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- RetrievedDocTracker 升级为域级+文档级双层记录（Map<sessionId, Map<domain, Set<filePath>>>） - LookupKnowledgeTool 新增 Min-Max 归一化层（BGE-M3 L2 距离→[0,1] similarity） - 三等级 relevanceLevel：PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE + completenessHint 兜底信号 - LookupResult 新增 relevanceLevel、completenessHint、retrievedDomainsThisSession - Executor prompt 重写：4 条检索约束 + 合法出口不查全不追责，重复检索才惩罚 - 入库可观测性：V010 迁移 + retrieval_details JSON 扩展 - 归档 executor-action-memory-relevance change
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# 数据库设计文档
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## 📚 文档导航
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### 核心表设计
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- [diagnosis_record](tables/diagnosis_record.md) - 诊断记录表（核心）
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- [case_library](tables/case_library.md) - 案例库表
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- [api_document](tables/api_document.md) - 文档元数据表
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### 架构设计
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- [Agent 架构设计](architecture/agent-architecture.md) - Agent 协作 + Skill + Harness
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- [知识库检索架构](architecture/knowledge-retrieval-architecture.md) - L0+L1 混合检索架构 ⭐新增
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- [知识库检索使用指南](architecture/knowledge-retrieval-usage.md) - 文档编写和使用说明 ⭐新增
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- [会话管理](architecture/session-management.md) - Redis + MySQL 会话管理
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- [实施规划](architecture/implementation-plan.md) - 分阶段实施计划
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- [证据评分与用户反馈](architecture/confidence-feedback.md) - evidence_score 规则引擎 + feedback API ⭐新增
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## 一、设计原则
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### 1.1 核心原则
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- ✅ **简单优先**：满足诊断流程需要，避免过度设计
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- ✅ **渐进增强**：先实现核心功能，再逐步扩展
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- ✅ **数据分离**：诊断结果持久化（MySQL），会话上下文临时化（Redis）
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- ✅ **适度冗余**：避免过度范式化，适当冗余提升查询性能
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### 1.2 系统定位
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**自动化诊断系统**
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- 核心：一键诊断 → 返回完整报告
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- 辅助：支持追问，但不是主要场景
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- 特点：大部分用户单次诊断即结束，少数用户会追问细节
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## 二、表结构总览
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### 2.1 核心表关系
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│ diagnosis_record │ 诊断记录（核心）
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│ - 每次诊断一条 │
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└──────────┬──────────┘
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│ 1:1
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↓
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┌─────────────────────┐
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│ case_library │ 案例库（知识沉淀）
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│ - 诊断成功→案例 │
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└─────────────────────┘
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┌─────────────────────┐
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│ api_document │ 文档元数据（管理层）
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│ - 状态追踪/去重 │
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└──────────┬──────────┘
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│ doc_id
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↓
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┌─────────────────────┐
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│ Milvus │ 文档内容（检索层）
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│ - 向量检索 │
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└─────────────────────┘
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┌─────────────────────┐
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│ Redis Session │ 会话管理（临时）
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│ - 30分钟过期 │
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│ - 支持追问 │
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└─────────────────────┘
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```
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### 2.2 表统计
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| 表名 | 类型 | 预估数据量 | 用途 |
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| diagnosis_record | 核心 | 3.6万/年 | 诊断记录 |
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| case_library | 核心 | 500-1000 | 案例库 |
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| api_document | 核心 | 100-200 | 文档管理 |
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## 三、技术栈
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### 3.1 数据存储
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MySQL 8.0+
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├─ 元数据管理
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├─ 事务支持
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└─ JSON 字段支持
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Redis 6.0+
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├─ 会话存储
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├─ 缓存
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└─ TTL 自动过期
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Milvus 2.6+
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├─ 向量存储
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├─ 语义检索
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└─ 混合检索
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```
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### 3.2 开发框架
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Spring Boot 3.2
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Spring AI Alibaba 1.1.0
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Milvus SDK Java 2.6.10
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DashScope SDK
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## 四、快速开始
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### 4.1 创建数据库
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```sql
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-- 1. 创建数据库
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CREATE DATABASE diagnosis_system CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
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-- 2. 执行建表脚本（按顺序）
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SOURCE tables/diagnosis_record.sql;
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SOURCE tables/case_library.sql;
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SOURCE tables/api_document.sql;
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```
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### 4.2 初始化 Milvus
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```java
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// 创建 Collection
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MilvusClientFactory.createCollection();
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```
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### 4.3 配置 Redis
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```yaml
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spring:
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redis:
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host: localhost
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port: 6379
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database: 0
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```
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## 五、版本历史
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| 版本 | 日期 | 变更内容 |
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| v1.0 | 2024-06-15 | 初版，定义核心表结构 |
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| v2.0 | 2024-06-15 | diagnosis_record 字段泛化，支持多种故障类型 |
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| v2.1 | 2024-06-22 | 文档拆分，增加 api_document 表 |
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## 六、维护说明
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- 每个表的详细设计在 `tables/` 目录下
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- 架构设计文档在 `architecture/` 目录下
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- 修改表结构时，同步更新对应的 Markdown 文档
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- 重大变更需记录在版本历史中
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