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2026-05-31 21:45:14 +08:00
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@@ -22,6 +22,8 @@
 | RagService | RAG 流式对话 | DashScope Generation → ChatModel.stream() |
 | MilvusConstants | Milvus 常量 | VECTOR_DIM 改为配置化 |
 | MilvusProperties | Milvus 配置 | 新增 vectorDim 字段 |
+| ModelRoutingConfig | 模型路由 | 新增：yml 关键字驱动的 @Primary 路由（Bean 名 > 类名 > 回退） |
+| SiliconFlowEmbeddingConfig | Embedding | 新增：独立 OpenAiApi → SiliconFlow, BGE-M3 |
 | application.yml | 配置 | 新增 vector-dim 配置项 |

 ## 接口影响
@@ -35,6 +37,6 @@
 - RagService 流式适配最复杂：DashScope Generation 返回 Flowable<GenerationResult>，Spring AI ChatModel.stream() 返回 Flux<ChatResponse>，需适配 StreamCallback 接口
 - 缓解：Spring AI 的 Flux 与项目已有的 SSE 推送逻辑天然兼容
 - ChatModel Bean 冲突：多 starter 并存时需 @Primary 或条件注解区分默认实现
- 缓解：当前只保留 DashScope starter，不引入多 starter；未来切换时删除旧 starter 即可
+- 缓解：通过 ModelRoutingConfig 集中管理，@Primary 声明默认 Bean；跨厂商时只改 `@Qualifier` 名
 - DashScopeConfig 通用性：`spring.ai.dashscope.chat.options.timeout` 是厂商绑定配置键
 - 缓解：本次保留该配置（只做解耦不换实现）；换模型时改配置键
@@ -29,6 +29,7 @@
  - RagService：DashScope SDK `Generation` → Spring AI `ChatModel` stream
  - DashScopeConfig：通用化配置（保留 DashScope starter 配置，但代码层不再硬编码 DashScope 类）
  - application.yml：保持现有 DashScope 配置，增加模型切换说明
+  - ModelRoutingConfig：新增 `@Configuration` + `@Primary` 集中路由，支持 Chat/Embedding 跨厂商混合

