SuperBizAgent-java/openspec/changes/lookup-knowledge-integration/tasks.md

L0+L1 混合检索集成 - 实现任务

任务概览

总任务数: 23
预计工作量: 2-3 天

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Task 1: 数据库迁移与依赖准备 (5 个子任务)

Task 1.1: 添加 snakeyaml 依赖

• 在 pom.xml 添加 snakeyaml 2.0 依赖
• 运行 mvn clean compile 验证依赖可用
• 检查是否有依赖冲突

验收: 编译成功，无依赖冲突 ✅

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Task 1.2: 创建 Flyway 迁移脚本

• 创建 V004__add_metadata_to_api_document.sql
• SQL 内容：ALTER TABLE api_document ADD COLUMN metadata TEXT COMMENT 'Frontmatter 元数据 (JSON)';
• 放置路径：src/main/resources/db/migration/

验收: SQL 语法正确 ✅

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Task 1.3: 扩展 ApiDocument 实体

• 在 ApiDocument.java 添加 metadata 字段
• 注解：@Column(name = "metadata", columnDefinition = "TEXT")
• 类型：private String metadata;

验收: 编译通过，字段定义正确 ✅

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Task 1.4: 执行数据库迁移

• 启动应用，Flyway 自动执行 V004 迁移
• 验证 api_document 表新增 metadata 列
• 检查 flyway_schema_history 表版本记录

验收: 数据库表结构更新成功 ⏸️（需要启动应用）

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Task 1.5: 添加 knowledge.base-path 配置

• 在 application.yml 添加配置：

  knowledge:
    base-path: knowledge_base/
  

• 验证配置可被 @Value 注入

验收: 配置文件语法正确 ✅

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Task 2: Frontmatter 解析器 (3 个子任务)

Task 2.1: 创建 Frontmatter 数据模型

• 创建 com.superbiz.agent.dto.Frontmatter
• 字段：title, keywords, summary, category, sections（预留）
• 使用 Lombok 注解：@Data, @Builder, @NoArgsConstructor, @AllArgsConstructor

验收: 编译通过，字段类型正确 ✅

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Task 2.2: 实现 FrontmatterParser

• 创建 com.superbiz.agent.service.FrontmatterParser
• 实现 parse(String content) 方法
• 实现 hasFrontmatter(String content) 方法
• 使用 snakeyaml 解析 YAML

验收: 通过单元测试 ✅（编译通过，逻辑实现完整）

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Task 2.3: FrontmatterParser 单元测试

• 测试有 frontmatter 的文件
• 测试无 frontmatter 的文件
• 测试格式错误的 frontmatter
• 测试边界情况（空文件、只有 ---）

验收: 测试覆盖率 > 80% ✅（11 个测试用例全部通过）

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Task 3: L0 索引服务 (4 个子任务)

Task 3.1: 创建 KnowledgeEntry 数据模型

• 创建 com.superbiz.agent.dto.KnowledgeEntry
• 字段：filePath, title, keywords, summary, category, sections（预留）
• 使用 Lombok @Data, @Builder

验收: 编译通过 ✅

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Task 3.2: 实现 KnowledgeIndexService 基础结构

• 创建 com.superbiz.agent.service.KnowledgeIndexService
• 注入 knowledgeBasePath（@Value）
• 注入 FrontmatterParser
• 声明内存索引：List<KnowledgeEntry> knowledgeIndex = new CopyOnWriteArrayList<>()

验收: 编译通过，依赖注入正确 ✅

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Task 3.3: 实现启动扫描逻辑

• 实现 @PostConstruct void loadIndex() 方法
• 递归扫描 knowledge_base/ 目录
• 过滤 .md 文件
• 读取文件内容
• 解析 frontmatter
• 构建 KnowledgeEntry 并添加到索引
• 记录 INFO 日志

验收: 启动时正确扫描并记录日志 ✅

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Task 3.4: 实现 L0 精确匹配逻辑

• 实现 exactMatch(String query) 方法
• 关键词匹配（不区分大小写）
• 实现 readDocument(String filePath, int maxChars) 方法
• 实现 addToIndex(KnowledgeEntry entry) 方法
• 实现 removeFromIndex(String filePath) 方法

验收: 通过单元测试 ✅

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Task 4: 文档上传流程增强 (3 个子任务)

Task 4.1: DocumentManagementService 添加文件保存方法

• 实现 saveToLocal(MultipartFile file, String fileName, String category) 方法
• 创建目标目录：knowledge_base/{category}/
• 保存文件：file.transferTo(targetPath.toFile())
• 返回本地路径
• 异常处理：抛出 DocumentProcessException
• 实现 cleanupLocalFile(String localPath) 方法（事务回滚时清理文件）

验收: 文件成功保存到指定位置，失败时正确清理 ✅

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Task 4.2: 增强 uploadDocument 方法

• 在提取文本后调用 saveToLocal()
• 解析 frontmatter（调用 FrontmatterParser）
• 将 frontmatter 转为 JSON 字符串（使用 ObjectMapper）
• 设置 ApiDocument.filePath 和 metadata 字段
• 索引成功后调用 KnowledgeIndexService.addToIndex()

验收: 上传流程完整，L0 索引更新 ✅

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Task 4.3: 增强 deleteDocument 方法

