From b0585d16a00338bee4cb656072555c06bf315b9f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Fam Zheng Date: Sun, 24 Aug 2025 11:52:15 +0100 Subject: [PATCH] simplify ai-chat.md --- doc/ai-chat.md | 114 ------------------------------------------------- 1 file changed, 114 deletions(-) diff --git a/doc/ai-chat.md b/doc/ai-chat.md index 9afed81..8f39c2e 100644 --- a/doc/ai-chat.md +++ b/doc/ai-chat.md @@ -54,27 +54,6 @@ - **优势**: 实现简单、维护成本低、Kimi K2原生支持 - **扩展性**: 后续可轻松添加更多工具，无需修改路由逻辑 -#### 4.1.2 RAG知识库系统 ✅ **已实现** -- **存储方案**: FAISS向量数据库 + Django缓存系统 -- **内容类型**: 文字、图片、视频、文档（支持HTML内容清理） -- **检索策略**: 语义搜索 + 相似度评分 -- **更新机制**: 支持实时更新和版本控制 -- **成本优化**: 本地处理，减少API调用 -- **性能优化**: 多层缓存策略（向量缓存30天，搜索结果缓存1天） - -**RAG流程**： -- **检索(Retrieval)**: 从本地知识库找到相关信息 -- **增强(Augmentation)**: 将检索到的信息作为上下文 -- **生成(Generation)**: Kimi K2基于增强的上下文生成回答 - -**技术实现细节**： -- **向量化模型**: `shibing624/text2vec-base-chinese` 中文嵌入模型 -- **文本分割**: RecursiveCharacterTextSplitter，chunk_size=1000，overlap=200 -- **缓存策略**: 文章内容哈希签名 + 向量存储序列化缓存 -- **HTML处理**: BeautifulSoup清理HTML标签，提取纯文本内容 - -### 4.2 数据模型扩展 - ### 4.3 后端API设计 #### 4.3.1 AI聊天API @@ -126,73 +105,6 @@ class AIChatView(BaseView): 'messages': [self._serialize_message(m) for m in messages] }) -#### 4.3.2 RAG服务API ✅ **已实现** -```python -# api/products/rag_service.py - -class CachedLangChainRAG: - """基于缓存的实时LangChain RAG服务""" - - def search(self, query: str, max_results: int = 3, tenant_id: int = None) -> List[Dict[str, Any]]: - """带缓存的搜索""" - # 多层缓存策略 - # 1. 搜索结果缓存（1天） - # 2. 向量存储缓存（30天） - # 3. 文章列表缓存（30天） - - def get_enhanced_context(self, query: str, max_results: int = 3, tenant_id: int = None) -> str: - """获取增强的上下文信息""" - # 构建结构化的上下文信息 - # 包含标题、相关度评分、内容摘要 -``` - -## 5. RAG系统架构详解 ✅ **已实现** - -### 5.1 核心组件 - -#### 5.1.1 文本处理管道 -- **HTML清理**: BeautifulSoup解析，移除script、style等标签 -- **文本分割**: 智能分块，保持语义完整性 -- **元数据管理**: 文章ID、标题、租户ID、分块索引等 - -#### 5.1.2 向量化系统 -- **嵌入模型**: 中文优化的text2vec-base-chinese -- **向量存储**: FAISS高性能相似度搜索 -- **分块策略**: 1000字符分块，200字符重叠 - -#### 5.1.3 缓存优化系统 -- **三级缓存架构**: - 1. 搜索结果缓存（1天过期） - 2. 向量存储缓存（30天过期） - 3. 文章列表缓存（30天过期） -- **智能失效**: 基于内容哈希的缓存失效策略 -- **性能监控**: 详细的耗时统计和性能分析 - -### 5.2 工作流程 - -``` -用户查询 → 缓存检查 → 向量搜索 → 结果排序 → 上下文构建 → 返回增强信息 - ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ - 查询哈希 多层缓存 相似度计算 评分排序 结构化输出 -``` - -### 5.3 性能特性 -- **响应时间**: 缓存命中时 < 10ms，首次查询 < 2s -- **并发支持**: 基于Django缓存的并发安全 -- **内存优化**: 向量存储序列化缓存，避免重复计算 -- **扩展性**: 支持多租户隔离，租户级缓存策略 - -## 7. 安全考虑 - -### 7.1 数据安全 -- API密钥加密存储 -- 用户隐私保护 -- 内容审核机制 -- 访问权限控制 - -### 7.2 系统安全 -- 请求频率限制 -- 异常监控告警 ## 9. 项目计划 @@ -218,12 +130,6 @@ class CachedLangChainRAG: - 性能优化 - 生产环境部署 -### 9.2 里程碑 -- Week 1: 完成核心架构和基础AI聊天功能 ✅ **已完成** -- Week 2: 完成知识库检索工具和RAG系统基础功能 ✅ **已完成** -- Week 3: 完成小程序AI聊天集成和内容管理 -- Week 4: 完成测试、优化和上线 - ### 11.2 开发周期 - **总周期**: 4周（压缩版） - **核心功能**: AI聊天、RAG知识检索、工具调用、小程序集成、基础内容管理 @@ -256,26 +162,6 @@ class CachedLangChainRAG: - **新增**: 高性能缓存和向量检索 - **新增**: 多租户知识库隔离 -## 12. RAG系统技术规格 ✅ **已实现** - -### 12.1 性能指标 -- **响应时间**: 缓存命中 < 10ms，首次查询 < 2s -- **并发能力**: 支持多租户并发访问 -- **缓存效率**: 向量存储缓存命中率 > 90% -- **存储优化**: 支持大规模知识库（10万+文档） - -### 12.2 技术特性 -- **中文优化**: 专门针对中文内容优化的嵌入模型 -- **智能分块**: 保持语义完整性的文本分割策略 -- **多层缓存**: 搜索结果、向量存储、文章列表三级缓存 -- **租户隔离**: 完整的多租户知识库隔离机制 - -### 12.3 扩展能力 -- **模型切换**: 支持更换不同的嵌入模型 -- **存储后端**: 可扩展支持其他向量数据库 -- **缓存策略**: 可配置的缓存过期时间和策略 -- **监控告警**: 内置性能监控和异常告警 - TODO: - context length management - 小程序AI聊天界面集成