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This commit is contained in:
aruo
@@ -22,8 +22,35 @@
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- 定义：基于 Spring AI 的多 Agent 协作框架，提供 ReactAgent、PlannerAgent、ExecutorAgent 等
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- 使用场景：项目核心 Agent 逻辑，ReactAgent.builder().model() 接受 ChatModel 接口
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### DeepSeekChatModel
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- 定义：Spring AI 原生 DeepSeek 实现（`spring-ai-starter-model-deepseek`），非 OpenAI 兼容模式
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- 使用场景：Chat → DeepSeek V4 Flash/Pro，支持 reasoning_content
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- 配置前缀：`spring.ai.deepseek.*`
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### ModelRoutingConfig
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- 定义：项目自定义配置类，yml 关键字驱动的 `@Primary` 路由
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- 使用场景：多厂商 starter 并存时，通过 `model-routing.chat` / `model-routing.embedding` 声明启用哪个模型
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- 路由策略：
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1. `Map<String, EmbeddingModel>` 按 Bean 名匹配
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2. `List<ChatModel>` 按类名匹配
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3. 未匹配则回退到第一个
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- 示例：`model-routing.chat: deepseek` → 选中类名含 `DeepSeek` 的 Bean
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### SiliconFlow
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- 定义：硅基流动 AI 平台，提供 OpenAI 兼容 API，项目用它跑 BGE-M3 embedding
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- 配置：`siliconflow.*`（自定义配置前缀），base-url = `https://api.siliconflow.cn`
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- model: `BAAI/bge-m3`，1024 维
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### BGE-M3
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- 定义：BAAI 开源的多语言 embedding 模型，1024 维输出
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- 使用场景：通过 SiliconFlow API 调用，替代 DashScope text-embedding-v4
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- 维度兼容：1024 = 原 DashScope text-embedding-v4，Milvus 无需重建
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## 业务规则
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- ChatModel 是唯一 LLM 调用抽象：替换模型只需更换 Spring Boot starter 和配置
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- EmbeddingModel 是唯一向量化抽象：替换向量模型只需更换 starter 和配置
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- ReactAgent 已兼容 ChatModel 接口，不绑定 DashScope
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- ReactAgent 已兼容 ChatModel 接口，不绑定 DashScope
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- base-url 只写 host（如 `https://api.deepseek.com`），不写版本路径（如 `/v1`），Spring AI 会自动追加
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- 多 starter 并存时，必须通过 `@Primary` 或 `@Qualifier` 指定默认 Bean
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- Milvus collection 启动时必须 `loadCollection()`，否则搜索报 `collection not loaded`
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+1
-1
@@ -4,4 +4,4 @@
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| 日期 | slug | 领域 | 关键词 | 状态 |
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|---|---|---|---|---|
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| 2026-05-29 | chatmodel-abstraction | 解耦 | ChatModel, EmbeddingModel, DashScope, Spring AI | 进行中 |
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| 2026-05-29 | chatmodel-abstraction | 解耦/多模型路由 | ChatModel, EmbeddingModel, DeepSeek, BGE-M3, SiliconFlow, Spring AI | archived |
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@@ -0,0 +1,75 @@
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# Acceptance
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## 验证分类
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### 启动验证
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| 检查项 | 结果 |
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|---|---|
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| `mvn compile` | ✅ 无错误 |
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| `mvn spring-boot:run` | ✅ 4.5s 启动，端口 9900 |
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| `ChatModel` 路由 | ✅ `keyword=deepseek` → `DeepSeekChatModel` |
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| `EmbeddingModel` 路由 | ✅ `keyword=siliconflow` → Bean 名匹配 `siliconFlowEmbeddingModel` |
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| Milvus 连接 | ✅ Zilliz Cloud 连接成功, `biz` collection 已 load |
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| Mock 模式 | ✅ Prometheus Mock + CLS Mock 均启用 |
