docs: archive historical openspec changes
This commit is contained in:
aruo
@@ -0,0 +1,657 @@
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# Design: L0+L1 混合检索集成
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## 架构概览
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### 双层检索架构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Agent (ReactAgent) │
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└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
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│ 调用
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ LookupKnowledgeTool (新增) │
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│ - lookup(query, sectionTitle) │
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│ - 编排 L0 + L1 检索流程 │
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└──────┬──────────────────────────┬───────────────────────────┘
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│ │
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│ L0 精确匹配 │ L1 语义检索（条件调用）
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▼ ▼
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┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────────────┐
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│ KnowledgeIndexService│ │ VectorSearchService (复用) │
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│ (新增) │ │ - searchSimilarDocuments() │
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│ - loadIndex() │ │ - Milvus + BGE-M3 │
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│ - exactMatch() │ └──────────────────────────────┘
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│ - readDocument() │
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└──────┬───────────────┘
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│ 读取
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▼
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ knowledge_base/ (本地文件系统) │
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│ ├── api/ │
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│ ├── domain/ │
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│ └── troubleshooting/ │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 上传流程增强
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```
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POST /api/documents/upload
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│
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▼
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DocumentManagementService.uploadDocument()
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│
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├─ 1. 文件格式验证
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├─ 2. 计算 hash（去重）
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├─ 3. 提取文本 (TextExtractorService)
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│
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├─ 4. 【新增】保存原始文件到本地
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│ └─ knowledge_base/{category}/{fileName}
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│
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├─ 5. 【新增】解析 frontmatter (FrontmatterParser)
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│ └─ 提取 title, keywords, summary
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│
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├─ 6. 分块 (DocumentChunkService)
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├─ 7. 向量化 + Milvus 索引 (VectorIndexService)
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│
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├─ 8. 保存元数据到 MySQL (ApiDocument)
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│ └─ metadata 字段存储 frontmatter JSON
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│
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└─ 9. 【新增】更新 L0 内存索引
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└─ KnowledgeIndexService.addToIndex()
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```
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---
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## 核心组件设计
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### 1. FrontmatterParser（新增）
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**职责**：解析 Markdown 文件头的 YAML frontmatter
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**依赖**：snakeyaml 2.0
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**接口设计**：
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```java
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package com.superbiz.agent.service;
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||||
public class FrontmatterParser {
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||||
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||||
/**
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||||
* 解析 Markdown frontmatter
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||||
* @param content 完整文件内容
|
||||
* @return Frontmatter 对象，如果不存在返回 null
|
||||
*/
|
||||
public Frontmatter parse(String content) {
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||||
// 1. 检查是否以 --- 开头
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||||
// 2. 提取 frontmatter 部分（两个 --- 之间）
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||||
