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Author SHA1 Message Date
1260bef5cb 添加rag置信度判断
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m31s
2026-05-06 01:15:52 +08:00
3ae9daa01a 导入方式修改
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m44s
2026-05-05 23:17:00 +08:00
9841f47432 refactor: 重构RAG核心组件,简化代码结构和测试文件
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m53s
2026-05-04 17:58:10 +08:00
a07e398739 refactor!: 完全异步化 RAG 系统,移除 LangChain ParentDocumentRetriever 依赖
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m34s
- 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
8af82f8f7f feat: RAG混合检索系统完整实现 + 启动脚本修复
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 5m4s
- 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
60afa86ded feat: 实现 BM25 稀疏 + 稠密向量混合检索功能
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Has been cancelled
2026-05-04 02:01:22 +08:00
2183c901b4 添加稀疏模型本地缓存功能
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 13m54s
- 创建 download_sparse_model.py 脚本用于下载稀疏模型到本地
- 添加 SPARSE_MODEL_PATH 和 SPARSE_MODEL_NAME 配置
- 修改 retriever.py 和 index_builder.py 使用 cache_dir
- 更新 .gitignore 排除 models/ 目录
- 更新 Dockerfile 在构建时下载稀疏模型
2026-05-03 18:55:39 +08:00
5c45806ad3 🚀 完全实现 Qdrant 混合检索功能
All checks were successful
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Successful in 11m7s
- 不需要兼容,完全重写为混合检索
- 检索器:强制使用 FastEmbedSparse + RetrievalMode.HYBRID
- 索引器:强制启用稀疏向量,混合检索模式
- 添加 fastembed 依赖到 requirements.txt
- 语法检查通过
2026-05-03 18:12:20 +08:00
5094a87a8f 使用 Qdrant 原生混合检索功能
All checks were successful
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Successful in 5m40s
- 用 langchain-qdrant 的 RetrievalMode.HYBRID
- 自动检测 Qdrant 集合是否有 sparse_vectors_config
- 有则用 Qdrant 原生混合检索,无则优雅回退纯稠密
- 接口完全兼容,0 改动现有代码
- 语法检查通过
2026-05-03 17:58:21 +08:00
422b3fb09e 实现真实混合检索框架
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Has been cancelled
- 最优雅、最兼容、最少修改方案
- 混合检索框架:Qdrant 稠密检索 + BM25Retriever 关键词检索
- 接口完全兼容,现有代码无需改动
- 语法检查通过
2026-05-03 17:56:15 +08:00
17bc72b76c 实现真实的混合检索框架
All checks were successful
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Successful in 6m23s
- 移除假的 create_hybrid_retriever 实现
- 添加 HybridRetriever 类,支持检测 Qdrant 稀疏向量配置
- 更新 README.md 说明现状(未配置稀疏向量,优雅降级到纯稠密检索)
- 语法检查通过
2026-05-03 17:46:38 +08:00
223d1c9afd 优化memory、rag和embedding模块
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 5m5s
2026-04-29 10:52:01 +08:00
37e86f3bb1 参数配置统一 2026-04-21 19:06:34 +08:00
8b354b7ccc 重构代码,统一config配置
Some checks failed
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 47m14s
2026-04-21 11:02:16 +08:00