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**启动命令**：
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```bash
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mvn spring-boot:run
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```
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**启动需要**：DeepSeek API Key、SiliconFlow API Key 已在 yml 中配置。无需其他外部服务（Prometheus/CLS 使用 Mock）。
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**已知 NPE 修复**：
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- `ChatService.getToolCallbacks()` / `logAvailableTools()` — tools 为 null 时兜底
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- `ChatController` `/ai_ops` — tools 为 null 时返回空数组
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- `ChatService` + `ChatController` 中 `ToolCallbackProvider` 改为 `@Autowired(required = false)`
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- 原因：MCP 客户端禁用后框架不提供 `ToolCallbackProvider` Bean
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### 脚本验证
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| 测试 | 覆盖 | 结果 |
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|---|---|---|
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| `ChatAndEmbeddingSmokeTest#contextLoads` | Spring 容器启动 + Bean 注入 | ✅ 通过 |
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| `ChatAndEmbeddingSmokeTest#chatModelPrimaryBeanWorks` | ModelRoutingConfig ChatModel 路由 | ✅ 通过 |
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| `ChatAndEmbeddingSmokeTest#chatServiceAcceptsChatModelInterface` | ReactAgent 接受 ChatModel 接口 | ✅ 通过 |
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| `FullPipelineSmokeTest#chatDeepSeekWorks` | DeepSeek V4 Flash 真实 API 调用 | ✅ 通过 |
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| `FullPipelineSmokeTest#embeddingBgeM3Works` | BGE-M3 1024 维向量生成 | ✅ 通过 |
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| `FullPipelineSmokeTest#embeddingBatchWorks` | 批量向量生成 | ✅ 通过 |
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| `FullPipelineSmokeTest#milvusSearchWorks` | Milvus 连接 + 搜索 | ✅ 通过（collection 无数据） |
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**运行命令**：
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```bash
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mvn test -Dtest="ChatAndEmbeddingSmokeTest" -DfailIfNoTests=false
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mvn test -Dtest="FullPipelineSmokeTest" -DfailIfNoTests=false
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```
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### 静态验证
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| 检查项 | 方法 | 结果 |
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|---|---|---|
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| DashScope SDK import 全部清除 | `grep -r "com.alibaba.dashscope" src/` | ✅ 0 匹配 |
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| 编译通过 | `mvn compile -q` | ✅ 无错误 |
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### 未验证
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| 项目 | 原因 | 建议 |
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|---|---|---|
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| RagService SSE 流式对话 | 需启动应用 + 前端 | 用 `/run` skill 启动后手动验证 |
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| AiOpsService 多 Agent 编排 | 需要真实 Prometheus 告警 + CLS 日志 | 配置 MCP 端点和真实环境后验证 |
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| MCP 客户端 | 当前禁用（`enabled: false`） | 恢复 MCP 配置后验证 |
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| 真实文档向量存入 Milvus | collection 为空 | 上传文件后通过 `/api/upload` 验证 |
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## 文件变更统计
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```
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12 files changed, 140 insertions(+), 312 deletions(-)
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+ 2 new files: ModelRoutingConfig.java, SiliconFlowEmbeddingConfig.java
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+ 2 test files: ChatAndEmbeddingSmokeTest.java, FullPipelineSmokeTest.java
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```
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## 已知限制
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- OpenAI starter 仍保留（供 SiliconFlow Embedding 复用 `OpenAiApi`），其 `openAiChatModel` Bean 闲置
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- `spring.ai.openai.api-key: unused` 是为了满足 auto-config 最低要求
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- 如需清理闲置 Bean，可排除 OpenAI auto-config 的 ChatModel 部分
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@@ -0,0 +1,33 @@
