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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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864 B
Python
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Python
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嵌入模型包装器 - 直接使用统一嵌入服务
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import logging
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from typing import List, Optional
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from langchain_core.embeddings import Embeddings
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def get_embeddings() -> Embeddings:
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"""
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获取统一的嵌入服务实例。
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Returns:
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LangChain 兼容的 Embeddings 实例
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from backend.app.model_services import get_embedding_service
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return get_embedding_service()
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def get_embedding_dimension(embeddings: Optional[Embeddings] = None) -> int:
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"""
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获取嵌入维度。
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Args:
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embeddings: 可选的嵌入实例，如果不提供则自动获取
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Returns:
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嵌入维度大小
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"""
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if embeddings is None:
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embeddings = get_embeddings()
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test_embedding = embeddings.embed_query("test")
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return len(test_embedding)
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