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Author	SHA1	Message	Date
root	22fdb625a4	feat: 完成极简 LangGraph 架构迁移，添加 Baosi API 支持 ... 主要变更： - 迁移到极简 LangGraph 标准架构（START → init_state → 记忆 → Agent ⇄ Tools → finalize → END） - 添加 Baosi API 支持，配置 ops4.7 模型 - 保留本地模型作为默认首选，Baosi 作为备选 - 新架构使用 LangGraph 原生 ToolNode 和 bind_tools - 移除旧的混合路由、JSON 解析等复杂逻辑 - 把旧代码移到 deprecated/ 目录 - 添加新的 Agent 节点和 Tools 模块 - 添加测试脚本验证新架构 - 所有测试通过 ✓	2026-05-07 00:48:17 +08:00
root	1dc1ecad62	优化: LLM降级重排一次调用给所有文档打分	2026-05-06 17:25:42 +08:00
root	1260bef5cb	添加rag置信度判断	2026-05-06 01:15:52 +08:00
root	3ae9daa01a	导入方式修改	2026-05-05 23:17:00 +08:00
root	b5c15ef445	refactor: 单图方案重构 + 动态模型选择 + chat_services优化 ... ## 核心改动 ### 1. 单图方案重构 - 删除了多图（self.graphs），改为单图（self.graph） - 新增 MainGraphState.current_model 字段用于运行时注入模型 - llm_call 节点改为动态选择模型（create_dynamic_llm_call_node） ### 2. chat_services 优化 - 添加 _cached_services 缓存，避免重复初始化 - 新增 get_cached_chat_services() 函数，用于单图注入 - 新增 _check_http_service_available() 统一HTTP探测逻辑 - 减少重复代码，LocalVLLMChatProvider和LocalSmallModelProvider共用探测方法 ### 3. AIAgentService 重构 - initialize() 只构建一次图，传入 chat_services 字典 - 新增 _resolve_model() 模型回退逻辑 - 新增 _build_invocation() 统一构建调用参数 - process_message() 和 process_message_stream() 改为注入 current_model - 流式处理代码拆分，增加可读性 ### 4. 新增和删除文件 - 新增：backend/app/main_graph/main_graph_builder.py（图构建） - 新增：backend/app/main_graph/subgraph_wrapper.py（子图封装） - 新增：tools/test/test_tavily_search.py（测试） - 删除：backend/app/main_graph/graph.py（旧图） - 删除：backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py（旧构建器） - 删除：backend/app/main_graph/utils/__init__.py ### 5. 其他更新 - README.md：新增模型服务使用情况详解章节 - backend/app/model_services/__init__.py：新增 get_cached_chat_services 导出 ## 方案优势 - 内存优化：N张图 → 1张图 - 灵活性：运行时动态选择模型，支持同会话不同模型 - 性能：模型服务缓存，初始化仅一次 - 可维护性：减少重复代码，统一HTTP探测逻辑	2026-05-05 17:30:55 +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	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	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
root	b647150814	🗑️ 精简文档结构 ... - 删除冗余文档：backend/app/README.md、backend/app/model_services/README.md - 保留重要深度文档：backend/app/rag/README.md（RAG 模块详细说明） - 更新 REACT_MODE_SUMMARY.md：加入模型服务层的关键内容	2026-05-03 17:01:15 +08:00
root	53fbfb4741	📚 整理并更新文档 ... - 删除过时文档：REACT_PLAN.md、backend/docs/HYBRID_ROUTER.md - 更新 REACT_MODE_SUMMARY.md：加入新的混合路由架构 - 更新 README.md：加入混合路由、双模型服务等新特性 - 更新 backend/app/README.md：加入 hybrid_router.py - 更新 backend/app/model_services/README.md：加入 get_chat_service/get_small_llm_service - 更新 .gitignore：允许 REACT_MODE_SUMMARY.md 上传 - 新增 backend/test/test_hybrid_router.py：测试脚本	2026-05-03 16:53:34 +08:00
root	a5fc9cd5d8	✨ 完整的混合路由优化系统 ... 1. 双模型服务 (llm + smallLLM) - 增加 get_small_llm_service() 函数 - 支持智谱/DeepSeek 小模型作为轻量级选项 2. 前置混合路由 - 规则快速分流（无 LLM，超快速） - 轻量级意图分类（smallLLM） - 快速路径：fast_chitchat, fast_rag, fast_tool 3. 自动升级机制 - 快速路径失败 → 自动回到 React 循环 - SSE 事件增强：intent_classified, path_decision, fast_path_*, escalation 4. 向后兼容 - build_react_main_graph(use_hybrid_router=True/False) - 可选择启用或禁用混合路由 5. 更新 intent.py - 支持 use_small_llm 参数 - 保留原有完整功能供 React 循环使用	2026-05-03 16:45:46 +08:00
root	c4c86a5476	update: 升级模型版本 - 智谱 glm-4.7-flash -> glm-5.1, DeepSeek deepseek-reasoner -> deepseek-v4-pro	2026-05-01 02:56:09 +08:00
root	3b16f7dd38	fix: 改进服务可用性检测 - 本地VLLM实际测试连接，智谱rerank降级到LLM方案	2026-05-01 02:15:02 +08:00
root	3bf0446ef8	feat: 修复数据库持久化，完善服务降级机制 ... - 恢复使用 AsyncPostgresSaver 持久化短期记忆 - 添加 LLM 作为 Rerank 服务的最后降级方案 - 完善降级链：Local llama.cpp → Zhipu Rerank → LLM Fallback	2026-04-30 17:45:06 +08:00
root	aad7cb9829	修复嵌入服务，使用自定义 ZhipuAI 嵌入实现	2026-04-29 22:08:47 +08:00
root	d6805d1db8	修复重构后的导入错误和缺失模块	2026-04-29 17:23:20 +08:00
root	17c1fab41c	fix: 修复导入错误 BaseReranker -> BaseRerankService	2026-04-26 21:35:31 +08:00
root	534ee129c0	refactor: 将生成式大模型提取为服务层架构，移除 llm_factory	2026-04-26 12:00:57 +08:00
root	f63c394fcd	refactor: 重构 rerank 架构，分离服务层和业务逻辑 ... - 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	2026-04-26 11:57:42 +08:00
root	8db63e7a8d	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	2026-04-24 22:52:36 +08:00