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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
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967 B
Python
38 lines
967 B
Python
"""
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RAG Core - 公共 RAG 组件包
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提供嵌入模型、向量存储和文档存储的公共功能，被 rag_indexer 和 app/rag 共用。
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"""
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from .embedders import get_embeddings, get_embedding_dimension
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from .vector_store import QdrantHybridStore
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from .sparse_embedder import BM25SparseEmbedder, get_sparse_embedder
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from .store import PostgresDocStore, create_docstore
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from .client import create_qdrant_client, create_async_qdrant_client
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from .config import (
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QDRANT_URL,
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QDRANT_API_KEY,
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LLAMACPP_EMBEDDING_URL,
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LLAMACPP_API_KEY,
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DB_URI,
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DOCSTORE_URI,
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)
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__all__ = [
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"get_embeddings",
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"get_embedding_dimension",
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"QdrantHybridStore",
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"BM25SparseEmbedder",
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"get_sparse_embedder",
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"QDRANT_URL",
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"QDRANT_API_KEY",
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"LLAMACPP_EMBEDDING_URL",
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"LLAMACPP_API_KEY",
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"DB_URI",
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"DOCSTORE_URI",
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"PostgresDocStore",
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"create_docstore",
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"create_qdrant_client",
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"create_async_qdrant_client",
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]
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