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Context

业务侧需要可治理的知识库：文档入库、权限分级、可引用的问答，而不是单机脚本检索。目标场景在仓库业务口径中定义为财务处知识库（见上游 docs/business.md）。

Role & Scope

独立搭建 pnpm monorepo 与 docker-compose 全栈：packages/shared、apps/server、apps/web、apps/e2e。

Approach

• 契约先行：shared zod schema → OpenAPI/Scalar → 前端 hc<AppType>，减少手写 DTO。
• 检索可解释：向量召回后 BM25 混合、过滤、去重、MMR 与上下文预算（RagRetriever）。
• 无状态化后端：任务与取消防到 Redis，便于水平扩展。
• RBAC 真源文档化：docs/business.md 先改规则再改代码。

Implementation

packages/shared   zod 契约 · 常量 · SSE 类型
apps/server       Hono · Drizzle/PG · Qdrant · Redis · MinIO · RAG 模块
apps/web          React · antd · zustand · react-query
apps/e2e          Playwright

RAG 问答支持同步与 SSE；匿名问答与登录会话分流（匿名结果可短时暂存）。上传含单文件/批量/分片。测试：vitest + e2e + scripts/smoke.ts + scripts/mock-llm.ts。

Outcome

• 一条 docker compose up 可拉起依赖与服务（以仓库 compose 为准）。
• 权限矩阵与公开接口在业务文档与中间件中对齐。
• 作为全栈 / RAG 工程能力的主证据（不是 Java z-ph/RAG 仓库）。

Learnings

RAG 系统的可信度来自 引用、权限与可运维管道；模型本身只是链路中的一环。