# 上下文词汇表

## 术语

### ChatModel
- 定义：Spring AI 的聊天模型抽象接口，所有 LLM 提供商（DashScope、OpenAI、Ollama 等）都实现此接口
- 使用场景：所有需要 LLM 推理/生成回答的代码应面向此接口编程

### EmbeddingModel
- 定义：Spring AI 的文本向量化抽象接口，将文本转换为向量
- 使用场景：RAG 流程中将文档文本转为向量存入 Milvus

### DashScopeChatModel
- 定义：DashScope（阿里云）对 ChatModel 的具体实现
- 使用场景：当前项目硬编码使用，需要改为通过 ChatModel 接口引用

### ReactAgent
- 定义：Spring AI Alibaba Agent Framework 的反应式 Agent 实现
- 使用场景：Planner-Executor-Replanner 多 Agent 协作

### Spring AI Alibaba Agent Framework
- 定义：基于 Spring AI 的多 Agent 协作框架，提供 ReactAgent、PlannerAgent、ExecutorAgent 等
- 使用场景：项目核心 Agent 逻辑，ReactAgent.builder().model() 接受 ChatModel 接口

### DeepSeekChatModel
- 定义：Spring AI 原生 DeepSeek 实现（`spring-ai-starter-model-deepseek`），非 OpenAI 兼容模式
- 使用场景：Chat → DeepSeek V4 Flash/Pro，支持 reasoning_content
- 配置前缀：`spring.ai.deepseek.*`

### ModelRoutingConfig
- 定义：项目自定义配置类，yml 关键字驱动的 `@Primary` 路由
- 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
- 路由策略：
  1. `Map<String, EmbeddingModel>` 按 Bean 名匹配
  2. `List<ChatModel>` 按类名匹配
  3. 未匹配则回退到第一个
- 示例：`model-routing.chat: deepseek` → 选中类名含 `DeepSeek` 的 Bean

### SiliconFlow
- 定义：硅基流动 AI 平台，提供 OpenAI 兼容 API，项目用它跑 BGE-M3 embedding
- 配置：`siliconflow.*`（自定义配置前缀），base-url = `https://api.siliconflow.cn`
- model: `BAAI/bge-m3`，1024 维

### BGE-M3
- 定义：BAAI 开源的多语言 embedding 模型，1024 维输出
- 使用场景：通过 SiliconFlow API 调用，替代 DashScope text-embedding-v4
- 维度兼容：1024 = 原 DashScope text-embedding-v4，Milvus 无需重建

### DiagnosisRecord
- 定义：诊断记录实体类，存储每次 Agent 诊断任务的完整记录
- 表名：diagnosis_record
- 主键：id (自增 BIGINT)，唯一标识：diagnosis_id (UUID)
- 关联字段：session_id（Redis 会话）、business_id（业务标识）、trace_id（链路追踪）
- 故障分类：fault_category、fault_source、fault_target
- 诊断结果：root_cause（根因）、solution（方案）、report_markdown（完整报告）
- 使用场景：持久化诊断结果，支持历史查询和案例提取

### CaseLibrary
- 定义：案例库实体类，存储高质量诊断案例
- 表名：case_library
- 来源类型：AUTO（自动生成）、MANUAL（人工录入）
- 引用追踪：reference_count（被推荐次数）
- 使用场景：相似案例推荐、知识沉淀

### ApiDocument
- 定义：API 文档元数据实体类，管理接口文档的元信息
- 表名：api_document
- 文件去重：file_hash（MD5 hash）
- 索引状态：PENDING（待处理）、PROCESSING（处理中）、INDEXED（已索引）、FAILED（失败）
- 关联：doc_id 关联 Milvus 中的文档向量
- 使用场景：文档上传、检索、版本管理

### SessionContext
- 定义：会话上下文数据类，存储在 Redis 中的会话数据
- 包含字段：sessionId、userId、businessId、traceId、status、toolCalls、TTL
- 序列化方式：JSON（GenericJackson2JsonRedisSerializer）
- 使用场景：多轮对话上下文管理、工具调用历史追踪

### ToolCall
- 定义：工具调用记录数据类，追踪 Agent 使用的工具及其结果
- 包含字段：toolName、arguments、result、status、duration、calledAt
- 使用场景：诊断过程可观测性、调试、复现

### SessionManager
- 定义：会话管理器接口，定义会话的 CRUD 操作
- 实现：RedisSessionManager（基于 RedisTemplate）
- 核心方法：createSession、getSession、updateSession、deleteSession、refreshSession、addToolCall
- 使用场景：分布式会话管理、Agent 状态维护

### Flyway
- 定义：数据库版本迁移工具，管理 SQL 脚本的版本化执行
- 配置：spring.flyway.enabled=true, baseline-on-migrate=true
- 迁移路径：src/main/resources/db/migration/
- 命名约定：V{version}__{description}.sql（如 V001__create_diagnosis_record.sql）
- 使用场景：数据库表结构版本管理、多环境部署

## 业务规则

- ChatModel 是唯一 LLM 调用抽象：替换模型只需更换 Spring Boot starter 和配置
- EmbeddingModel 是唯一向量化抽象：替换向量模型只需更换 starter 和配置
- ReactAgent 已兼容 ChatModel 接口，不绑定 DashScope
- 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
- 多 starter 并存时，必须通过 `@Primary` 或 `@Qualifier` 指定默认 Bean
- Milvus collection 启动时必须 `loadCollection()`，否则搜索报 `collection not loaded`
- 枚举类型在数据库中存储为 VARCHAR，JPA 使用 `@Enumerated(EnumType.STRING)` + `columnDefinition = "VARCHAR"`
- JPA ddl-auto 使用 `validate` 模式，表结构修改必须通过 Flyway 迁移脚本
- Redis 会话 TTL 由调用方指定，不同场景使用不同过期时间（短诊断 5 分钟，长会话 1 小时）
- Repository 查询方法遵循 Spring Data JPA 命名约定，复杂查询使用 `@Query`