docs: 重构文档结构,分离学习笔记和 MVP 架构设计

**变更概述:**
- 将 MVP 架构设计文档独立到项目根目录 `mvp/`
- 整理 `docs/` 为纯学习和分析文档目录
- 按类型分类:learning(学习)、analysis(分析)、reports(报告)、guides(指南)

**目录结构:**
```
mvp/                          # MVP 架构设计(独立)
├── README.md                 # 数据库设计总览
├── architecture/             # 架构文档
│   ├── agent-architecture-mvp.md
│   ├── implementation-plan.md
│   └── ...
└── tables/                   # 数据表设计

docs/                         # 学习和分析文档
├── learning/                 # 学习笔记(00-08 编号)
├── analysis/                 # 分析笔记 + 重构计划
├── reports/                  # 临时报告
└── guides/                   # 指南文档
```

**详细变更:**
- docs/README.md → mvp/README.md(数据库设计入口)
- docs/architecture/ → mvp/architecture/(架构设计)
- docs/tables/ → mvp/tables/(数据表设计)
- docs/学习笔记-*.md → docs/learning/07-*.md, 08-*.md
- docs/项目学习路径.md → docs/learning/00-*.md
- docs/功能分析报告.md → docs/analysis/
- docs/修复报告-*.md → docs/reports/
- docs/日志配置*.md → docs/guides/ 或 docs/reports/
- docs/design/ → docs/analysis/(问题分析和重构计划)
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zhuyongxin
2026-06-23 14:14:51 +08:00
parent caef477cec
commit 60be51f4a5
25 changed files with 339 additions and 606 deletions
+332
View File
@@ -0,0 +1,332 @@
# api_document - 文档元数据表
## 表定位
**文档管理表**:管理接口文档的元信息,不负责文档检索(检索由 Milvus 负责)
## 设计理念
### 文档管理,不是文档检索
**核心定位**:
- MySQL 负责文档元数据管理(状态、版本、去重)
- Milvus 负责文档内容存储和检索
- 通过 doc_id 关联两者
**MVP版本原则**:
- ✅ 最简字段,满足基本管理需求
- ✅ 文件去重(基于 file_hash)
- ✅ 状态追踪(索引进度)
- ✅ 硬删除(同步删除 Milvus 数据)
- ❌ 暂不支持:软删除、启用开关、版本管理(Phase 2)
---
## 表结构(MVP版)
```sql
CREATE TABLE api_document (
-- 主键
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
doc_id VARCHAR(64) UNIQUE NOT NULL COMMENT '文档唯一ID(UUID),关联Milvus',
-- 文档分类
fault_category VARCHAR(32) DEFAULT 'EXTERNAL_API' COMMENT '文档类别',
fault_source VARCHAR(128) COMMENT '文档归属(省份/服务名)',
api_name VARCHAR(128) COMMENT '接口名称',
version VARCHAR(32) DEFAULT 'v1.0' COMMENT '文档版本',
-- 文件信息
file_name VARCHAR(256) NOT NULL COMMENT '原始文件名',
file_path VARCHAR(512) COMMENT '文件存储路径',
file_hash VARCHAR(64) COMMENT '文件MD5 hash(用于去重)',
file_size BIGINT COMMENT '文件大小(字节)',
-- 索引状态
status VARCHAR(16) DEFAULT 'PENDING' COMMENT '索引状态(PENDING/PROCESSING/INDEXED/FAILED)',
chunk_count INT DEFAULT 0 COMMENT '分块数量',
error_message TEXT COMMENT '失败原因',
-- 时间字段
indexed_at DATETIME COMMENT '索引完成时间',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
-- 索引
UNIQUE INDEX uk_file_hash (file_hash),
INDEX idx_doc_id (doc_id),
INDEX idx_fault_source (fault_source),
INDEX idx_status (status),
INDEX idx_created_at (created_at)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文档元数据表(MVP版)';
```
---
## 字段说明
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| doc_id | VARCHAR(64) | 是 | **核心**:文档唯一ID,关联 Milvus |
| fault_category | VARCHAR(32) | 否 | 文档类别 |
| fault_source | VARCHAR(128) | 否 | 文档归属(省份/服务名)|
| api_name | VARCHAR(128) | 否 | 接口名称 |
| version | VARCHAR(32) | 否 | 文档版本 |
| file_name | VARCHAR(256) | 是 | 原始文件名 |
| file_path | VARCHAR(512) | 否 | 文件存储路径 |
| file_hash | VARCHAR(64) | 否 | **去重关键**:文件MD5 |
| file_size | BIGINT | 否 | 文件大小 |
| status | VARCHAR(16) | 是 | **状态追踪**:PENDING/PROCESSING/INDEXED/FAILED |
| chunk_count | INT | 否 | 分块数量 |
| error_message | TEXT | 否 | 失败原因 |
| indexed_at | DATETIME | 否 | 索引完成时间 |
---
## 核心设计决策
### 1. doc_id:MySQL 与 Milvus 的桥梁
```
作用:
- MySQL:通过 doc_id 管理文档元数据
- Milvus:每个 chunk 的 metadata 中携带 doc_id
关联关系:
api_document (MySQL)
doc_id: doc-001
↓ 1:N
Milvus chunks