// 3. 使用 Yaml.load() 解析
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||||
// 4. 映射到 Frontmatter 对象
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||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检查文件是否包含 frontmatter
|
||||
*/
|
||||
public boolean hasFrontmatter(String content) {
|
||||
return content != null && content.trim().startsWith("---");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**数据模型**：
|
||||
```java
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||||
package com.superbiz.agent.dto;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
@NoArgsConstructor
|
||||
@AllArgsConstructor
|
||||
public class Frontmatter {
|
||||
private String title; // 必填
|
||||
private List<String> keywords; // 必填
|
||||
private String summary; // 必填
|
||||
|
||||
// 预留字段（MVP 不使用）
|
||||
private String category; // 可选
|
||||
private Map<String, String> sections; // 可选
|
||||
private String version; // 可选
|
||||
private String author; // 可选
|
||||
private LocalDate lastUpdated; // 可选
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 2. KnowledgeIndexService（新增）
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||||
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||||
**职责**：L0 精确匹配索引管理
|
||||
|
||||
**启动扫描**：
|
||||
```java
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||||
@Service
|
||||
public class KnowledgeIndexService {
|
||||
|
||||
@Value("${knowledge.base-path}")
|
||||
private String knowledgeBasePath; // 从配置文件读取
|
||||
|
||||
@Autowired
|
||||
private FrontmatterParser frontmatterParser;
|
||||
|
||||
// 内存索引
|
||||
private final List<KnowledgeEntry> knowledgeIndex =
|
||||
new CopyOnWriteArrayList<>();
|
||||
|
||||
@PostConstruct
|
||||
public void loadIndex() {
|
||||
log.info("开始扫描知识库目录: {}", knowledgeBasePath);
|
||||
|
||||
// 1. 递归扫描 knowledge_base/
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||||
// 2. 过滤 .md 文件
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||||
// 3. 读取文件内容
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||||
// 4. 解析 frontmatter
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||||
// 5. 构建 KnowledgeEntry
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||||
// 6. 添加到 knowledgeIndex
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||||
|
||||
log.info("知识库索引加载完成，共 {} 个文档", knowledgeIndex.size());
|
||||
}
|
||||
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||||
/**
|
||||
* L0 精确匹配
|
||||
* @param query 查询关键词
|
||||
* @return 匹配的文档列表
|
||||
*/
|
||||
public List<KnowledgeEntry> exactMatch(String query) {
|
||||
String queryLower = query.toLowerCase();
|
||||
|
||||
return knowledgeIndex.stream()
|
||||
.filter(entry -> matchesKeywords(entry, queryLower))
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
}
|
||||
|
||||
private boolean matchesKeywords(KnowledgeEntry entry, String query) {
|
||||
// 关键词匹配（不区分大小写）
|
||||
for (String keyword : entry.getKeywords()) {
|
||||
if (query.contains(keyword.toLowerCase()) ||
|
||||
keyword.toLowerCase().contains(query)) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 读取文档内容
|
||||
* @param filePath 文件路径
|
||||
* @param maxChars 最大字符数
|
||||
* @return 文档内容（前 maxChars 字符）
|
||||
*/
|
||||
public String readDocument(String filePath, int maxChars) {
|
||||
try {
|
||||
String content = Files.readString(Paths.get(filePath));
|
||||
return content.length() > maxChars ?
|
||||
content.substring(0, maxChars) + "..." : content;
|
||||
} catch (IOException e) {
|
||||
log.error("读取文档失败: {}", filePath, e);
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 添加文档到索引（上传时调用）
|
||||
*/
|
||||
public void addToIndex(KnowledgeEntry entry) {
|
||||
knowledgeIndex.add(entry);
|
||||
log.debug("文档已添加到 L0 索引: {}", entry.getTitle());
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 从索引中移除文档（删除时调用）
|
||||
*/
|
||||
public void removeFromIndex(String filePath) {
|
||||
knowledgeIndex.removeIf(e -> e.getFilePath().equals(filePath));
|
||||
log.debug("文档已从 L0 索引移除: {}", filePath);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**数据模型**：
|
||||
```java
|
||||
package com.superbiz.agent.dto;
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
public class KnowledgeEntry {
|
||||
private String filePath; // knowledge_base/api/payment-errors.md
|
||||
private String title; // 支付网关错误码定义
|
||||
private List<String> keywords; // [ERR_TIMEOUT, 超时, 支付网关]
|
||||
private String summary; // 一句话摘要
|
||||
private String category; // api/domain/troubleshooting
|
||||
|
||||
// 预留字段
|
||||
private Map<String, String> sections;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3. LookupKnowledgeTool（新增）
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||||
|
||||
**职责**：提供给 Agent 的混合检索工具
|
||||
|
||||
**实现**：
|
||||
```java
|
||||
package com.superbiz.agent.tool;
|
||||
|
||||
@Component
|
||||
public class LookupKnowledgeTool {
|
||||
|
||||
@Autowired
|
||||
private KnowledgeIndexService knowledgeIndexService;
|
||||
|
||||
@Autowired
|
||||
private VectorSearchService vectorSearchService;
|
||||
|
||||
@Tool(
|
||||
name = "lookup_knowledge",
|
||||
description = "查询知识库文档。优先精确匹配关键词，未命中或多个匹配时自动补充语义相关片段。"
|
||||
)
|
||||
public LookupResult lookup(
|
||||
@P("query") String query,
|
||||
@P("section_title") String sectionTitle // 预留参数，MVP 返回 null
|
||||
) {
|
||||
log.info("收到知识库查询请求: query={}", query);
|
||||
|
||||
