Pengembangan ini bertujuan merancang dan membangun Modul Knowledge Base pada aplikasi RAGNOZA (Retrieval-Augmented Generation Knowledge Analyzer) sebagai komponen fondasi sistem RAG untuk menyimpan, mengindeks, dan menyediakan dokumen perundang-undangan Indonesia secara semantik. Pengembangan menggunakan metode Agile Development dengan pengujian Black Box Testing terhadap lima fungsionalitas (FR-01 hingga FR-05). Sistem dibangun di atas pipeline otomatis lima tahap unggah dokumen PDF via FastAPI, ekstraksi dan pembersihan teks menggunakan PyMuPDF berbasis rule-based yang mencakup koreksi OCR, hierarchical chunking empat level (Document, BAB, Pasal, Ayat) menggunakan LangChain, konversi teks menjadi vektor 384 dimensi menggunakan model SentenceTransformer  paraphase-multilingual-MiniLM-L12-v2, serta penyimpanan ke Qdrant dengan arsitektur dual-collection (parent dan child chunk). Hasil pengujian Black Box Testing  menunjukkan seluruh fungsionalitas FR-01 hingga FR-05 berjalan sesuai spesifikasi dengan status Pass. Modul ini menyediakan fondasi teknis yang terstruktur dan tervalidasi bagi pengembangan sistem RAGNOZA sebagai solusi akses informasi perundang-undangan Indonesia berbasis bahasa alami.