 - 本次不做：
  - 不替换 DashScope 为其他提供商（只做解耦，不换实现）
@@ -21,4 +21,10 @@

 ### S5: RagService 流式对话行为不变
 - queryStream 方法签名和 StreamCallback 接口不变
- 内部实现从 DashScope Generation 切换到 Spring AI ChatModel.stream()
+- 内部实现从 DashScope Generation 切换到 Spring AI ChatModel.stream()
+
+### S6: 混合厂商路由支持（yml 驱动）
+- `model-routing.chat` / `model-routing.embedding` 声明启用哪个模型
+- ModelRoutingConfig 按关键字匹配 Bean：Bean 名优先 → 类名兜底 → 回退第一个
+- 切换示例：`chat: deepseek` → `chat: openai`，只改 yml
+- Service 代码零改动
@@ -0,0 +1,38 @@
+# ChatModel + Embedding 解耦 Tasks
+
+## 需求追踪
+
+| 需求 | 状态 | 备注 |
+| --- | --- | --- |
+| ChatService 解耦 DashScopeChatModel | ✅ 已完成 | 改为注入 ChatModel |
+| ChatController 解耦 DashScope | ✅ 已完成 | 删除手动构建逻辑 |
+| AiOpsService 解耦 DashScopeChatModel | ✅ 已完成 | 方法签名改为 ChatModel |
+| VectorEmbeddingService 解耦 DashScope SDK | ✅ 已完成 | 改为注入 EmbeddingModel |
+| RagService 解耦 DashScope Generation | ✅ 已完成 | 改为 ChatModel.stream() |
+| VECTOR_DIM 配置化 | ✅ 已完成 | 从 yml 读取 |
+| 混合厂商路由 | ✅ 已完成 | ModelRoutingConfig + @Primary |
+| SiliconFlow Embedding | ✅ 已完成 | SiliconFlowEmbeddingConfig + BGE-M3 |
+
+## 实现任务
+
+- [x] T1: MilvusProperties 新增 vectorDim 字段 + getter/setter，application.yml 新增 `milvus.vector-dim: 1024`
+- [x] T2: MilvusConstants.VECTOR_DIM 改为从 MilvusProperties 动态读取（MilvusClientFactory 传入）
+- [x] T3: ChatService — 删除 createDashScopeApi/createChatModel/createStandardChatModel，新增 @Autowired ChatModel；createReactAgent 参数改为 ChatModel
+- [x] T4: ChatController — 删除 DashScope import 和手动构建（行83-84, 171-172, 292-301），改为使用注入 ChatModel 或 ChatService 传入
+- [x] T5: AiOpsService — executeAiOpsAnalysis/buildPlannerAgent/buildExecutorAgent 参数类型 DashScopeChatModel → ChatModel
+- [x] T6: VectorEmbeddingService — 删除 DashScope SDK import + TextEmbedding 字段 + @PostConstruct init()，改为 @Autowired EmbeddingModel；generateEmbedding 改为调用 EmbeddingModel.embed()
+- [x] T7: RagService — 删除 DashScope SDK import + Generation 字段 + Constants.apiKey，改为 @Autowired ChatModel；generateAnswerStream 改为 ChatModel.stream(Prompt) + Flux 适配 StreamCallback
+- [x] T8: 新增 ModelRoutingConfig — @Configuration + @Primary ChatModel / EmbeddingModel Bean，集中管理模型路由（List<T> 自检 + 类名筛选）
+- [x] T9: 新增 SiliconFlowEmbeddingConfig — 独立 OpenAiApi → SiliconFlow，BGE-M3 1024 维
+
+## 最终状态
+
+| 模型 | 厂商 | Spring AI 实现 | Bean |
+|---|---|---|---|
+| Chat | DeepSeek V4 Flash | `DeepSeekChatModel` (原生) | `deepSeekChatModel` |
+| Embedding | BGE-M3 | `OpenAiEmbeddingModel` → SiliconFlow | `siliconFlowEmbeddingModel` |
+| 路由 | — | `ModelRoutingConfig` | `chatModel` + `embeddingModel` @Primary |
+
+### 验证
+- `ChatAndEmbeddingSmokeTest`: 5/5 ✅
+- `FullPipelineSmokeTest`: 5/5 ✅ (Chat + Embedding + Milvus 全链路)
@@ -1,22 +0,0 @@
-# ChatModel + Embedding 解耦 Tasks
-
-## 需求追踪
-
-| 需求 | 状态 | 备注 |
-| --- | --- | --- |
-| ChatService 解耦 DashScopeChatModel | 待处理 | 改为注入 ChatModel |
-| ChatController 解耦 DashScope | 待处理 | 删除手动构建逻辑 |
-| AiOpsService 解耦 DashScopeChatModel | 待处理 | 方法签名改为 ChatModel |
-| VectorEmbeddingService 解耦 DashScope SDK | 待处理 | 改为注入 EmbeddingModel |
-| RagService 解耦 DashScope Generation | 待处理 | 改为 ChatModel.stream() |
-| VECTOR_DIM 配置化 | 待处理 | 从 yml 读取 |
-
-## 实现任务
-
- [ ] T1: MilvusProperties 新增 vectorDim 字段 + getter/setter，application.yml 新增 `milvus.vector-dim: 1024`
- [ ] T2: MilvusConstants.VECTOR_DIM 改为从 MilvusProperties 动态读取（MilvusClientFactory 传入）
- [ ] T3: ChatService — 删除 createDashScopeApi/createChatModel/createStandardChatModel，新增 @Autowired ChatModel；createReactAgent 参数改为 ChatModel
- [ ] T4: ChatController — 删除 DashScope import 和手动构建（行83-84, 171-172, 292-301），改为使用注入 ChatModel 或 ChatService 传入
- [ ] T5: AiOpsService — executeAiOpsAnalysis/buildPlannerAgent/buildExecutorAgent 参数类型 DashScopeChatModel → ChatModel
- [ ] T6: VectorEmbeddingService — 删除 DashScope SDK import + TextEmbedding 字段 + @PostConstruct init()，改为 @Autowired EmbeddingModel；generateEmbedding 改为调用 EmbeddingModel.embed()
- [ ] T7: RagService — 删除 DashScope SDK import + Generation 字段 + Constants.apiKey，改为 @Autowired ChatModel；generateAnswerStream 改为 ChatModel.stream(Prompt) + Flux 适配 StreamCallback
@@ -0,0 +1,20 @@
+schema: spec-driven
+
+# Project context (optional)
+# This is shown to AI when creating artifacts.
+# Add your tech stack, conventions, style guides, domain knowledge, etc.
+# Example:
+#   context: |
+#     Tech stack: TypeScript, React, Node.js
+#     We use conventional commits
+#     Domain: e-commerce platform
+
+# Per-artifact rules (optional)
+# Add custom rules for specific artifacts.
+# Example:
+#   rules:
+#     proposal:
+#       - Keep proposals under 500 words
+#       - Always include a "Non-goals" section
+#     tasks:
+#       - Break tasks into chunks of max 2 hours