// Step 1: L0 精确匹配
|
||||
List<KnowledgeEntry> l0Matches = knowledgeIndexService.exactMatch(query);
|
||||
log.debug("L0 匹配结果: {} 个文档", l0Matches.size());
|
||||
|
||||
// Step 2: 判断是否高置信度
|
||||
boolean highConfidence = (l0Matches.size() == 1);
|
||||
|
||||
// Step 3: L1 条件调用
|
||||
List<VectorSearchService.SearchResult> l1Results = null;
|
||||
if (!highConfidence) {
|
||||
log.debug("L0 非唯一匹配，调用 L1 语义检索");
|
||||
l1Results = vectorSearchService.searchSimilarDocuments(query, 3, null);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Step 4: 组装结果
|
||||
return buildResult(l0Matches, l1Results, highConfidence);
|
||||
}
|
||||
|
||||
private LookupResult buildResult(
|
||||
List<KnowledgeEntry> l0Matches,
|
||||
List<VectorSearchService.SearchResult> l1Results,
|
||||
boolean highConfidence
|
||||
) {
|
||||
LookupResult result = new LookupResult();
|
||||
result.setFound(!l0Matches.isEmpty() || (l1Results != null && !l1Results.isEmpty()));
|
||||
|
||||
// Primary: L0 结果
|
||||
if (!l0Matches.isEmpty()) {
|
||||
KnowledgeEntry first = l0Matches.get(0);
|
||||
String content = knowledgeIndexService.readDocument(first.getFilePath(), 2000);
|
||||
|
||||
result.setPrimary(PrimaryResult.builder()
|
||||
.content(content)
|
||||
.source(first.getFilePath())
|
||||
.matchType("exact_L0")
|
||||
.confidence(highConfidence ? "high" : "low")
|
||||
.availableSections(null) // MVP 返回 null
|
||||
.build());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Supplement: L1 结果
|
||||
if (l1Results != null && !l1Results.isEmpty()) {
|
||||
VectorSearchService.SearchResult firstL1 = l1Results.get(0);
|
||||
result.setSupplement(SupplementResult.builder()
|
||||
.content(firstL1.getContent())
|
||||
.source(firstL1.getMetadata())
|
||||
.matchType("semantic_L1")
|
||||
.build());
|
||||
}
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回模型**：
|
||||
```java
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
public class LookupResult {
|
||||
private boolean found;
|
||||
private PrimaryResult primary;
|
||||
private SupplementResult supplement;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
public class PrimaryResult {
|
||||
private String content;
|
||||
private String source;
|
||||
private String matchType; // exact_L0
|
||||
private String confidence; // high / low
|
||||
private List<String> availableSections; // 预留字段
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Data
|
||||
@Builder
|
||||
public class SupplementResult {
|
||||
private String content;
|
||||
private String source;
|
||||
private String matchType; // semantic_L1
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4. DocumentManagementService（增强）
|
||||
|
||||
**变更点**：
|
||||
|
||||
**增加文件保存逻辑**：
|
||||
```java
|
||||
// 在 uploadDocument() 方法中，提取文本后增加
|
||||
// 3. 提取文本
|
||||
String text = textExtractorService.extractText(file, fileName);
|
||||
|
||||
// 【新增】4. 保存原始文件到本地
|
||||
String category = request.getCategory() != null ? request.getCategory() : "default";
|
||||
String localPath = saveToLocal(file, fileName, category);
|
||||
|
||||
// 【新增】5. 解析 frontmatter
|
||||
Frontmatter frontmatter = null;
|
||||
if (frontmatterParser.hasFrontmatter(text)) {
|
||||
frontmatter = frontmatterParser.parse(text);
|
||||
log.info("解析到 frontmatter: title={}, keywords={}",
|
||||
frontmatter.getTitle(), frontmatter.getKeywords());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 6. 分块（继续现有逻辑）
|
||||
List<DocumentChunk> chunks = documentChunkService.chunkDocument(text, fileName);
|
||||
```
|
||||
|
||||
**新增方法**：
|
||||
```java
|
||||
/**
|
||||
* 保存文件到本地
|
||||
*/
|
||||
private String saveToLocal(MultipartFile file, String fileName, String category) {
|
||||
try {
|
||||
// 1. 构建目标路径
|
||||
Path categoryDir = Paths.get(knowledgeBasePath, category);
|
||||
Files.createDirectories(categoryDir);
|
||||
|
||||
Path targetPath = categoryDir.resolve(fileName);
|
||||
|
||||
// 2. 保存文件
|
||||
file.transferTo(targetPath.toFile());
|
||||
|
||||
log.info("文件已保存到本地: {}", targetPath);
|
||||
return targetPath.toString();
|
||||
|
||||
} catch (IOException e) {
|
||||
throw new DocumentProcessException(
|
||||
fileName, "save-local",
|
||||
"保存文件到本地失败: " + e.getMessage(), e
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 清理本地文件（事务回滚时调用）
|
||||
*/
|
||||
private void cleanupLocalFile(String localPath) {
|
||||
if (localPath != null) {
|
||||
try {
|
||||
Files.deleteIfExists(Paths.get(localPath));
|
||||
log.info("已清理本地文件: {}", localPath);
|
||||
} catch (IOException e) {
|
||||
log.warn("清理本地文件失败: {}", localPath, e);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**事务一致性处理**：
|
||||
```java
|
||||
@Transactional
|
||||
public String uploadDocument(DocumentUploadRequest request) {
|
||||
String localPath = null;
|
||||
try {
|
||||
// ... 提取文本
|
||||
localPath = saveToLocal(file, fileName, category);
|
||||
// ... frontmatter 解析
|
||||
// ... 分块、向量化、保存到 MySQL
|
||||
// ... 更新 L0 索引
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
// 失败时清理本地文件
|
||||
cleanupLocalFile(localPath);
|
||||
throw e;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**更新 ApiDocument 保存**：
|
||||
```java
|
||||
// 创建文档元数据时增加字段
|
||||
ApiDocument document = ApiDocument.builder()
|
||||
.docId(docId)
|
||||
.fileName(fileName)
|
||||
.filePath(localPath) // 保存本地路径
|
||||
.metadata(frontmatter != null ?
