Auto-Archive：基于大语言模型的智能文档归档系统

Auto-Archive是全栈文档智能平台，利用GPT-4o等LLM技术解决数字文件杂乱问题，自动分类、摘要提取元数据，转化为结构化可搜索档案库，支持语义搜索、自动分类等功能，提升文件管理效率。

信息爆炸下，文件散落在设备和云端，查找耗时；传统文件夹分类低效，导致报销延误、笔记遗失等问题，成为效率障碍。

技术架构

• 前端：Next.js15+React Server Components
• 语言：TypeScript端到端类型安全
• 数据库：PostgreSQL（Neon托管）处理元数据关系
• ORM：Prisma类型安全迁移
• AI引擎：GPT-4o视觉分析与语义摘要

处理流程

1. 文件摄取→2.AI异步分析→3.元数据存PostgreSQL→4.零刷新UI更新 全流程自动化无人工干预。

核心功能

• 语义搜索：直接搜内容（如"上月餐饮收据"）
• 自动分类：基于内容归医疗/财务等类别
• 移动端优先：手机拍摄即传即存
• 安全隔离：用户数据独立

应用证据

• 个人：报税搜"2025发票"快速找到
• 企业：处理合同提升协作效率
• 研究者：构建知识图谱深度检索 验证系统解决实际痛点有效性。

Auto-Archive是生产力工具，成功要素：精准定义问题、务实技术选型、完整用户链路。展示LLM实用潜力，连接AI与Web开发的优秀案例。

未来可增强视频分析、手写识别优化、跨语言处理。开发者可学习其AI与Web结合的设计，创造用户价值。