# ChatModel + Embedding 解耦 — Brief

## 背景

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。

## 目标

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。

## 范围

- ChatService/ChatController/AiOpsService → `@Autowired ChatModel`
- VectorEmbeddingService → `@Autowired EmbeddingModel`
- RagService → `ChatModel.stream()` 替代 DashScope `Generation`
- VECTOR_DIM → 配置化（`application.yml`）
- 新增 ModelRoutingConfig（yml 关键字驱动的 @Primary 路由）
- 新增 SiliconFlowEmbeddingConfig（BGE-M3 via SiliconFlow）

## 非目标

- 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
- 不修改 Agent Framework 本身
- 不改 Milvus 核心逻辑
- 不改 MCP 客户端

## 最终模型

| 角色 | 厂商 | 实现 |
|---|---|---|
| Chat | DeepSeek V4 Flash | `DeepSeekChatModel` (Spring AI 原生) |
| Embedding | SiliconFlow BGE-M3 | `OpenAiEmbeddingModel` (OpenAI 兼容) |
| 向量存储 | Zilliz Cloud (Milvus) | `MilvusServiceClient` |