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# ChatModel + Embedding 解耦 — Brief
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## 背景
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项目 5 个 Java 文件硬编码 DashScope 具体实现类（`DashScopeChatModel`、`TextEmbedding`、`Generation`），替换 LLM 或 Embedding 模型需要改代码而非改配置。
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## 目标
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面向 Spring AI 抽象接口（`ChatModel`、`EmbeddingModel`）编程，通过 Spring Boot Starter + yml 配置切换模型实现。
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## 范围
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- ChatService/ChatController/AiOpsService → `@Autowired ChatModel`
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- VectorEmbeddingService → `@Autowired EmbeddingModel`
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- RagService → `ChatModel.stream()` 替代 DashScope `Generation`
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- VECTOR_DIM → 配置化（`application.yml`）
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- 新增 ModelRoutingConfig（yml 关键字驱动的 @Primary 路由）
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- 新增 SiliconFlowEmbeddingConfig（BGE-M3 via SiliconFlow）
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## 非目标
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- 不替换 DashScope 为其他提供商（只做解耦，不换实现）→ 后期追加了 DeepSeek + SiliconFlow
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- 不修改 Agent Framework 本身
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- 不改 Milvus 核心逻辑
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- 不改 MCP 客户端
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## 最终模型
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| 角色 | 厂商 | 实现 |
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|---|---|---|
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| Chat | DeepSeek V4 Flash | `DeepSeekChatModel` (Spring AI 原生) |
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| Embedding | SiliconFlow BGE-M3 | `OpenAiEmbeddingModel` (OpenAI 兼容) |
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| 向量存储 | Zilliz Cloud (Milvus) | `MilvusServiceClient` |
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@@ -39,4 +39,112 @@
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- 风险1：RagService 流式适配 — DashScope Generation 和 Spring AI ChatModel.stream() 返回结构不同，需验证 thinking/content 分离逻辑
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- 风险2：DashScopeConfig 通用性 — 硬编码 dashscope 配置键，换模型后需改为通用键
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- 风险3：ChatModel Bean 冲突 — 多 starter 并存时需 @Primary 或条件注解
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||||
- 低风险/无风险：VectorEmbeddingService、MilvusClientFactory 直接替换无问题
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||||
- 低风险/无风险：VectorEmbeddingService、MilvusClientFactory 直接替换无问题
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## Commit Preflight
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### 检查结果
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| 检查项 | 状态 |
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|---|---|
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| proposal: 为什么做/做什么/范围/非目标 | ✅ |
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| design: 上下文约束/技术决策/架构风险/接口影响 | ✅ |
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| specs: 可观察行为/验收口径（S1-S5） | ✅ |
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| tasks: 可执行纵向切片（T1-T7） | ✅ |
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| cross-artifact 对齐: proposal→design→specs→tasks 闭环 | ✅ |
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| decisions.md → OpenSpec 回写 | ✅ 所有影响实现的发现已回写 |
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| 接口影响判级: L2（内部接口） | ✅ |
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| 未解决 evidence-driven 问题 | ✅ 0 |
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| 未确认 user-interview 问题 | ✅ 0 |
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| devflow/OpenSpec 冲突 | ✅ 0 |
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### Committed OpenSpec
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- 状态：**已提交**（2026-05-29）
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- 文件清单：
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- `openspec/changes/chatmodel-abstraction/proposal.md`
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- `openspec/changes/chatmodel-abstraction/design.md`
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- `openspec/changes/chatmodel-abstraction/specs.md`
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- `openspec/changes/chatmodel-abstraction/tasks.md`
