9 Commits

Author	SHA1	Message	Date
root	ef6fbc1521	推理优化	2026-05-06 04:26:06 +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	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	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
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
root	8b354b7ccc	重构代码，统一config配置	2026-04-21 11:02:16 +08:00