init: 数字员工平台初始代码

包含前端（Vue3 + VueFlow 画布）、后端（Go）、文档体系。
- 工作台画布：节点拖放、连线模式、右键菜单、AI 助手
- 后端：连接器 API、专员种子数据
- 导航：左侧导航、工坊、市场、控制台

docs/02_Architecture/AR03_Database_Arch.md

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+# AR03 — 数据库架构设计
+
+> **版本：V1.1 | 引擎：MySQL 8.0 | ORM：SQLAlchemy（现为 GORM）**
+> **完整建表 SQL 请见 docs/db_schema.md**
+>
+> **⚠️ 本文档为 V1.1 设计期历史快照。** 当前实现已切换为 **MySQL 8.0 + FAISS 向量检索**（ORM 由 SQLAlchemy 改为 GORM），并新增岗位/积分/证书/部门/消息等表，以 `docs/db_schema.md` 与 `docs/changelog.md`（V1.4–V1.7）为准。
+
+---
+
+## 1. ER 关系总图
+
+```
+user ──< media_file          (submitter_id / audit_by)
+user ──< exam_record         (user_id)
+product ──< course            (related_product_id)
+course ──< question           (course_id, optional)
+media_file ──< knowledge_chunk (media_file_id)
+exam_paper ──< exam_record   (paper_id)
+```
+
+## 2. 表清单
+
+| # | 表名 | 说明 | 核心字段数 |
+|---|------|------|-----------|
+| 1 | `user` | 用户账号 | 7 |
+| 2 | `product` | 产品信息 | 16 |
+| 3 | `course` | 课程内容 | 16 |
+| 4 | `media_file` | 素材文件元数据 | 16 |
+| 5 | `knowledge_chunk` | AI 知识库文本块 | 6 |
+| 6 | `question` | 题库题目 | 11 |
+| 7 | `exam_paper` | 考试配置/组卷 | 11 |
+| 8 | `exam_record` | 考试记录档案 | 12 |
+| 9 | `system_config` | 系统参数配置 | 4 |
+
+## 3. 索引策略
+
+| 表 | 索引 | 类型 | 说明 |
+|----|------|------|------|
+| `user` | `role`, `status` | BTREE | 角色筛选、状态筛选 |
+| `product` | `category`, `status` | BTREE | 分类筛选、状态筛选 |
+| `course` | `category`, `status`, `related_product_id` | BTREE | 同上 |
+| `media_file` | `status`, `submitter_id`, `(bind_type, bind_id)`, `extracted` | BTREE | 审批列表、绑定查询、提取状态 |
+| `knowledge_chunk` | `media_file_id` | BTREE | 关联查询 |
+| `knowledge_chunk` | `content` | **FULLTEXT** | AI 知识检索（MySQL 全文索引） |
+| `question` | `domain`, `course_id`, `status` | BTREE | 知识域筛选、课程筛选 |
+| `exam_paper` | `type`, `status` | BTREE | 考试类型筛选 |
+| `exam_record` | `user_id`, `paper_id`, `passed`, `submitted_at` | BTREE | 用户查记录、管理员查全部 |
+| `system_config` | `config_key` | UNIQUE | 键查值 |
+
+## 4. AI 知识检索说明
+
+V1.1 使用 **MySQL 全文索引**（FULLTEXT）；现已升级为 **MySQL 全文索引（关键词）+ FAISS 向量检索（语义）双路混合召回**：
+
+```sql
+-- knowledge_chunk 表已建全文索引（关键词召回）
+FULLTEXT INDEX ft_kc_content (content)
+
+-- 检索查询
+SELECT * FROM knowledge_chunk
+WHERE MATCH(content) AGAINST(:keywords IN NATURAL LANGUAGE MODE)
+LIMIT 10
+```
+
+**检索流程（当前）：**
+1. 用户提问 → 关键词 + embedding 向量
+2. MySQL FULLTEXT 关键词召回 + FAISS 语义向量召回，双路融合排序
+3. 匹配段落作为上下文注入 LLM Prompt
+4. LLM 基于上下文生成回答
+
+> **演进说明：** V1.1 曾为避免 embedding 依赖而仅用全文索引；平台升级后引入 FAISS 补足语义召回，见 `docs/db_schema.md`。
+
+## 5. 文件存储策略
+
+- **数据库只存元数据**，不存文件二进制
+- 物理文件存储在 `backend/data/media/`
+- 目录结构：
+  ```
+  data/media/
+  ├── upload/           # 上传文件存储（UUID 重命名）
+  └── _preview_cache/  # 预览缓存（LibreOffice 转 PDF 后存放）
+  ```
+- 文件命名：UUID 重命名，杜绝路径穿越
+- 文件扩展名白名单：ppt / pptx / pdf / doc / docx / mp4 / png / jpg / jpeg