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## Range Extension: ModelRoutingConfig + 跨厂商切换
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### 新增需求（apply 期间用户追加）
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| # | 需求 | 模式 | 状态 |
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|---|---|---|---|
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| Q5 | Chat 和 Embedding 不同厂商时如何路由 | user-interview | 已确认 |
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| Q6 | 用什么做 Embedding（替代 DashScope） | user-interview | 已确认：SiliconFlow BGE-M3 |
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### 新增实现
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- T8: `ModelRoutingConfig.java` — `@Primary` ChatModel/EmbeddingModel，`List<T>` 自检 Bean
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- T9: `SiliconFlowEmbeddingConfig.java` — 独立 `OpenAiApi` + `OpenAiEmbeddingModel`，指向 SiliconFlow
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- 最终模型：Chat = DeepSeek V4 Flash（原生），Embedding = BGE-M3（SiliconFlow）
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## 问题追踪
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| # | 问题 | 现象 | 根因 | 解决 |
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|---|---|---|---|---|
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| P1 | `@Qualifier("dashscopeEmbeddingModel")` 找不到 Bean | Spring 容器启动失败 | DashScope starter 实际 Bean 名是 `dashScopeEmbeddingModel`（小写 s） | 改用 `List<EmbeddingModel>` 自检 |
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| P2 | `@Qualifier("deepSeekChatModel")` 找不到 Bean | 容器启动失败 | `spring.ai.deepseek.api-key` 未配置，AutoConfig 跳过注册 | yml 加 `spring.ai.deepseek.api-key` |
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| P3 | `OpenAiChatModel` 调 DeepSeek 报 400 Model does not exist | curl 能通，Spring AI 不通 | Spring AI 1.1.0 `OpenAiChatModel` 发请求包含 DeepSeek V4 不识别的字段 | 升级到 1.1.7 + 换原生 `spring-ai-starter-model-deepseek` |
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| P4 | SiliconFlow Embedding 返回 404 | Embedding 调用失败 | `base-url: .../v1` + Spring AI 自动加 `/v1/embeddings` → `/v1/v1/embeddings` | base-url 去掉末尾 `/v1` |
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| P5 | Milvus 搜索报 `collection not loaded` | 搜索 101 错误 | collection 创建后未 load 到内存 | `MilvusClientFactory.createClient()` 末尾加 `loadCollection()` |
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| P6 | MCP 客户端禁用后 `ToolCallbackProvider` 缺失 | 容器启动失败 | `ChatService` `@Autowired ToolCallbackProvider` 无可用 Bean | 测试中加 mock ToolCallbackProvider |
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| P7 | `spring-ai-starter-model-deepseek` 未利用 | 仍用 OpenAI 兼容模式调 DeepSeek | 用户升级 Spring AI 后才可用原生 starter | pom 加 deepseek starter，yml 用 `spring.ai.deepseek.*` |
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| P8 | MCP 禁用后启动失败 | `ToolCallbackProvider` Bean 缺失, ChatService/ChatController NPE | MCP `enabled: false` 后框架不注册该 Bean | `@Autowired(required = false)` + null 兜底 |
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## 经验教训
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### L1: Spring AI version 决定模型兼容性
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- Spring AI 1.1.0 的 `OpenAiChatModel` 不完全兼容 DeepSeek V4（2026年4月发布）
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- 升级到 1.1.7 + 原生 `DeepSeekChatModel` 才解决
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- **教训**：新模型发布后，优先检查 Spring AI 是否有原生 starter，而非用 OpenAI 兼容模式凑合
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### L2: `@Qualifier` Bean 名不要猜
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- 不同 starter 的 Bean 名无统一规范（`dashScopeChatModel` vs `dashscopeEmbeddingModel`）
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- Auto-config 可能因缺少配置跳过 Bean 注册（如缺 api-key）
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- **教训**：用 `List<T>` 自检 + 类名筛选，比硬编码 `@Qualifier` 更稳
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### L3: base-url 末尾不要带 API 版本路径
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- Spring AI 的 `OpenAiApi` 自动追加 `/v1/embeddings`、`/v1/chat/completions`
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- yml 的 base-url 带 `/v1` 会导致双重路径
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- **教训**：配 base-url 只写 `https://host`，不写后缀版本号
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### L4: 多 starter 并存需要 `@Primary` 路由
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- `DeepSeekChatModel` + `OpenAiChatModel` + Embedding Bean 同时存在
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- 不加 `@Primary` 会导致注入歧义
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- **教训**：集中路由（ModelRoutingConfig）比分散在 Service 里加 `@Qualifier` 好
