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Author	SHA1	Message	Date
root	128aad0c22	refactor: 重构快速路径流程，统一通过 llm_call 输出 ... - 重构 fast_paths.py，让 fast_chitchat 和 fast_rag 都进入 llm_call 而不是直接设置 final_result - 修改 check_fast_path_success 函数返回 'llm_call' 而不是 'success' - 更新 main_graph_builder.py 的条件边配置，支持路由到 llm_call - 在快速路径节点中添加清除 state.final_result 的逻辑，避免复用旧结果 - 重构 RAG 工具初始化方式，使用模块级变量管理 - 修改 finalize.py 让它返回 final_result - 更新 agent_service.py 的 RAG 工具注入方式 - 简化 hybrid_router.py 的代码结构 - 清理 rag_nodes.py 的全局变量相关代码 - 更新相关测试文件	2026-05-05 04:32:42 +08:00
root	acc8d801f3	修复代码，实现rag测试	2026-05-04 20:31:04 +08:00
root	c9bf21be0e	fix: 修复 RAG 无限循环问题和导入错误 ... 主要修复： 1. 修复 RAG 推理无限循环问题（大小写不匹配 + 缺少已检索结果检查） 2. 修复 intent_classifier.py 的绝对导入错误 3. 删除旧的 start.sh 脚本，添加新的启动脚本 4. 优化路由逻辑和状态管理	2026-05-04 18:59:15 +08:00
root	9841f47432	refactor: 重构RAG核心组件，简化代码结构和测试文件	2026-05-04 17:58:10 +08:00
root	a07e398739	refactor!: 完全异步化 RAG 系统，移除 LangChain ParentDocumentRetriever 依赖 ... - 重写 rag_core/vector_store.py：完全异步实现 aadd_documents、asimilarity_search - 重写 app/rag/retriever.py：异步混合检索，移除同步兼容代码 - 修改 rag_indexer/index_builder.py：全链路异步调用 - 删除 rag_core/retriever_factory.py：不再使用 LangChain ParentDocumentRetriever - 清理冗余导入和代码：移除 model_services 兼容、不需要的异常导入 - 更新 rag_indexer/README.md：反映新架构 核心改进： - 完全异步化：索引构建和检索全链路 async/await - 自定义实现：不再依赖 LangChain 的 ParentDocumentRetriever - 双向量支持：子文档同时存储 dense + sparse 向量到 Qdrant - 架构清晰：rag_core 公共组件、rag_indexer 索引、app/rag 检索	2026-05-04 14:33:12 +08:00
root	4209386c77	refactor: 统一导入方式，移除 sys.path 操作 ... - 重构所有模块导入，移除 sys.path.insert - 统一使用 from backend.xxx 的绝对导入方式 - rag_core 包内使用相对导入（from .xxx） - 移动 visualize_graph.py 到 tools/ 目录 - 添加必要的 __init__.py 文件 - 清理废弃文档和脚本	2026-05-04 12:55:45 +08:00
root	82dde7113e	修改rag，实现混合检索	2026-05-04 04:28:32 +08:00
root	44d89acdb5	fix: 修复本地llm服务不可用问题 + 统一模型缓存目录位置 ... - 修复 config.py 添加 LOCAL_MODEL_NAME 配置项 - 修复 chat_services.py 本地模型检测时API路径重复问题(/v1/models -> /models) - 更新 .gitignore，移除模型目录跟踪 - 统一模型缓存到 docker/models/fastembed_cache，避免重复 - 更新 Dockerfile，正确复制预下载的BM25模型缓存	2026-05-04 03:26:19 +08:00
root	8af82f8f7f	feat: RAG混合检索系统完整实现 + 启动脚本修复 ... - 实现了稠密+稀疏混合检索，使用 Qdrant 原生 RRF 融合 - 修复了 retriever.py 的 BaseRetriever 继承和稀疏向量包装问题 - 修复了 pipeline.py 的 Optional 导入问题 - 添加了稀疏 embedder 的缓存配置 - 简化了 vector_store.py，移除不必要的逻辑 - 修复了 start.sh 的 PROJECT_DIR 硬编码和端口配置问题 - 完善了 RAG 检索的测试文件	2026-05-04 02:54:37 +08:00
root	60afa86ded	feat: 实现 BM25 稀疏 + 稠密向量混合检索功能	2026-05-04 02:01:22 +08:00