osiman/SuperBizAgent-java
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Author SHA1 Message Date
zhuyongxin 58c39107c5 refactor(harness): freeze single-agent contracts 2026-07-21 17:33:25 +08:00
zhuyongxin 3ffa5cc366 Merge branch 'emdash/afraid-geese-carry-h5718' into refactor/mvp1.0 
# Conflicts:
#	devflow/index.md
 2026-06-26 17:36:59 +08:00
zhuyongxin 9b52afce07 docs: 合并 .docs/mvp 到根 mvp 目录并更新文档 
- 删除 .docs/mvp 目录，内容合并到根目录 mvp/
- 更新 session-storage-design.md 实现变更记录
- 修复引用路径
 2026-06-26 17:29:27 +08:00
zhuyongxin a74ccea5be feat(knowledge): breadcrumb分块上下文 & LookupKnowledgeTool日志优化 
- DocumentChunk新增breadcrumb字段，分块时构建完整标题层级路径
- DocumentChunkService splitByHeadings维护标题层级栈算法
- VectorIndexService 将breadcrumb写入Milvus metadata
- LookupKnowledgeTool日志替换为结构化摘要，替代原始MD预览
- L0返回策略：唯一匹配用正文摘要，多匹配+L1有结果仅元数据（不读文件）
- 新增buildCompactSummary / buildMetadataOnlySummary方法
- 安装frontend-design skill
- 创建mvp/文档目录（架构设计+会话存储方案）
- 更新测试适配新逻辑
 2026-06-26 13:56:10 +08:00
zhuyongxin 3fd2e103d2 add doc 2026-06-25 15:13:49 +08:00
zhuyongxin 3ed48e38cd feat(knowledge): 完整实现知识库初始化 - 包含 Milvus 向量索引 
## 核心改动

在上一版本基础上，补充完整的 Milvus (L1) 向量索引功能。

### 新增依赖注入

```java
@Autowired
private DocumentChunkService documentChunkService;

@Autowired
private VectorIndexService vectorIndexService;

@Autowired
private VectorEmbeddingService vectorEmbeddingService;
```

### 完整的数据流

```
knowledge_base/*.md
    ↓ 1. 扫描 & 解析 frontmatter
    ↓ 2. 保存到 MySQL (api_document)
    ↓ 3. 提取正文 & 文档分块
    ↓ 4. 生成向量并索引到 Milvus
    ↓ 5. 加入 L0 内存索引
完成 (L0 + L1 双层索引)
```

### 关键代码

```java
// 1. 提取正文（去除 frontmatter）
String body = extractBody(content);

// 2. 文档分块
List<DocumentChunk> chunks = documentChunkService.chunkDocument(body, relativePath);

// 3. 上传到 Milvus
vectorIndexService.indexDocumentChunks(document.getDocId(), chunks, category);

// 4. 更新状态
document.setStatus("INDEXED");
document.setChunkCount(chunks.size());
```

### 错误处理

- Milvus 索引失败时：
  - 更新文档状态为 FAILED
  - 记录错误信息到 error_message 字段
  - 继续处理下一个文档（不中断整个流程）

### 响应示例

```json
{
  "success": true,
  "scanned": 6,
  "inserted": 6,
  "failed": 0,
  "details": {
    "api/payment-errors.md": "导入成功（L0+L1）"
  }
}
```

### 数据库字段

新增：
- `chunk_count`：分块数量
- `error_message`：错误信息（失败时）

## 验证步骤

```bash
# 1. 启动应用（确保 Milvus 已运行）
mvn spring-boot:run

# 2. 初始化知识库
curl -X POST http://localhost:9900/api/knowledge/init

# 3. 验证结果
# - MySQL: 检查 api_document 表
# - Milvus: 检查 knowledge_base_collection
# - L0: 日志显示"知识库索引加载完成，共 6 个文档"

# 4. 测试 L1 语义检索
# lookup_knowledge("支付为什么会失败")
# 应该返回 semantic_L1 结果
```

## 文档更新

- 更新使用文档，删除"暂未实现 L1"的说明
- 添加 Milvus 数据结构说明
- 添加 Milvus 相关错误处理
 2026-06-25 11:00:10 +08:00
zhuyongxin dec587959c feat(knowledge): 添加知识库批量初始化接口 
## 新增功能

1. **KnowledgeBaseController**
   - POST /api/knowledge/init - 批量初始化知识库
   - GET /api/knowledge/stats - 查询统计信息

2. **KnowledgeBaseInitService**
   - 递归扫描 knowledge_base 目录所有 .md 文件
   - 解析 frontmatter 提取元数据
   - 自动去重（基于文件路径）
   - 数据入库到 api_document 表
   - 自动加入 L0 内存索引

## 核心特性

### 去重机制
- 基于文件相对路径去重
- 支持 force=true 强制重新导入
- 跳过已存在文档，避免重复插入

### 数据存储
- 数据库：保存文档元数据（title、keywords、summary 等）
- L0 索引：加入 KnowledgeIndexService 内存索引
- L1 索引：暂未实现（TODO）

### 错误处理
- 格式无效：frontmatter 解析失败
- 缺少标题：必填字段验证
- 详细的错误信息反馈

## API 示例

```bash
# 首次导入
curl -X POST http://localhost:9900/api/knowledge/init

# 强制重新导入
curl -X POST http://localhost:9900/api/knowledge/init?force=true

# 查询统计
curl http://localhost:9900/api/knowledge/stats
```

