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refactor: 重构RAG核心组件,简化代码结构和测试文件
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m53s
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2026-05-04 17:58:10 +08:00 |
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refactor!: 完全异步化 RAG 系统,移除 LangChain ParentDocumentRetriever 依赖
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
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2026-05-04 14:33:12 +08:00 |
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refactor: 统一导入方式,移除 sys.path 操作
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m22s
- 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
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2026-05-04 12:55:45 +08:00 |
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feat: RAG混合检索系统完整实现 + 启动脚本修复
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
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2026-05-04 02:54:37 +08:00 |
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feat: 实现 BM25 稀疏 + 稠密向量混合检索功能
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Has been cancelled
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2026-05-04 02:01:22 +08:00 |
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优化memory、rag和embedding模块
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 5m5s
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2026-04-29 10:52:01 +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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4db8a51461
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url报错修复
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 6m6s
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2026-04-22 13:28:14 +08:00 |
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5e9bbd519f
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测试修改
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2026-04-21 20:49:10 +08:00 |
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37e86f3bb1
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参数配置统一
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2026-04-21 19:06:34 +08:00 |
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e2eaac9498
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修改配置
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2026-04-21 18:41:14 +08:00 |
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8b354b7ccc
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重构代码,统一config配置
构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Failing after 47m14s
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2026-04-21 11:02:16 +08:00 |
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