chunk_1: {doc_id: 'doc-001', text: '...', vector: [...]}
chunk_2: {doc_id: 'doc-001', text: '...', vector: [...]}
管理操作:
- 删除文档:
DELETE FROM milvus_collection WHERE metadata["doc_id"] == 'doc-001';
DELETE FROM api_document WHERE doc_id = 'doc-001';
```
### 2. file_hash:文件去重
```
去重流程:
1. 用户上传文件
↓
2. 计算文件 MD5
file_hash = md5(file_content)
↓
3. 检查是否已存在
SELECT * FROM api_document WHERE file_hash = 'abc123...';
↓
4a. 如果存在 → 提示"文档已存在"
4b. 如果不存在 → 继续导入
唯一约束:UNIQUE INDEX uk_file_hash (file_hash)
```
### 3. status:状态追踪
```
状态流转:
PENDING (待处理)
↓
PROCESSING (处理中)
↓ 成功
INDEXED (已索引)
↓ 失败
FAILED (失败)
用途:
- 批量导入时监控进度
- 失败重试
- 统计索引成功率
```
### 4. 硬删除策略(MVP)
```
删除文档时:
1. 删除 Milvus 中的所有分块
2. 删除 MySQL 元数据
3. 可选:删除原始文件
特点:
- 简单直接
- 数据彻底删除
- 不可恢复(需谨慎)
Phase 2 可增强:
- 软删除(archived_at)
- 启用开关(enabled)
```
---
## 数据流
### 场景1:导入新文档
```
1. 用户上传文件
↓
2. 计算 hash
↓
3. 检查去重(MySQL)
↓
4. 插入元数据(status=PROCESSING)
↓
5. 后台处理:解析 → 分块 → 向量化 → 存入 Milvus
↓
6. 更新状态(status=INDEXED, chunk_count=15)
```
### 场景2:删除文档
```
1. 用户删除文档
↓
2. 删除 Milvus 数据(WHERE metadata["doc_id"] == 'xxx')
↓
3. 删除 MySQL 元数据
↓
4. 可选:删除原始文件
```
### 场景3:重新索引
```
1. 删除旧数据(Milvus + MySQL)
↓
2. 重新导入(同场景1)
```
---
## 典型查询
```sql
-- 查看文档列表
SELECT doc_id, file_name, version, status, chunk_count, indexed_at
FROM api_document
WHERE fault_source = '广东'
AND status = 'INDEXED'
ORDER BY indexed_at DESC;
-- 查询失败的文档
SELECT doc_id, file_name, error_message
FROM api_document
WHERE status = 'FAILED';
-- 统计各状态文档数量
SELECT status, COUNT(*) as count
FROM api_document
GROUP BY status;
```
---
## 与 Milvus 的协作
### Milvus Collection Schema
```python
{
"collection_name": "api_doc_collection",
"fields": [
{"name": "id", "type": "VARCHAR", "is_primary": true},
{"name": "content", "type": "VARCHAR"},
{"name": "vector", "type": "FLOAT_VECTOR", "dim": 1536},
{"name": "metadata", "type": "JSON"}
]
}
# metadata 结构
{
"doc_id": "doc-001", # 关联 MySQL
"_source": "/path/to/file",
"_file_name": "xxx.docx",
"chunkIndex": 0,
"totalChunks": 15
}
```
### Java 代码示例
```java
// 插入时携带 doc_id
Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();
metadata.put("doc_id", docId); // 关联 MySQL
metadata.put("_source", filePath);
metadata.put("chunkIndex", chunkIndex);
// 删除文档的所有分块
String expr = String.format("metadata[\"doc_id\"] == \"%s\"", docId);
milvusClient.delete(DeleteParam.newBuilder()
.withCollectionName(COLLECTION_NAME)
.withExpr(expr)
.build());
```
---
## 数据示例
```sql
-- 外部接口文档
INSERT INTO api_document VALUES
(1, 'doc-001', 'EXTERNAL_API', '广东', '社保查询', 'v2.1',
'广东社保查询v2.1.docx', '/docs/guangdong/social-v2.1.docx',
'abc123...', 1048576,
'INDEXED', 15, NULL, '2024-06-15 10:30:00', NOW(), NOW());
-- 内部服务文档
INSERT INTO api_document VALUES
(2, 'doc-002', 'INTERNAL_ERROR', 'order-service', '订单服务API', 'v1.0',
'订单服务API文档.pdf', '/docs/internal/order-service-api.pdf',
'def456...', 2097152,
'INDEXED', 20, NULL, '2024-06-14 15:20:00', NOW(), NOW());
-- 处理失败的文档
INSERT INTO api_document VALUES
(3, 'doc-003', 'EXTERNAL_API', '江苏', '公积金查询', 'v1.5',
'江苏公积金查询.html', '/docs/jiangsu/fund-v1.5.html',
'ghi789...', 512000,
'FAILED', 0, '不支持HTML格式', NULL, NOW(), NOW());
```
---
## 数据量预估
```
预估:100-200 条
- 外部接口文档:50-100 条
- 内部服务文档:20-50 条
- 其他文档:30-50 条
存储:
- 单条记录:约 1KB
- 200 条:约 200KB
结论:数据量很小
```
---
## MVP 版本的简化
```
Phase 1(当前):
✅ 基础字段和表结构
✅ 文件去重(file_hash)
✅ 状态追踪(status)
✅ 硬删除
✅ 通过 doc_id 关联 Milvus
Phase 2(未来增强):
❌ enabled(启用开关)
❌ archived_at(软删除)
❌ batch_id(批次管理)
❌ status 细化
❌ tags(标签分类)
```