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# ChatModel + Embedding 解耦 Design
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## 架构摘要
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当前代码直接使用 DashScope 具体实现类 → 改为面向 Spring AI 抽象接口编程，通过 Spring Boot 自动注入切换实现。
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## 关键决策
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- ChatModel：Spring Boot Starter 自动注册 Bean，通过 `@Autowired ChatModel` 注入，不再手动工厂创建
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- EmbeddingModel：Spring Boot Starter 自动注册 Bean，通过 `@Autowired EmbeddingModel` 注入，替代 DashScope TextEmbedding SDK
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- RagService 流式对话：用 `ChatModel.stream(Prompt)` 返回 `Flux<ChatResponse>` 替代 DashScope Generation
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- VECTOR_DIM：从 `application.yml` 配置读取，替代 `MilvusConstants.VECTOR_DIM` 常量
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## 模块地图
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| 模块 | 职责 | 改动 |
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| ChatService | 封装 ChatModel + ReactAgent | 删除工厂方法，注入 ChatModel |
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| ChatController | HTTP API 入口 | 删除 DashScope import，使用注入 ChatModel |
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| AiOpsService | 多 Agent 协作 | DashScopeChatModel → ChatModel |
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| VectorEmbeddingService | 向量化 | DashScope SDK → EmbeddingModel 接口 |
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| RagService | RAG 流式对话 | DashScope Generation → ChatModel.stream() |
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| MilvusConstants | Milvus 常量 | VECTOR_DIM 改为配置化 |
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| MilvusProperties | Milvus 配置 | 新增 vectorDim 字段 |
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| application.yml | 配置 | 新增 vector-dim 配置项 |
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## 接口影响
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- 级别：L2 内部接口（所有消费者在同一实现范围内）
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- 判级原因：方法签名从具体类改为接口，调用方需同步修改，但都在本项目内
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- 不改变外部 API（/api/chat, /api/chat_stream, /api/ai_ops 的 HTTP 响应不变）
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## 架构风险
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- 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
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- 缓解：Spring AI 的 Flux 与项目已有的 SSE 推送逻辑天然兼容
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- ChatModel Bean 冲突：多 starter 并存时需 @Primary 或条件注解区分默认实现
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- 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
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- DashScopeConfig 通用性：`spring.ai.dashscope.chat.options.timeout` 是厂商绑定配置键
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- 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 |