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17c1fab41c
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fix: 修复导入错误 BaseReranker -> BaseRerankService
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m20s
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2026-04-26 21:35:31 +08:00 |
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534ee129c0
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refactor: 将生成式大模型提取为服务层架构，移除 llm_factory
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m0s
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2026-04-26 12:00:57 +08:00 |
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f63c394fcd
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refactor: 重构 rerank 架构，分离服务层和业务逻辑
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Has been cancelled
- rerank_services.py：纯服务层，只负责调用 rerank server
- rag/rerank.py：业务逻辑层，负责文档处理、排序、top_n
- 更新 pipeline.py 使用新架构
- 架构与 embedding_services.py 保持一致
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2026-04-26 11:57:42 +08:00 |
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重构：添加模型服务模块，支持嵌入和重排服务的自动降级
新增功能：
- 创建 app/model_services 模块，提供统一的模型服务获取接口
- 实现 BaseServiceProvider 基类和 FallbackServiceChain 降级链
- 实现 get_embedding_service()：优先本地 llama.cpp，降级到智谱 API
- 实现 get_rerank_service()：优先本地 llama.cpp，降级到智谱 API
- 支持单例管理，确保全局只有一个服务实例
修改内容：
- 更新 app/config.py，添加智谱 API 相关配置
- 修改 rag_core/vector_store.py：支持接受外部传入的 embeddings
- 修改 rag_core/retriever_factory.py：支持接受外部传入的 embeddings
- 修改 app/agent/rag_initializer.py：使用 get_embedding_service()
- 修改 app/rag/pipeline.py：使用 get_rerank_service()
- 修改 app/memory/mem0_client.py：智能判断可用服务配置 mem0
- 修改 rag_indexer/index_builder.py：支持使用新服务，保持向后兼容
- 修改 rag_indexer/config.py：添加智谱配置
环境变量：
- ZHIPUAI_API_KEY：智谱 API 密钥（必选）
- ZHIPU_EMBEDDING_MODEL：可选，默认 embedding-3
- ZHIPU_RERANK_MODEL：可选，默认 rerank-2
- ZHIPU_API_BASE：可选，默认 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
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2026-04-24 22:52:36 +08:00 |
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