docs(project): 更新 RAG 与模型平台现状
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@@ -11,8 +11,8 @@
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- 文件上传与附件管理
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- 前后端统一的管理控制台
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当前阶段已经完成平台骨架、公共接口规范、知识库/知识文档管理、文档上传与解析入口。
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后续重点从"元数据可管"推进到"RAG 可检索"和"Agent 可运行"。
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当前阶段已经完成平台骨架、公共接口规范、知识库/知识文档管理、文档上传、文档解析、解析快照与手动切片入口。
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后续重点从"文档可切片"推进到"向量可检索"、"模型可路由"和"Agent 可运行"。
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## 2. 总体设计思路
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@@ -51,16 +51,17 @@
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- `rag_store`：知识库主表（已完成 CRUD、编码唯一性校验）
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- `rag_document`：知识库文档表（已完成 CRUD、条件查询、批量上传、启停用）
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- `rag_chunk`：知识切片表结构、实体、Mapper、Service（已完成结构，待生成逻辑）
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- `rag_chunk_embedding`：切片向量表结构、实体、Mapper、Service（已完成结构，待向量化逻辑）
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- `rag_chunk`：知识切片表结构、实体、Mapper、Service、定长/分隔符切片器与手动切片入口（已完成基础闭环）
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- `rag_chunk_embedding`：切片向量表结构、实体、Mapper、Service（已完成结构，待模型网关接入后生成向量）
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- RAG 解析状态枚举 `RagParseStatusEnum`（已完成）
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- RAG 索引状态枚举 `RagIndexStatusEnum`（已完成）
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- RAG 切片策略枚举 `RagChunkStrategyEnum`（已完成）
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- 文档解析接口 `/api/rag/documents/parse`（已完成状态流转和文本抽取，尚未落切片）
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- 文档解析接口 `/api/rag/documents/parse`（已完成状态流转、文本抽取和解析快照保存）
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- 文档切片接口 `/api/rag/documents/chunk`（已完成按解析快照生成并替换 `rag_chunk`）
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后续计划继续扩展：
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- 将解析结果按切片策略写入 `rag_chunk`
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- 接入模型服务商配置与模型路由，统一管理 Ollama、硅基流动、百炼等模型来源
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- 调用 Embedding 模型并写入 `rag_chunk_embedding`
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- 检索召回与重排序
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- 索引任务、失败重试和任务日志
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@@ -97,11 +98,12 @@
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已具备的页面与布局：
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- 左侧管理菜单与品牌区（232px 侧边栏）
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- 工作台（占位）
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- RAG 工作台（文档解析与切片概览）
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- 系统枚举管理页（完整 CRUD + 批量新增）
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- 附件管理入口（占位）
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- 知识库管理页（完整 CRUD + 概览卡片 + 双栏详情 + 批量上传入口）
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- 知识文档页（条件查询 + 批量上传 + 批量解析入口 + 编辑/启停用/删除）
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- 知识文档页（条件查询 + 批量上传 + 解析重试 + 批量切片 + 编辑/启停用/删除）
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- 切片任务页（解析成功/失败文档概览与切片入口）
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前端技术要点：
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@@ -121,7 +123,8 @@
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后续控制台至少继续覆盖：
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- 附件管理页面前端联调
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- RAG 检索配置、索引任务和最近任务页面联调
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- RAG 检索配置、向量索引任务和最近任务页面联调
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- 模型服务商、模型配置、路由规则和调用日志管理
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- Agent 调试页
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- 执行日志查看
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@@ -213,27 +216,28 @@
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2. ~~收紧基础模块~~ `sys_enum`、`sys_attachment`（已完成）
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3. ~~补全 RAG 基础元数据管理~~ `rag_store`、`rag_document`（已完成）
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4. ~~补全 RAG 文档上传与解析入口~~ 批量上传、Tika 文本抽取、解析状态流转（已完成）
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5. 接入切片生成与切片持久化
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6. 接入 Spring AI Embedding / Chat 模型
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7. 建立 Agent 运行时骨架
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8. ~~补前端控制台基础骨架~~（已完成，部分高级页面待联调）
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5. ~~接入切片生成与切片持久化~~（已完成定长/分隔符切片与手动切片入口）
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6. 建设模型服务商配置与模型路由层
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7. 接入 Embedding / Chat 模型并完成向量写入
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8. 建立 Agent 运行时骨架
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9. ~~补前端控制台基础骨架~~（已完成，部分高级页面待联调）
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剩余重点：
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- 完成 RAG 解析结果到 `rag_chunk` 的落库闭环
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- 完成模型服务商配置、模型配置、路由规则和调用日志基础能力
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- 接入 Embedding，生成并保存 `rag_chunk_embedding`
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- 补齐索引任务、重试、重建索引和最近任务接口
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- 接入 Spring AI 并实现最小模型调用链路
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- 接入 OpenAI-compatible / Spring AI 适配层并实现最小模型调用链路
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## 7. 下一步建议
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结合当前代码状态，接下来建议重点做：
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- 实现解析结果切片：根据 `RagChunkStrategyEnum` 生成 `rag_chunk`
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- 实现索引入口：对切片调用 Embedding 模型并写入 `rag_chunk_embedding`
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- 实现模型服务商和模型配置表：支持 Ollama、硅基流动、百炼等 OpenAI-compatible 来源
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- 实现 Embedding 网关：对已落库切片调用 Embedding 模型并写入 `rag_chunk_embedding`
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- 把 `indexStatus` 从手工字段推进为真实状态流转
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- 补齐重建索引、失败重试、最近任务接口和前端展示
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- 接入 Spring AI，实现最小 Chat / Embedding 调用链路
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- 接入模型路由，实现本地小模型与云端大模型的成本优先调用链路
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## 8. 文档用途说明
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@@ -247,5 +251,7 @@
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- `agent-runtime.md`
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- `rag-design.md`
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- `MODEL_PROVIDER_REQUIREMENTS.md`
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- `MODEL_PROVIDER_DESIGN.md`
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- `api-style.md`
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- `frontend-console.md`
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