|
||||
objectMapper.writeValueAsString(frontmatter) : null) // 存储 frontmatter JSON
|
||||
// ... 其他字段
|
||||
.build();
|
||||
```
|
||||
|
||||
**更新 L0 索引**：
|
||||
```java
|
||||
// 索引成功后，如果有 frontmatter，更新 L0 索引
|
||||
if (frontmatter != null) {
|
||||
KnowledgeEntry entry = KnowledgeEntry.builder()
|
||||
.filePath(localPath)
|
||||
.title(frontmatter.getTitle())
|
||||
.keywords(frontmatter.getKeywords())
|
||||
.summary(frontmatter.getSummary())
|
||||
.category(category)
|
||||
.build();
|
||||
|
||||
knowledgeIndexService.addToIndex(entry);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 5. ApiDocument 实体扩展
|
||||
|
||||
**新增字段**：
|
||||
```java
|
||||
@Entity
|
||||
@Table(name = "api_document")
|
||||
public class ApiDocument {
|
||||
// ... 现有字段
|
||||
|
||||
// 【新增】frontmatter 元数据
|
||||
@Column(name = "metadata", columnDefinition = "TEXT")
|
||||
private String metadata; // JSON 格式存储
|
||||
|
||||
// 【新增】本地文件路径（现有 filePath 字段复用）
|
||||
// 已有：@Column(name = "file_path", length = 512)
|
||||
// private String filePath;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Flyway 迁移脚本**：
|
||||
```sql
|
||||
-- V004__add_metadata_to_api_document.sql
|
||||
ALTER TABLE api_document
|
||||
ADD COLUMN metadata TEXT COMMENT 'Frontmatter 元数据 (JSON)';
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 配置管理
|
||||
|
||||
**application.yml 新增配置**：
|
||||
```yaml
|
||||
# 知识库配置
|
||||
knowledge:
|
||||
base-path: knowledge_base/ # 知识库根目录
|
||||
```
|
||||
|
||||
**pom.xml 新增依赖**：
|
||||
```xml
|
||||
<!-- YAML 解析 -->
|
||||
<dependency>
|
||||
<groupId>org.yaml</groupId>
|
||||
<artifactId>snakeyaml</artifactId>
|
||||
<version>2.0</version>
|
||||
</dependency>
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 数据流时序图
|
||||
|
||||
### 上传流程时序图
|
||||
|
||||
```
|
||||
User -> Controller: POST /api/documents/upload
|
||||
Controller -> DocumentManagementService: uploadDocument(request)
|
||||
DocumentManagementService -> TextExtractorService: extractText(file)
|
||||
TextExtractorService --> DocumentManagementService: text
|
||||
|
||||
DocumentManagementService -> FileSystem: saveToLocal(file, category)
|
||||
FileSystem --> DocumentManagementService: localPath
|
||||
|
||||
DocumentManagementService -> FrontmatterParser: parse(text)
|
||||
FrontmatterParser --> DocumentManagementService: frontmatter
|
||||
|
||||
DocumentManagementService -> DocumentChunkService: chunkDocument(text)
|
||||
DocumentChunkService --> DocumentManagementService: chunks
|
||||
|
||||
DocumentManagementService -> VectorIndexService: indexDocumentChunks(chunks)
|
||||
VectorIndexService -> Milvus: insert vectors
|
||||
Milvus --> VectorIndexService: success
|
||||
|
||||
DocumentManagementService -> ApiDocumentRepository: save(document)
|
||||
ApiDocumentRepository --> DocumentManagementService: saved
|
||||
|
||||
DocumentManagementService -> KnowledgeIndexService: addToIndex(entry)
|
||||
KnowledgeIndexService --> DocumentManagementService: indexed
|
||||
|
||||
DocumentManagementService --> Controller: docId
|
||||
Controller --> User: {"code":200, "data":"doc-id"}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 查询流程时序图
|
||||
|
||||
```
|
||||
Agent -> LookupKnowledgeTool: lookup(query)
|
||||
LookupKnowledgeTool -> KnowledgeIndexService: exactMatch(query)
|
||||
KnowledgeIndexService --> LookupKnowledgeTool: l0Matches
|
||||
|
||||
alt 唯一匹配（高置信度）
|
||||
LookupKnowledgeTool -> KnowledgeIndexService: readDocument(filePath)
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KnowledgeIndexService -> FileSystem: read file
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FileSystem --> KnowledgeIndexService: content
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KnowledgeIndexService --> LookupKnowledgeTool: content
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else 未匹配或多个匹配（低置信度）
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LookupKnowledgeTool -> VectorSearchService: searchSimilarDocuments(query)
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VectorSearchService -> Milvus: search vectors
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Milvus --> VectorSearchService: l1Results
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VectorSearchService --> LookupKnowledgeTool: l1Results
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end
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LookupKnowledgeTool --> Agent: LookupResult{primary, supplement}
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```
