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№ 01 · 知识架构

三层构建 + 写作检索回路

上传的文档先转换为 Markdown、分段、做 embedding 与索引,随后沉淀为三层知识;写作时按 Wiki → RAG → 图谱的顺序检索,并回写反哺。

上传文档 转换 Markdown 分段 Embed & 索引
第 1 层 · 原始文档块 第 2 层 · LightRAG 实体图谱 第 3 层 · LLM 知识 Wiki
写作检索
先 Wiki(廉价) 再 RAG 文档块 再图谱实体
每次生成回写反哺 Wiki(飞轮)
№ 02 · 系统技术栈

五层技术栈

从浏览器到 LLM 提供商,每一层职责清晰。

浏览器层 React 19 · Tailwind CSS · shadcn/ui · d3-force
Next.js App Router 页面、API 路由、认证、设置、任务队列
Prisma + SQLite 数据持久化与查询(可选 PostgreSQL)
Python Workers 转换、语义分块、LightRAG 索引、Wiki 综合、导出
LLM Providers OpenAI 兼容端点 · Anthropic · Ollama · 本地服务
№ 03 · 项目结构

关键目录说明

源码组织围绕知识与写作两条主线展开。

路径 用途
src/appNext.js 页面和 API 路由。
src/lib/documents文档生命周期、分段、分块、索引和存储。
src/lib/rag · wiki · searchLightRAG 集成、Wiki 综合和检索。
src/lib/writing头脑风暴、大纲、上下文组装、章节生成、审阅和导出。
workers/python转换、分块、LightRAG 索引和导出 worker。
electron · packaging桌面端外壳和 Windows 安装包脚本。
№ 04 · 技术栈一览

构建于现代、成熟的技术之上

Next.js 16 React 19 Python 3.13+ Prisma SQLite Tailwind CSS LightRAG d3-force Apache-2.0 Offline-first

准备好把知识沉淀下来了吗?

完全自托管、离线优先、Apache-2.0 开源。今天就在自己的机器上跑起来。