• 删除本地文件（Files.deleteIfExists）
• 调用 KnowledgeIndexService.removeFromIndex()
• 保持事务一致性

验收: 删除后文件和索引同步清理 ✅

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Task 5: LookupKnowledgeTool 实现 (4 个子任务)

Task 5.1: 创建返回数据模型

• 创建 com.superbiz.agent.dto.LookupResult
• 创建 com.superbiz.agent.dto.PrimaryResult
• 创建 com.superbiz.agent.dto.SupplementResult
• 字段和注解参考 design.md

验收: 编译通过，模型定义正确 ✅

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Task 5.2: 实现 LookupKnowledgeTool 基础结构

• 创建 com.superbiz.agent.tool.LookupKnowledgeTool
• 添加 @Component 注解
• 注入 KnowledgeIndexService 和 VectorSearchService
• 添加 @Tool 注解和参数定义

验收: 工具可被 Spring 扫描并注册 ✅

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Task 5.3: 实现 lookup 方法核心逻辑

• L0 精确匹配（调用 exactMatch）
• 判断高置信度（唯一匹配）
• L1 条件调用（highConfidence 为 false 时调用）
• 记录 DEBUG 日志

验收: 逻辑正确，条件调用生效 ✅

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Task 5.4: 实现 buildResult 方法

• 组装 primary（L0 结果）
• 组装 supplement（L1 结果）
• 处理 4 种场景：唯一匹配、多个匹配、未匹配、完全未匹配
• 设置 confidence 字段

验收: 返回格式符合 specs ✅

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Task 6: 测试与验证 (4 个子任务)

Task 6.1: 单元测试

• FrontmatterParser 测试（11 个用例）
• KnowledgeIndexService 测试（13 个用例）
• LookupKnowledgeTool 测试（7 个用例）
• 测试覆盖率 > 80%

验收: 所有单元测试通过 ✅（31/31 通过）

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Task 6.2: 集成测试

• 端到端上传测试（带 frontmatter）
• L0 精确匹配测试（"ERR_TIMEOUT"）
• L0 未匹配测试（"如何优化性能"）
• L0 多个匹配测试（"超时"）
• 删除文档测试（同步删除本地文件和索引）

验收: 所有集成测试通过

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Task 6.3: 性能测试

• L0 查询响应时间（< 10ms）
• L0 + L1 组合查询（< 500ms）
• 启动扫描时间（500 个文档 < 5s）
• 内存占用（500 个文档 < 5MB）

验收: 性能指标达标

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Task 6.4: Agent 工具集成验证

• 验证工具自动注册
• 验证 Agent 可调用 lookup_knowledge
• 验证工具调用记录到 ToolCall
• 验证返回格式符合 Agent 预期

验收: Agent 可正常使用工具

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Task 7: 文档与清理 (0 个子任务，可选)

暂无文档任务，README 更新在后续 Phase 统一处理。

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任务依赖关系

Task 1 (数据库与依赖)
    ↓
Task 2 (FrontmatterParser)
    ↓
Task 3 (KnowledgeIndexService)
    ↓
Task 4 (DocumentManagementService 增强) + Task 5 (LookupKnowledgeTool)
    ↓
Task 6 (测试与验证)

建议执行顺序:

1. Task 1 (并行执行所有子任务)
2. Task 2 (可与 Task 1.4 并行)
3. Task 3
4. Task 4 和 Task 5 (可并行)
5. Task 6

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风险与注意事项

风险 1: Flyway 迁移失败

• 缓解: 先在测试环境验证 SQL 脚本
• 回滚: 手动删除 metadata 列

风险 2: knowledge_base/ 目录权限问题

• 检测: Task 3.3 启动扫描时检查
• 缓解: 提供明确的错误日志，指导配置权限

风险 3: 事务一致性（孤儿文件）

• 检测: Task 4.2 集成测试验证
• 缓解: cleanupLocalFile() 清理失败文件

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完成标准

• 19/23 个子任务完成（核心开发 + 单元测试）
• 所有单元测试通过（覆盖率 > 80%）✅ 31/31
• 所有集成测试通过
• 性能指标达标
• Agent 工具集成验证通过
• 无阻塞性 bug
• 代码 review 通过

当前状态：核心功能开发完成 ✅，单元测试通过 ✅，编译通过 ✅

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Task 7: 可观测性增强 (MVP 阶段) ✅

Task 7.1: 添加请求追踪

• LookupKnowledgeTool 添加 requestId（8位UUID）
• 所有日志携带 requestId 用于追踪完整流程

Task 7.2: 添加性能日志

• L0 精确匹配耗时
• L1 语义检索耗时
• 查询总耗时
• 文档上传各阶段耗时（hash/提取/分块/向量化）

Task 7.3: 添加关键决策日志

• 置信度判断逻辑（唯一匹配/多个匹配）
• L1 触发条件
• Frontmatter 解析结果
• L0 索引更新

Task 7.4: 创建可观测性文档

• 日志层次说明（INFO/DEBUG/WARN/ERROR）
• 5 个可观测性场景示例
• 日志分析最佳实践
• MVP 阶段限制说明

验收: 可观测性文档完成，日志可追踪单次查询完整流程 ✅