50),
    tags JSONB DEFAULT '[]',
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'draft',  -- draft / pending / approved / rejected
    source_conversation_id VARCHAR(64),
    created_by VARCHAR(64),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    approved_by VARCHAR(64),
    approved_at TIMESTAMP,
    neo4j_node_id VARCHAR(64)  -- 写入Neo4j后的节点ID
);

8.2 Knowledge Approval History 表

CREATE TABLE knowledge_approval_history (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    knowledge_id VARCHAR(64) NOT NULL,
    action VARCHAR(20) NOT NULL,  -- submit / approve / reject / modify
    comment TEXT,
    operator_id VARCHAR(64) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

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九、技术架构

9.1 知识流动

用户提问 → Dify分析 → 知识建议 → 坐席提交 → 训练师审批 → Neo4j入库 → AI检索引用
     ↓              ↓            ↓           ↓            ↓
  AI回复      建议内容       待审批      审批记录      图数据库

9.2 核心改造点

1. 取消注释 knowledge_iteration_router，挂载真实 API
2. Neo4j 集成：配置图数据库连接，实现知识写入和检索
3. 审批工作流：坐席端增加知识审批 Tab，训练师操作
4. 知识检索：AI 回答时调用 RAGFlow/Dify 检索知识库

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十、验收标准

场景	验收条件
知识提交	坐席提交知识 → 进入待审批列表 → 训练师可见
知识审批-通过	训练师点击通过 → 状态变为已批准 → 写入Neo4j
知识审批-拒绝	训练师点击拒绝 → 状态变为已拒绝 → 申请人收到通知
AI引用	员工提问 → AI回答时显示「知识库引用」来源卡片
知识检索	管理后台可搜索知识库内容
审批历史	知识详情页显示完整审批操作历史

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十一、关联文档

• 技术方案: 02-技术文档/技术架构/增量设计-知识库迭代与痛点缓解-20260711.md
• 前置需求: REQ-AI-001 复杂场景与统一路由
• UI设计: 原型-REQ-知识-001-知识库闭环-v1.0.html