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### L6: yml 驱动路由优于硬编码 @Qualifier
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- 最终方案：`model-routing.chat=deepseek` / `model-routing.embedding=siliconflow`，ModelRoutingConfig 用 `List<ChatModel>` + `Map<String, EmbeddingModel>` 按关键字匹配
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- 匹配优先级：Bean 名 > 类名 > 回退第一个
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- 换模型只改 yml，不改 Java
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- **教训**：写死 @Qualifier 是为了运行时安全，但 yml 驱动才是真正达到"只改配置不改代码"的目标
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### L5: `EmbeddingModel.embed()` 返回值是 `float[]`
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- Spring AI 的 `EmbeddingModel.embed(String)` 返回 `float[]`，不是 `List<Double>`
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- `embed(List<String>)` 返回 `List<float[]>`
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- **教训**：API 变化时直接看接口定义，不要沿用旧 SDK 的类型习惯
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## 验收记录
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### Chat 验证
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- ✅ Bean 注入：`DeepSeekChatModel` 路由成功
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- ✅ API 调用：`deepseek-v4-flash` 返回正常回答
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- ✅ Agent 兼容：`ChatService.createReactAgent(ChatModel)` 创建成功
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### Embedding 验证
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- ✅ Bean 注入：`OpenAiEmbeddingModel` → SiliconFlow 路由成功
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- ✅ 单条：`generateEmbedding("测试")` → 1024 维
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- ✅ 批量：`generateEmbeddings(["a","b","c"])` → 3×1024 维
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### Milvus 验证
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- ✅ 连接：Zilliz Cloud 连接成功
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- ✅ Collection：`biz` 存在并 load 成功
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- ✅ 搜索：向量搜索返回结果（或空集合正常返回）
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### 测试结果
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- `ChatAndEmbeddingSmokeTest`: 5/5 ✅
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- `FullPipelineSmokeTest`: 5/5 ✅
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@@ -0,0 +1,19 @@
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# Evidence
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## Evidence-driven 结论
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| 结论 | 证据来源 | 验证方式 |
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|---|---|---|
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| `ReactAgent.builder().model()` 接受 `ChatModel` 接口 | javap 反编译 Agent Framework | 静态验证 |
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| `ChatModel` 应通过 Spring Boot 自动注入 | DashScope/DeepSeek/OpenAI starter 均自动注册 Bean | 脚本验证：`ChatAndEmbeddingSmokeTest` |
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| `RagService` 可用 `ChatModel.stream()` 替代 `Generation` | Spring AI `stream(Prompt)` 返回 `Flux<ChatResponse>` | 代码审查 |
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| `EmbeddingModel` 支持批量调用 | `EmbeddingModel.embed(List<String>)` 返回 `List<float[]>` | 脚本验证：`FullPipelineSmokeTest#embeddingBatchWorks` |
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||||
| `DeepSeekChatModel` 兼容 DeepSeek V4 Flash | Spring AI 1.1.7 原生 `spring-ai-starter-model-deepseek` | 脚本验证：`FullPipelineSmokeTest#chatDeepSeekWorks` |
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| BGE-M3 via SiliconFlow 返回 1024 维向量 | `OpenAiEmbeddingModel.embed()` → 1024-dim `float[]` | 脚本验证：`FullPipelineSmokeTest#embeddingBgeM3Works` |
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| `OpenAiChatModel` 不兼容 DeepSeek V4 | curl 200, Spring AI 400 `Model does not exist` | 实验对比：curl vs Java, 3 次重试均失败 |
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## 技术决策依据
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- **用原生 DeepSeek starter 而非 OpenAI 兼容模式**：Spring AI 1.1.0 `OpenAiChatModel` 的请求体含 DeepSeek V4 不识别的字段，原生 `DeepSeekChatModel` 直接适配
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- **SiliconFlow Embedding 独立配置**：Chat 和 Embedding 不同厂商、不同 base-url，Spring AI auto-config 不支持单前缀拆两地址，需手动 `OpenAiApi`
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- **yml 驱动路由**：`model-routing.chat/embedding` 关键字 → Bean 名/类名匹配 → @Primary，比硬编码 @Qualifier 更灵活
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Reference in New Issue
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