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构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Successful in 6m41s
- 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
""" 模型服务模块（model_services）
提供统一的嵌入、重排和生成式大模型服务获取接口，支持自动降级。
📚 生成式大模型服务（Chat）
双模型服务
| 函数 | 说明 |
|---|---|
get_chat_service() |
获取大模型服务（用于复杂推理、生成） |
get_small_llm_service() |
获取轻量级模型服务（用于简单意图分类、快速问答） |
get_all_chat_services() |
获取所有可用的生成式大模型服务（用于多模型切换） |
使用方法
from app.model_services import get_chat_service, get_small_llm_service
# 获取大模型服务（复杂任务）
llm = get_chat_service()
response = llm.invoke("什么是 LangGraph?")
# 获取轻量级模型服务（简单任务）
small_llm = get_small_llm_service()
response = small_llm.invoke("分类用户意图：'你好'")
📚 嵌入模型服务（Embedding）
| 函数 | 说明 |
|---|---|
get_embedding_service() |
获取嵌入模型服务（自动降级） |
使用方法
from app.model_services import get_embedding_service
# 获取嵌入服务（LangChain 兼容的 Embeddings）
embeddings = get_embedding_service()
📚 重排模型服务（Rerank）
| 函数 | 说明 |
|---|---|
get_rerank_service() |
获取重排模型服务（自动降级） |
使用方法
from app.model_services import get_rerank_service
# 获取重排服务
reranker = get_rerank_service()
sorted_docs = reranker.compress_documents(documents, query, top_n=5)
🔧 环境变量配置
# 智谱 API 配置
ZHIPUAI_API_KEY=***
ZHIPU_EMBEDDING_MODEL=embedding-3 # 可选：embedding-2、embedding-3
ZHIPU_RERANK_MODEL=rerank-2 # 可选：rerank-1、rerank-2
ZHIPU_API_BASE=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
# DeepSeek API 配置（用于大模型）
DEEPSEEK_API_KEY=***
# 本地 llama.cpp 服务配置（原有配置保持不变）
LLAMACPP_EMBEDDING_URL=http://localhost:port/v1
LLAMACPP_RERANKER_URL=http://localhost:port/v1
LLAMACPP_API_KEY=***
"""