diff --git a/docs/technical/KnowledgeService.md b/docs/technical/KnowledgeService.md
new file mode 100644
index 00000000..0a5b51e0
--- /dev/null
+++ b/docs/technical/KnowledgeService.md
@@ -0,0 +1,174 @@
+我来详细介绍 KnowledgeService 中控制并发处理的项目数量和工作负载的部分。
+
+## 并发控制与工作负载管理机制
+
+KnowledgeService 实现了一个精细的任务队列系统，用于控制并发处理的项目数量和工作负载。这个系统主要通过以下几个关键部分实现：
+
+### 1. 关键变量和限制
+
+```typescript
+private workload = 0
+private processingItemCount = 0
+private knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise: Map<LoaderTaskOfSet, () => void> = new Map()
+private static MAXIMUM_WORKLOAD = 1024 * 1024 * 80  // 约80MB
+private static MAXIMUM_PROCESSING_ITEM_COUNT = 30
+```
+
+- `workload`: 跟踪当前正在处理的总工作量（以字节为单位）
+- `processingItemCount`: 跟踪当前正在处理的项目数量
+- `MAXIMUM_WORKLOAD`: 设置最大工作负载为80MB
+- `MAXIMUM_PROCESSING_ITEM_COUNT`: 设置最大并发处理项目数为30个
+
+### 2. 工作负载评估
+
+每个任务都有一个评估工作负载的机制，通过 `evaluateTaskWorkload` 属性来表示：
+
+```typescript
+interface EvaluateTaskWorkload {
+  workload: number
+}
+```
+
+不同类型的任务有不同的工作负载评估方式：
+
+- 文件任务：使用文件大小作为工作负载 `{ workload: file.size }`
+- URL任务：使用固定值 `{ workload: 1024 * 1024 * 2 }` (约2MB)
+- 网站地图任务：使用固定值 `{ workload: 1024 * 1024 * 20 }` (约20MB)
+- 笔记任务：使用文本内容的字节长度 `{ workload: contentBytes.length }`
+
+### 3. 任务状态管理
+
+任务通过状态枚举来跟踪其生命周期：
+
+```typescript
+enum LoaderTaskItemState {
+  PENDING, // 等待处理
+  PROCESSING, // 正在处理
+  DONE // 已完成
+}
+```
+
+### 4. 任务队列处理核心逻辑
+
+核心的队列处理逻辑在 `processingQueueHandle` 方法中：
+
+```typescript
+private processingQueueHandle() {
+  const getSubtasksUntilMaximumLoad = (): QueueTaskItem[] => {
+    const queueTaskList: QueueTaskItem[] = []
+    that: for (const [task, resolve] of this.knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise) {
+      for (const item of task.loaderTasks) {
+        if (this.maximumLoad()) {
+          break that
+        }
+
+        const { state, task: taskPromise, evaluateTaskWorkload } = item
+
+        if (state !== LoaderTaskItemState.PENDING) {
+          continue
+        }
+
+        const { workload } = evaluateTaskWorkload
+        this.workload += workload
+        this.processingItemCount += 1
+        item.state = LoaderTaskItemState.PROCESSING
+        queueTaskList.push({
+          taskPromise: () =>
+            taskPromise().then(() => {
+              this.workload -= workload
+              this.processingItemCount -= 1
+              task.loaderTasks.delete(item)
+              if (task.loaderTasks.size === 0) {
+                this.knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise.delete(task)
+                resolve()
+              }
+              this.processingQueueHandle()
+            }),
+          resolve: () => {},