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## 关键决策记录
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### 决策 1：文件保存策略
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- **决策**：保存原始文件到本地文件系统
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- **理由**：支持 L0 完整读取 + 未来扩展（版本管理、导出）
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- **来源**：grill 阶段用户确认
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### 决策 2：metadata 存储方式
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- **决策**：TEXT 类型存储 JSON 字符串
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- **理由**：简单直接，灵活扩展，无需自定义 JPA Converter
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- **来源**：grill 阶段用户确认
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### 决策 3：L0 高置信度标准
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- **决策**：唯一匹配 = 高置信度，不调用 L1
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- **理由**：唯一匹配通常就是用户想要的，调用 L1 只会增加延迟
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- **来源**：grill 阶段用户确认
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### 决策 4：knowledge_base/ 路径配置
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- **决策**：通过 application.yml 配置，支持环境差异
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- **理由**：开发环境和 Docker 环境路径可能不同
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- **来源**：grill 阶段用户确认
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## 非功能性设计
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### 性能指标
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- L0 查询响应时间：< 10ms
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- L0 + L1 组合查询：< 500ms
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- 启动扫描时间：< 5s（< 1000 个文档）
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### 内存占用
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- 单个 KnowledgeEntry：约 1KB（只存储 frontmatter 元数据）
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- 1000 个文档：约 1MB（启动扫描只读取文件头）
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- 10000 个文档：约 10MB
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- **说明**：启动扫描只解析 frontmatter（< 1KB/文档），不读取全文；全文只在查询命中时按需读取
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### 并发安全
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- 使用 `CopyOnWriteArrayList` 存储索引（读多写少）
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- 上传时更新索引（写操作）加锁或使用原子操作
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### 错误处理
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- frontmatter 解析失败：记录警告，文档仍可上传（只走 L1）
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- 文件保存失败：抛出异常，回滚事务
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- L0 索引加载失败：记录错误，应用仍可启动（只走 L1）
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## 测试策略
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### 单元测试
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- FrontmatterParser 解析测试（有/无 frontmatter、格式错误）
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- KnowledgeIndexService 匹配逻辑测试
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- LookupKnowledgeTool 条件调用测试
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### 集成测试
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- 上传带 frontmatter 的文档 → 验证 L0 索引
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- L0 精确匹配 → 验证返回正确文档
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- L0 未命中 → 验证降级到 L1
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### 性能测试
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- L0 查询响应时间
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- 大量文档启动扫描时间
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## 实现优先级
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### P0（MVP 必须）
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1. FrontmatterParser
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2. KnowledgeIndexService（启动扫描 + 精确匹配）
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3. DocumentManagementService 增强
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4. LookupKnowledgeTool
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5. Flyway 迁移脚本
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6. 配置管理
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### P1（后续扩展）
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- sections 分段加载
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- watchdog 热更新
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- L0 索引持久化
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- 模糊匹配 / 同义词扩展
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