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一堆散落的办公文档、聊天记录和照片，想用一句话定位到原文里的那一页、那一句——这是这个项目要解决的问题。

它把文件收进一个单机服务：解析、切块、写入四路索引，再用带引用的问答把命中的原文递回来。默认生成层是抽取式：答案里的每一句都是从检索结果中摘出来的，所以角标能点回原文，原文也不会离开本机。接外部大模型是显式开关，不是默认路径。

30 秒架构​

三个进程，两个基础设施：

进程端口做什么
API（FastAPI）8010REST、SSE、MCP、A2A，并托管前端构建产物
worker无轮询 jobs 表，做摄取、视觉编码、缩略图、预览、清理、重建
visual_service8020只把文本或一页图编码成 colSmol 多向量，不查 Qdrant、不做租户过滤

Postgres 是权威数据源，Qdrant 是可重建的派生索引，原始文件按 sha256 放在 data/blobs/。API 进程永远不加载 2.65GB 的视觉模型；视觉查询由独立进程编码，但 Qdrant 查询和租户过滤仍留在 API 侧。

三个进程、两个存储与三条入口

三条链路​

上传到 ready。 文件先过同步校验（格式、大小、文件头），按内容哈希落到 blob，建 documents 行并入队 ingest。worker 解析出带坐标的 chunk，按库的切分策略切分，检出 PII（按需掩码），写 Postgres 与 dense/sparse 两条文本腿；扫描页另派 embed_visual，每页一个任务。纯扫描件要等页级点齐了才从 pending 翻 ready。

检索。 四条腿：dense（bge-small 中文向量）、sparse（jieba + BM25）、trgm（Postgres 字符三 gram）、visual（colSmol late-interaction）。默认 hybrid 跑前三条，视觉腿在服务可达时自动加入。每腿各自拿一个数据库会话真并发，候选池是 top_k 的三倍（上限 100），融合只用排名，不用分数。

问答。 先在开流之前完成检索、证据组装和生成器选择，然后发 sources、若干 delta、最后一个 done。流结束后另开一个事务写 user/assistant 两条消息。外部生成器超时或报错时退回抽取式，并把这个事实写进 done.degraded。

目录​

services/
  api/          FastAPI 入口、19 个 router 模块、SSE、静态站点、限流
  common/       模型、认证与租户过滤、任务、存储、Qdrant、对账
  ingest/       解析器派发表、PDF 坐标、六种切分、校验、PII、清理
  retrieval/    四腿、RRF、路由、精排、改写、生成器、模型池
  worker/       同步任务循环、8 种 handler、文档终态判定
  mcp/          JSON-RPC 协议与 4 个工具
  visual_service/  独立编码进程
web/            React 19 + Vite 7 + Tailwind v4
migrations/     23 个迁移；当前模型 18 张表
eval/           契约检查、三套 HTTP 验收、检索/生成回放
deploy/         起停、CI 门禁、巡检、备份恢复、蓝绿迁移

起服务​

基础设施只有两个容器：

docker compose -f deploy/docker-compose.yml up -d
bash deploy/dev.sh start          # API 8010 + worker + 视觉服务 8020
bash deploy/visual.sh status      # 视觉服务单独管理

改过后端代码用 bash deploy/dev.sh restart。只杀进程组 leader 杀不干净 uv run 派生的子进程，残留的旧 worker 会继续用旧代码领任务，症状是"改了没生效"。

前端由 API 托管，构建一次即可：

cd web && npm run build

首次没有账号时，自助注册默认开着；关掉之后用 uv run python -m services.api.scripts.create_user 建号。演示照片库用 uv run python deploy/seed_photos.py。

验收​

全量基线需要真实 Postgres(pgvector)、Qdrant 和本地缓存的模型；CI 只跑不需要这些依赖的那一部分：

uv run pytest                       # 1335 项
uv run python eval/contract_check.py --strict
uv run python deploy/monitor.py     # 12 个检查函数，报告通常 14 项
cd web && npm test                  # 316 项
bash deploy/ci.sh                   # 免基础设施门禁

三套 HTTP 验收（1b/1c/1d）要起服务；1c/1d 还需要一份本地多页 PDF。它们的项数与依赖见测试与验收。

文档地图​

文档回答什么
架构与进程三个进程各管什么？边界为什么这么划？
文档摄取一份文件从上传到 ready 经过哪些步骤？
检索四条腿怎么召回、怎么融合、怎么降级？
问答SSE 怎么发？证据怎么排？引用怎么校验？
数据与一致性哪些是真相、哪些可重建？删除链怎么走？
多租户与权限可见性在哪里判定？为什么只有两个入口？
任务与运维任务状态机、巡检、备份、重建怎么用？
对外接口HTTP、MCP、A2A 怎么共用一套内核？
测试与验收测试分几层？各层能抓到什么？
失败模式出问题时先看哪里？哪些失败是静默的？
API 契约端点、错误码、分页与 SSE 字段

已知限制​

  • 不做 OCR：扫描件没有文本层时不走 tesseract，交给视觉召回。
  • 默认不做归纳：抽取式只给原句；要归纳就得配外部 LLM，而原文会离开本机。
  • Late Chunking 受 512 token 限制：bge-small 的上下文上限，超长文档的"整篇注意力"只在窗口内成立。
  • 新字段有重摄取欠账：table_json、updated_at 只对之后摄取的文档生效；旧文档要重新摄取才带上。
  • 表格结构化只覆盖 PDF / CSV / XLSX：DOCX、HTML、PPTX 里的表格仍按纯文本处理。
  • 视觉服务没有鉴权：只绑 127.0.0.1，不要指到 0.0.0.0；不装时把 VISUAL_SERVICE_URL 留空，视觉腿会如实标 skipped。
  • 存储只有本地盘：对象存储的触发条件是"要上第二台机器 / 备份要出本机"。
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