+          evaluateTaskWorkload
+        })
+      }
+    }
+    return queueTaskList
+  }
+
+  const subTasks = getSubtasksUntilMaximumLoad()
+  if (subTasks.length > 0) {
+    const subTaskPromises = subTasks.map(({ taskPromise }) => taskPromise())
+    Promise.all(subTaskPromises).then(() => {
+      subTasks.forEach(({ resolve }) => resolve())
+    })
+  }
+}
+```
+
+这个方法的工作流程是：
+
+1. 遍历所有待处理的任务集合
+2. 对于每个任务集合中的每个子任务：
+   - 检查是否已达到最大负载（通过 `maximumLoad()` 方法）
+   - 如果任务状态为 PENDING，则：
+     - 增加当前工作负载和处理项目计数
+     - 将任务状态更新为 PROCESSING
+     - 将任务添加到待执行队列
+3. 执行所有收集到的子任务
+4. 当子任务完成时：
+   - 减少工作负载和处理项目计数
+   - 从任务集合中移除已完成的任务
+   - 如果任务集合为空，则解析相应的 Promise
+   - 递归调用 `processingQueueHandle()` 以处理更多任务
+
+### 5. 负载检查
+
+```typescript
+private maximumLoad() {
+  return (
+    this.processingItemCount >= KnowledgeService.MAXIMUM_PROCESSING_ITEM_COUNT ||
+    this.workload >= KnowledgeService.MAXIMUM_WORKLOAD
+  )
+}
+```
+
+这个方法检查当前是否已达到最大负载，通过两个条件：
+
+- 处理项目数量达到上限（30个）
+- 总工作负载达到上限（80MB）
+
+### 6. 任务添加与执行流程
+
+当添加新任务时，流程如下：
+
+1. 创建任务（根据类型不同创建不同的任务）
+2. 通过 `appendProcessingQueue` 将任务添加到队列
+3. 调用 `processingQueueHandle` 开始处理队列中的任务
+
+```typescript
+private appendProcessingQueue(task: LoaderTask): Promise<LoaderReturn> {
+  return new Promise((resolve) => {
+    this.knowledgeItemProcessingQueueMappingPromise.set(loaderTaskIntoOfSet(task), () => {
+      resolve(task.loaderDoneReturn!)
+    })
+  })
+}
+```
+
+## 并发控制的优势
+
+这种并发控制机制有几个重要优势：
+
+1. **资源使用优化**：通过限制同时处理的项目数量和总工作负载，避免系统资源过度使用
+2. **自动调节**：当任务完成时，会自动从队列中获取新任务，保持资源的高效利用
+3. **灵活性**：不同类型的任务有不同的工作负载评估，更准确地反映实际资源需求
+4. **可靠性**：通过状态管理和Promise解析机制，确保任务正确完成并通知调用者
+
+## 实际应用场景
+
+这种并发控制在处理大量数据时特别有用，例如：
+
+- 导入大型目录时，可能包含数百个文件
+- 处理大型网站地图，可能包含大量URL
+- 处理多个用户同时添加知识库项目的请求
+
+通过这种机制，系统可以平滑地处理大量请求，避免资源耗尽，同时保持良好的响应性。
+
+总结来说，KnowledgeService 实现了一个复杂而高效的任务队列系统，通过精确控制并发处理的项目数量和工作负载，确保系统在处理大量数据时保持稳定和高效。
diff --git a/src/main/services/KnowledgeService.ts b/src/main/services/KnowledgeService.ts
index b2632b56..f36d7deb 100644
--- a/src/main/services/KnowledgeService.ts
+++ b/src/main/services/KnowledgeService.ts
@@ -1,3 +1,18 @@
+/**
+ * Knowledge Service - Manages knowledge bases using RAG (Retrieval-Augmented Generation)
+ *
+ * This service handles creation, management, and querying of knowledge bases from various sources
+ * including files, directories, URLs, sitemaps, and notes.
+ *
+ * Features:
+ * - Concurrent task processing with workload management
+ * - Multiple data source support
+ * - Vector database integration
+ *
+ * For detailed documentation, see:
+ * @see {@link ../../../docs/technical/KnowledgeService.md}
+ */
+
 import * as fs from 'node:fs'
 import path from 'node:path'