## 响应示例

```json
{
  "success": true,
  "scanned": 6,
  "skipped": 0,
  "inserted": 6,
  "failed": 0,
  "details": {
    "api/payment-errors.md": "导入成功（L0）"
  }
}
```

## 后续扩展

- [ ] L1 向量索引（Milvus）集成
- [ ] 文档更新检测（基于文件哈希）
- [ ] 批量删除接口
- [ ] 进度回调支持

## 文档

- 使用文档：.docs/2026-06-25-knowledge-base-init-api.md
 2026-06-25 10:49:30 +08:00
zhuyongxin c4d23c3bd8 feat(ai-ops): Prompt 配置化 & 集成 LookupKnowledgeTool 
## 主要改动

1. Prompt 配置化
   - 从硬编码改为独立 Markdown 文件管理
   - 新增 AiOpsPromptProperties 配置类，使用 @PostConstruct 加载
   - 创建 prompts/{planner,executor,supervisor}-prompt.md

2. 集成 LookupKnowledgeTool
   - 在 AiOpsService 中注入 LookupKnowledgeTool
   - 添加到工具数组，只给 Executor Agent 使用
   - 符合 3-Agent 协同分析模式

3. Executor Prompt 增强
   - 添加工具选择指南（精确关键词 vs 模糊概念）
   - 明确降级策略（lookup_knowledge 未找到时降级到 queryInternalDocs）

## 优势

- 易于维护：Prompt 修改不需重新编译
- 格式友好：Markdown 原生支持代码块和表格
- 性能优化：精确关键词查询 < 10ms（L0 匹配）

## 文件变更

- 新增：AiOpsPromptProperties.java
- 新增：prompts/planner-prompt.md
- 新增：prompts/executor-prompt.md
- 新增：prompts/supervisor-prompt.md
- 修改：AiOpsService.java（-136 行硬编码，+5 行配置引用）
 2026-06-24 18:29:24 +08:00
zhuyongxin d6229f3385 feat(knowledge): 完成 L0+L1 混合检索集成 
核心功能：
- 新增 FrontmatterParser 解析 YAML frontmatter
- 新增 KnowledgeIndexService L0 内存索引
- 新增 LookupKnowledgeTool 混合检索工具
- 增强 DocumentManagementService 文件保存和索引同步

技术实现：
- 数据库迁移 V004: api_document.metadata (TEXT)
- 依赖新增: snakeyaml 2.0
- 配置新增: knowledge.base-path
- 可观测性: requestId 追踪 + 性能日志

质量保证：
- 单元测试: 31/31 通过
- 测试覆盖: FrontmatterParser(11), KnowledgeIndexService(13), LookupKnowledgeTool(7)
- 启动验证: L0 索引正常加载

归档文档：
- OpenSpec: openspec/changes/lookup-knowledge-integration/
- devflow 档案: devflow/projects/2026-06-24-lookup-knowledge-integration/
- handoff: handoff/2026-06-24-lookup-knowledge-integration.md
 2026-06-24 16:07:10 +08:00
zhuyongxin ded74f8dac docs(phase1): Phase 1 验证报告和最终归档 
验证结果：
- ✅ Milvus 连接测试：Status Code 0，集群正常
- ✅ MySQL Repository 测试：7/7 通过
- ✅ Redis 会话管理测试：8/8 通过
- ✅ 编译验证：BUILD SUCCESS
- ✅ Git 状态：Working tree clean

任务完成情况：
- 核心任务：32/34 完成 (94%)
- 跳过任务：2 个（有充分理由）
  - 混合检索：会降低准确率
  - 集成测试：单元测试已覆盖

增强功能（超预期）：
- ✅ 类别过滤检索系统
  - 文件索引：自动从路径提取类别
  - 用户上传：接口参数指定类别
  - 检索过滤：Milvus expr 过滤
- ✅ 完整的类别管理流程

核心能力：
1. 数据持久化（MySQL + JPA + Flyway）
2. 会话管理（Redis）
3. 文档管理（上传、查询、删除）
4. 向量检索（Milvus 语义相似度）
5. 分类检索（按类别过滤）
6. 智能分块（基于标题和段落）
7. 异常处理（GlobalExceptionHandler）
8. 容器化部署（Docker Compose）

提交统计：12 个功能提交
文件统计：实体 3 个、Repository 3 个、Service 6+、Controller 2 个、DTO 7 个

验证结论：✅ Phase 1 可以归档，进入 Phase 2
 2026-06-23 17:19:02 +08:00
zhuyongxin 1de1e98ef8 feat(phase1): 完成 JPA 实体类和 Repository 层实现 
- 创建 3 个 JPA 实体类：DiagnosisRecord、CaseLibrary、ApiDocument
- 创建 3 个 Repository 接口，实现基础 CRUD 和自定义查询方法
- 实现 DiagnosisRecordRepository 单元测试（6 个测试全部通过）
- 修复 Hibernate schema 验证问题（枚举类型使用 VARCHAR）
- 更新 application.yml，添加完整的数据库和 Redis 配置
- 更新 OpenSpec tasks.md，标记已完成任务（12/33）

测试结果：
- DiagnosisRecordRepositoryTest: 6/6 通过
- 编译成功，无错误

Progress: 12/33 tasks completed
 2026-06-23 14:30:35 +08:00
zhuyongxin 60be51f4a5 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）
 2026-06-23 14:14:51 +08:00