Initial commit: QMDSearch 分层信息检索服务

- FastAPI + Qdrant + Redis + Ollama 技术栈
- L1→L2→L3→chunk 四层分层检索（dense + sparse RRF 融合）
- 文档三级总结与 2.5 级回退
- query 解析路由与分类
- /admin 管理页面

app/models/knowledge.py

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+"""知识分类（taxonomy）相关的数据模型与加载逻辑"""
+
+import json
+from pathlib import Path
+
+import structlog
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+logger = structlog.get_logger()
+
+# 未分类常量：分类置信度不足或无法归类时使用
+UNCATEGORIZED = "uncategorized"
+
+
+class TaxonomyCategory(BaseModel):
+    """知识分类类目定义"""
+
+    name: str = Field(description="类目名称，全局唯一")
+    description: str = Field(default="", description="类目描述，用于辅助分类判断")
+
+
+class CategoryResult(BaseModel):
+    """文档/查询的分类结果"""
+
+    main_category: str = Field(description="主类目名称")
+    tags: list[str] = Field(default_factory=list, description="附加标签列表")
+    confidence: float = Field(ge=0, le=1, description="分类置信度，范围 [0, 1]")
+
+
+def _default_taxonomy() -> list[TaxonomyCategory]:
+    """内置默认类目集（通用企业知识库场景）"""
+    return [
+        TaxonomyCategory(name="技术文档", description="架构设计、API 文档、开发规范、运维手册等技术资料"),
+        TaxonomyCategory(name="产品手册", description="产品功能介绍、使用说明、版本发布说明"),
+        TaxonomyCategory(name="运营规范", description="运营流程、活动方案、内容规范、客服话术"),
+        TaxonomyCategory(name="财务行政", description="财务制度、报销流程、行政通知、办公管理"),
+        TaxonomyCategory(name="市场资料", description="市场分析、竞品调研、营销素材、品牌规范"),
+        TaxonomyCategory(name="人事制度", description="招聘、考勤、绩效、培训、员工手册等 HR 制度"),
+        TaxonomyCategory(name="法律法规", description="合同模板、合规要求、法律条文、知识产权"),
+        TaxonomyCategory(name=UNCATEGORIZED, description="无法归入其他类目的文档"),
+    ]
+
+
+def load_taxonomy(path: str = "") -> list[TaxonomyCategory]:
+    """加载 taxonomy 类目集
+
+    path 为空时使用内置默认类目集；非空时从 JSON 文件加载，
+    文件格式为 [{"name": ..., "description": ...}]。
+    校验类目 name 唯一；若缺少 uncategorized 类目则自动追加。
+    """
+    if not path:
+        return _default_taxonomy()
+
+    raw = json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8"))
+    categories = [TaxonomyCategory.model_validate(item) for item in raw]
+
+    # 校验 name 唯一
+    names = [c.name for c in categories]
+    if len(names) != len(set(names)):
+        duplicates = sorted({n for n in names if names.count(n) > 1})
+        raise ValueError(f"taxonomy 类目 name 重复: {duplicates}")
+
+    # 必含 uncategorized，缺失则自动追加
+    if UNCATEGORIZED not in names:
+        logger.warning("taxonomy 缺少 uncategorized 类目，已自动追加", path=path)
+        categories.append(TaxonomyCategory(name=UNCATEGORIZED, description="无法归入其他类目的文档"))
+
+    return categories