对话模块详细设计

1. 模块目标

Chat 模块负责复试演示中的主交互：用户选择场景后提交问题，系统展示 Agent 输出、引用、工具调用和审计入口。

2. 职责边界

负责：

对话页 GET/POST。
用户输入表单校验。
获取场景配置。
调用 Agent Core。
调用 Audit 服务写日志。
渲染 AgentResult。

不负责：

不直接读取 YAML。
不直接调用 LLM。
不直接执行 RAG 和工具。
不实现复杂多轮会话状态。

3. 页面设计

路径：/chat/<scenario_id>/

GET：

加载场景配置。
展示场景摘要。
加载当前场景下状态为 indexed 的文档列表。
展示空表单。

POST：

校验输入。
执行 Agent。
写审计。
展示结果和审计链接。

4. 表单设计

字段：

字段	类型	规则
`message`	textarea	必填，最大 4000 字
`document_ids`	多选	可选，只能选择当前场景下已入库文档

错误提示：

空输入：请输入要咨询的问题。
超长输入：问题过长，请控制在 4000 字以内。
文档不属于当前场景或未入库：请选择当前场景下已入库的文档。

5. Agent Core 调用流程

scenario = get_scenario(scenario_id)
result = run_agent(
    scenario_config=scenario,
    user_input=form.cleaned_data["message"],
    options={"document_ids": form.cleaned_data.get("document_ids", [])}
)

Chat 只依赖 Agent Core 的统一返回对象，不关心内部是否使用 RAG、工具或真实模型。

未选择文档时，document_ids 传空列表或不传，由 Agent Core 默认使用当前场景全部已入库文档。

6. 结果展示设计

优先级：

如果 structured_output 不为空，展示结构化 JSON 或字段化结果。
展示 answer。
展示 references。
展示 tool_calls。
展示 latency_ms、model_name、status。
如果有 error，展示中文错误提示。

结构化解析失败时，页面仍展示 raw_output 或 answer。

7. 审计日志写入流程

Agent Core 返回后调用：

audit_log = create_audit_log(
    scenario_id=scenario.id,
    scenario_name=scenario.name,
    user_input=message,
    agent_result=result,
)

如果 Agent Core 抛异常，Chat 应构造失败结果并继续写失败审计。

8. 异常处理

异常	处理
场景不存在	显示错误并返回首页入口
表单无效	留在页面并显示表单错误
Agent Core 抛异常	构造 failed AgentResult，写审计
审计写入失败	页面提示审计失败，但展示 Agent 输出
LLM 配置缺失	展示模型配置缺失

9. 验收标准

从首页可进入对话页。
可提交问题并渲染 AgentResult。
可选择本次对话使用的文档范围；未选择时默认使用当前场景全部已入库文档。
失败时有中文提示。
成功和失败都尽量写入审计。
View 中没有 RAG、工具、LLM 的细节实现。

3.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape