docs(rag-engine): update architecture design with building-blocks principle
- Add core design principle: provide building blocks, no strategy selection - Remove chat() method, strategy determined by business modules - Add new capabilities: getDocumentFullText(), getAllDocumentsText() - Add new capabilities: getDocumentSummary(), getAllDocumentsSummaries() - Add business module strategy examples (PKB/AIA/ASL/RVW) - Add strategy selection guide (by scale, by scenario) - Update data model with summary and tokenCount fields - Add SummaryService to code structure
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614
docs/02-通用能力层/03-RAG引擎/02-pgvector替换Dify计划.md
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614
docs/02-通用能力层/03-RAG引擎/02-pgvector替换Dify计划.md
Normal file
@@ -0,0 +1,614 @@
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# 通用能力层：知识库引擎 pgvector 实现计划
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> **文档版本：** v2.0
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> **创建日期：** 2026-01-19
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> **重构日期：** 2026-01-20（从 PKB 模块提升为通用能力层）
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> **预计工期：** 2 周（10个工作日）
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> **前置条件：** ✅ pgvector 0.8.1 已安装
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> **目标：** 构建通用知识库引擎，用 PostgreSQL + pgvector 原生 RAG 替代 Dify，服务全平台业务模块
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## 🎯 项目定位变更
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### 从业务模块到通用能力层
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| 维度 | 原方案（PKB 模块） | 新方案（通用能力层） |
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|------|-------------------|---------------------|
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| **定位** | PKB 模块内部改造 | 平台级通用能力 |
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| **代码位置** | `modules/pkb/services/` | `common/rag/` |
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| **使用范围** | 仅 PKB 模块 | PKB、AIA、ASL、RVW 等 |
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| **扩展性** | 有限 | 高度可扩展 |
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### 受益模块
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| 模块 | 使用场景 | 优先级 |
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|------|----------|--------|
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| **PKB** 个人知识库 | 知识库管理、RAG 问答 | P0（首个接入） |
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| **AIA** AI智能问答 | @知识库 问答、附件理解 | P0 |
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| **ASL** AI智能文献 | 文献库检索、智能综述 | P1 |
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| **RVW** 稿件审查 | 稿件与文献对比、查重 | P1 |
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## 📊 整体难度评估
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### 总体评估：⭐⭐⭐ 中等难度
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| 评估维度 | 难度 | 说明 |
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|----------|------|------|
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| **数据库设计** | ⭐⭐ 低 | Prisma schema 直接写，pgvector 已就绪 |
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| **Embedding 服务** | ⭐⭐ 低 | 调用阿里云 API，简单封装 |
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| **文档切片** | ⭐⭐ 低 | 成熟方案，RecursiveCharacterTextSplitter |
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| **临床要素提取** | ⭐⭐⭐ 中 | 需要调优 Prompt，处理 JSON 异常 |
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| **向量检索** | ⭐⭐⭐ 中 | pgvector SQL 语法需要学习 |
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| **混合检索（RRF）** | ⭐⭐⭐ 中 | 核心算法，需要调优 |
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| **通用 API 设计** | ⭐⭐⭐ 中 | 需要考虑多模块复用 |
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| **服务替换** | ⭐⭐⭐⭐ 中高 | 需要保持 API 兼容，测试覆盖 |
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| **数据迁移** | ⭐⭐⭐ 中 | 现有文档需重新向量化 |
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**综合评估**：技术上完全可行，主要挑战在于**通用 API 设计**、**服务替换的平滑过渡**和**检索效果调优**。
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## 🔥 核心挑战分析
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### 挑战 1：通用 API 设计 🔴 高优先级
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**问题描述**：
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- 需要设计一套通用 API，满足多模块需求
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- 不同模块可能有不同的检索策略
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- 需要支持多知识库联合检索
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**应对策略**：
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- 设计 `KnowledgeBaseEngine` 统一入口类
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- 提供灵活的配置选项（chunkSize、topK、filters 等）
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- 支持 `kbIds: string[]` 多知识库检索
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**关键代码**：
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```typescript
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// common/rag/KnowledgeBaseEngine.ts
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export class KnowledgeBaseEngine {
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// 文档入库
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||||
async ingestDocument(params: IngestParams): Promise<IngestResult>;
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||||
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||||
// 混合检索（通用）
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||||
async search(params: SearchParams): Promise<SearchResult[]>;
|
||||
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||||
// RAG 问答（通用）
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||||
async chat(params: ChatParams): Promise<ChatResult>;
|
||||
}
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```
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### 挑战 2：混合检索效果调优 🔴 高风险
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**问题描述**：
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- 替换 Dify 后，检索效果可能下降
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- 需要调优向量检索 + 关键词检索的权重
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- RRF 参数（k 值）需要实验确定
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**应对策略**：
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- 准备测试数据集（100+ 查询）
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- 建立效果评估指标（Recall@K, MRR）
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- 先用小批量数据验证，再全量迁移
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**预留时间**：2 天专门用于调优
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### 挑战 3：临床要素提取的准确性 🟡 中风险
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**问题描述**：
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- LLM 提取的 JSON 可能格式错误
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- PICO、用药方案等字段提取不完整
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- 不同类型文献（RCT/综述/病例）提取策略不同
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**应对策略**：
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||||
- 三层 JSON 解析容错（直接解析 → 提取代码块 → LLM修复）
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- 字段级校验（必填字段、类型校验）
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- 分文献类型设计 Prompt
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**预留时间**：1 天用于 Prompt 调优
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### 挑战 4：服务替换的兼容性 🟡 中风险
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**问题描述**：
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- PKB 模块需要保持 API 接口不变（前端零修改）
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- `searchKnowledgeBase()` 返回格式需兼容
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- 文档上传流程需要无缝切换
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||||
**应对策略**：
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- 定义适配层，转换返回格式
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- 新旧服务并行运行，灰度切换
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||||
- 充分测试所有使用场景
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||||
**预留时间**：1 天专门用于兼容性测试
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## 📅 详细开发计划
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### 总览时间线
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```
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Week 1: 通用能力层核心开发
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├── Day 1: 数据库设计 + Prisma 迁移
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├── Day 2: Embedding 服务 + 切片服务
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├── Day 3: 临床要素提取服务（Prompt 调优）
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├── Day 4: 向量检索服务（pgvector SQL）
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||||
├── Day 5: 混合检索 + RRF 融合 + 统一入口
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Week 2: PKB 模块接入 + 测试 + 迁移
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├── Day 6: PKB knowledgeBaseService 改造
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├── Day 7: PKB documentService 改造
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├── Day 8: 集成测试 + 效果调优
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||||
├── Day 9: 数据迁移（现有文档向量化）
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||||
├── Day 10: 清理 + 文档 + 上线
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```
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---
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### Day 1：数据库设计 + Prisma 迁移
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**目标**：创建向量存储的数据表（通用 schema）
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**任务清单**：
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- [ ] 创建 `ekb_schema`（Enterprise Knowledge Base）
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- [ ] 设计 `EkbDocument` 表（通用文档，含临床数据 JSONB）
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||||
- [ ] 设计 `EkbChunk` 表（通用切片，含 pgvector 字段）
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||||
- [ ] 编写 Prisma schema
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||||
- [ ] 运行 `prisma migrate dev`
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||||
- [ ] 创建 HNSW 索引（手动 SQL）
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||||
- [ ] 验证向量插入和查询
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||||
**交付物**：
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||||
- `prisma/schema.prisma` 更新
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- `migrations/xxx_add_ekb_tables.sql`
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||||
- 索引创建脚本
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**预计工时**：4-6 小时
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||||
**关键代码**：
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```prisma
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||||
// schema.prisma - 通用知识库表
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||||
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||||
model EkbDocument {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
kbId String // 知识库 ID
|
||||
userId String // 上传用户
|
||||
|
||||
// 基础信息
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||||
filename String
|
||||
fileType String
|
||||
fileSizeBytes BigInt
|
||||
fileUrl String // 原始文件 OSS 地址
|
||||
extractedText String? @db.Text // 解析后的 Markdown
|
||||
|
||||
// 临床数据（JSONB，可选）
|
||||
pico Json?
|
||||
studyDesign Json?
|
||||
regimen Json?
|
||||
safety Json?
|
||||
criteria Json?
|
||||
endpoints Json?
|
||||
|
||||
// 状态
|
||||
status String @default("pending") // pending | processing | completed | failed
|
||||
errorMessage String? @db.Text
|
||||
|
||||
chunks EkbChunk[]
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now())
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt
|
||||
|
||||
@@index([kbId])
|
||||
@@index([status])
|
||||
@@schema("ekb_schema")
|
||||
}
|
||||
|
||||
model EkbChunk {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
documentId String
|
||||
|
||||
content String @db.Text
|
||||
pageNumber Int?
|
||||
sectionType String?
|
||||
|
||||
// pgvector 字段
|
||||
embedding Unsupported("vector(1024)")?
|
||||
|
||||
document EkbDocument @relation(fields: [documentId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now())
|
||||
|
||||
@@index([documentId])
|
||||
@@schema("ekb_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**手动 SQL（创建索引）**：
|
||||
|
||||
```sql
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||||
-- 创建 HNSW 索引
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS ekb_chunk_embedding_idx
|
||||
ON "ekb_schema"."EkbChunk"
|
||||
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
|
||||
WITH (m = 16, ef_construction = 64);
|
||||
|
||||
-- 创建全文检索索引
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS ekb_chunk_content_idx
|
||||
ON "ekb_schema"."EkbChunk"
|
||||
USING gin (to_tsvector('simple', content));
|
||||
|
||||
-- 创建 JSONB GIN 索引
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS ekb_document_pico_idx
|
||||
ON "ekb_schema"."EkbDocument" USING gin (pico);
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
### Day 2：Embedding 服务 + 切片服务
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||||
**目标**：实现通用的文本向量化和文档切片服务
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||||
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||||
**任务清单**：
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||||
- [ ] 创建 `common/rag/services/EmbeddingService.ts`
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||||
- [ ] 创建 `common/rag/services/ChunkService.ts`
|
||||
- [ ] 单元测试：Embedding API 调用
|
||||
- [ ] 单元测试：切片效果验证
|
||||
- [ ] 环境变量配置（DASHSCOPE_API_KEY）
|
||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- `backend/src/common/rag/services/EmbeddingService.ts`
|
||||
- `backend/src/common/rag/services/ChunkService.ts`
|
||||
- 单元测试文件
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||||
|
||||
**预计工时**：4-6 小时
|
||||
|
||||
**关键代码**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// common/rag/services/EmbeddingService.ts
|
||||
export class EmbeddingService {
|
||||
private apiKey: string;
|
||||
private baseUrl = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/embeddings/text-embedding/text-embedding';
|
||||
|
||||
async embed(text: string): Promise<number[]> { ... }
|
||||
async embedBatch(texts: string[]): Promise<number[][]> { ... }
|
||||
async embedQuery(query: string): Promise<number[]> { ... }
|
||||
}
|
||||
|
||||
// common/rag/services/ChunkService.ts
|
||||
export class ChunkService {
|
||||
splitDocument(
|
||||
text: string,
|
||||
options: { chunkSize: number; chunkOverlap: number }
|
||||
): Chunk[] { ... }
|
||||
|
||||
detectSections(text: string): Section[] { ... }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
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||||
---
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||||
### Day 3：临床要素提取服务
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||||
**目标**：实现 PICO、用药方案等临床数据的 AI 提取（可选功能）
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||||
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||||
**任务清单**：
|
||||
- [ ] 创建 `common/rag/services/ClinicalExtractionService.ts`
|
||||
- [ ] 设计提取 Prompt
|
||||
- [ ] 实现三层 JSON 解析容错
|
||||
- [ ] 测试不同类型文献
|
||||
- [ ] Prompt 调优
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||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- `backend/src/common/rag/services/ClinicalExtractionService.ts`
|
||||
- 测试用例
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||||
|
||||
**预计工时**：6-8 小时（含 Prompt 调优）
|
||||
|
||||
---
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||||
### Day 4：向量检索服务
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||||
|
||||
**目标**：实现基于 pgvector 的向量检索
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||||
|
||||
**任务清单**：
|
||||
- [ ] 创建 `common/rag/services/VectorSearchService.ts`
|
||||
- [ ] 实现向量检索（余弦相似度）
|
||||
- [ ] 实现关键词检索（PostgreSQL FTS）
|
||||
- [ ] 测试检索性能
|
||||
- [ ] 优化查询（索引使用验证）
|
||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- `backend/src/common/rag/services/VectorSearchService.ts`
|
||||
- 性能测试报告
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||||
|
||||
**预计工时**：6 小时
|
||||
|
||||
**关键 SQL**：
|
||||
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||||
```sql
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||||
-- 向量检索（支持多知识库）
|
||||
SELECT
|
||||
c.id,
|
||||
c.content,
|
||||
d.filename,
|
||||
d."kbId",
|
||||
1 - (c.embedding <=> $1::vector) as score
|
||||
FROM "ekb_schema"."EkbChunk" c
|
||||
JOIN "ekb_schema"."EkbDocument" d ON c."documentId" = d.id
|
||||
WHERE d."kbId" = ANY($2::text[]) -- 支持多知识库
|
||||
ORDER BY c.embedding <=> $1::vector
|
||||
LIMIT $3;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### Day 5：混合检索 + RRF 融合 + 统一入口
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||||
|
||||
**目标**：实现完整的混合检索和统一入口类
|
||||
|
||||
**任务清单**：
|
||||
- [ ] 实现 RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法
|
||||
- [ ] 实现并发三路检索
|
||||
- [ ] 创建 `KnowledgeBaseEngine` 统一入口类
|
||||
- [ ] 导出通用 API
|
||||
- [ ] 效果评估
|
||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- `backend/src/common/rag/KnowledgeBaseEngine.ts`
|
||||
- `backend/src/common/rag/index.ts`
|
||||
- 效果评估报告
|
||||
|
||||
**预计工时**：6-8 小时
|
||||
|
||||
**RRF 算法**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// common/rag/utils/rrfFusion.ts
|
||||
export function rrfFusion(
|
||||
vectorResults: SearchResult[],
|
||||
keywordResults: SearchResult[],
|
||||
k: number = 60
|
||||
): SearchResult[] {
|
||||
const scoreMap = new Map<string, number>();
|
||||
|
||||
vectorResults.forEach((r, idx) => {
|
||||
const rrfScore = 1 / (k + idx + 1);
|
||||
scoreMap.set(r.id, (scoreMap.get(r.id) || 0) + rrfScore);
|
||||
});
|
||||
|
||||
keywordResults.forEach((r, idx) => {
|
||||
const rrfScore = 1 / (k + idx + 1);
|
||||
scoreMap.set(r.id, (scoreMap.get(r.id) || 0) + rrfScore);
|
||||
});
|
||||
|
||||
return Array.from(scoreMap.entries())
|
||||
.sort((a, b) => b[1] - a[1])
|
||||
.map(([id, score]) => ({ id, score, ...getResultById(id) }));
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Day 6-7：PKB 模块接入（服务替换）
|
||||
|
||||
**目标**：PKB 模块作为首个业务模块接入通用知识库引擎
|
||||
|
||||
**Day 6 任务**：
|
||||
- [ ] 修改 `knowledgeBaseService.ts` - 检索替换
|
||||
- [ ] 移除 `difyClient.retrieveKnowledge()` 调用
|
||||
- [ ] 使用 `KnowledgeBaseEngine.search()`
|
||||
- [ ] 保持返回格式兼容
|
||||
|
||||
**Day 7 任务**：
|
||||
- [ ] 修改 `documentService.ts` - 上传替换
|
||||
- [ ] 移除 `difyClient.uploadDocumentDirectly()` 调用
|
||||
- [ ] 使用 `KnowledgeBaseEngine.ingestDocument()`
|
||||
- [ ] 移除 Dify 状态轮询逻辑
|
||||
|
||||
**关键修改**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// modules/pkb/services/knowledgeBaseService.ts
|
||||
|
||||
// 修改前（Dify）
|
||||
const results = await difyClient.retrieveKnowledge(
|
||||
knowledgeBase.difyDatasetId,
|
||||
query,
|
||||
{ retrieval_model: { search_method: 'semantic_search', top_k: topK } }
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 修改后（通用知识库引擎）
|
||||
import { KnowledgeBaseEngine } from '@/common/rag';
|
||||
|
||||
const kbEngine = new KnowledgeBaseEngine(prisma);
|
||||
const results = await kbEngine.search({
|
||||
kbIds: [kbId],
|
||||
query,
|
||||
topK
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 格式转换（保持前端兼容）
|
||||
return {
|
||||
query: { content: query },
|
||||
records: results.map((r, idx) => ({
|
||||
segment_id: r.id,
|
||||
document_id: r.documentId,
|
||||
document_name: r.documentName,
|
||||
position: idx + 1,
|
||||
score: r.score,
|
||||
content: r.content,
|
||||
})),
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Day 8：集成测试 + 效果调优
|
||||
|
||||
**目标**：端到端测试，确保功能正常
|
||||
|
||||
**任务清单**：
|
||||
- [ ] 前端测试：创建知识库
|
||||
- [ ] 前端测试：上传文档
|
||||
- [ ] 前端测试：RAG 检索问答
|
||||
- [ ] 效果对比：Dify vs pgvector 检索质量
|
||||
- [ ] 性能测试：检索延迟
|
||||
- [ ] Bug 修复
|
||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- 测试报告
|
||||
- Bug 修复记录
|
||||
|
||||
**预计工时**：8 小时
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Day 9：数据迁移
|
||||
|
||||
**目标**：将现有知识库文档迁移到新表并向量化
|
||||
|
||||
**任务清单**：
|
||||
- [ ] 编写迁移脚本
|
||||
- [ ] 批量向量化现有文档
|
||||
- [ ] 验证迁移完整性
|
||||
- [ ] 验证检索效果
|
||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- `scripts/migrate-to-ekb.ts`
|
||||
- 迁移日志
|
||||
|
||||
**预计工时**：6 小时
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Day 10：清理 + 文档 + 上线
|
||||
|
||||
**目标**：清理遗留代码，更新文档，正式上线
|
||||
|
||||
**任务清单**：
|
||||
- [ ] 标记 `DifyClient.ts` 为废弃（暂不删除，保留回滚能力）
|
||||
- [ ] 更新通用能力层文档
|
||||
- [ ] 更新 PKB 模块文档
|
||||
- [ ] 更新环境变量文档
|
||||
- [ ] 代码 Review
|
||||
- [ ] 合并到主分支
|
||||
|
||||
**交付物**：
|
||||
- 更新后的文档
|
||||
- 清理后的代码
|
||||
|
||||
**预计工时**：4 小时
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚠️ 风险评估与应对
|
||||
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||||
### 风险矩阵
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| 风险 | 概率 | 影响 | 等级 | 应对措施 |
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|------|------|------|------|----------|
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| 检索效果下降 | 中 | 高 | 🔴 | 效果评估 + 参数调优 + 回滚方案 |
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| API 兼容性问题 | 低 | 高 | 🟡 | 格式转换层 + 充分测试 |
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| Embedding API 限流 | 中 | 中 | 🟡 | 并发控制 + 重试机制 |
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| 迁移数据丢失 | 低 | 高 | 🟡 | 备份 + 验证 + 回滚 |
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| 性能下降 | 低 | 中 | 🟢 | 索引优化 + 缓存 |
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### 回滚方案
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如果新方案效果不理想：
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1. 保留 `difyDatasetId` 字段，随时切回 Dify
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2. 新旧服务通过 Feature Flag 切换
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3. 灰度发布：先 10% 用户使用 pgvector
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## 📊 资源需求
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### 人力资源
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| 角色 | 工作量 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| 后端开发 | 10 人天 | 核心开发 |
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| 测试 | 2 人天 | 集成测试 + 效果评估 |
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| **总计** | **12 人天** | 约 2 周 |
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### 技术资源
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| 资源 | 用途 | 成本 |
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| 阿里云 DashScope | Embedding API | ~¥50/月 |
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| 阿里云 DashScope | Rerank API（可选） | ~¥20/月 |
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| PostgreSQL | 已有 | ¥0 |
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## ✅ 验收标准
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### 功能验收
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- [ ] 通用 API：`KnowledgeBaseEngine` 正常工作
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- [ ] PKB 接入：创建知识库不依赖 Dify
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- [ ] PKB 接入：上传文档本地处理 + 向量化
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- [ ] PKB 接入：RAG 检索效果 ≥ Dify
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- [ ] PKB 接入：全文阅读模式正常
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- [ ] PKB 接入：批处理模式正常
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### 性能验收
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- [ ] 检索延迟：< 500ms（95 分位）
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- [ ] 上传处理：< 60s/文档（平均）
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- [ ] 向量化吞吐：> 100 文档/小时
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### 质量验收
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- [ ] 检索召回率：≥ 80%（测试集）
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- [ ] 通用能力层代码独立，无业务耦合
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- [ ] 文档更新完整
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## 📝 附录
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### A. 相关文档
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- [知识库引擎架构设计](./01-知识库引擎架构设计.md)
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- [文档处理引擎设计方案](../02-文档处理引擎/01-文档处理引擎设计方案.md)
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- [通用能力层清单](../00-通用能力层清单.md)
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### B. 环境变量配置
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```bash
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# .env 新增
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DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx # 阿里云 DashScope API Key
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EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v3 # Embedding 模型
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EMBEDDING_DIMENSION=1024 # 向量维度
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RERANK_MODEL=gte-rerank # Rerank 模型（可选）
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```
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### C. 依赖更新
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```json
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// package.json
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{
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"dependencies": {
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"p-queue": "^8.0.0" // 并发控制
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}
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}
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```
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**文档维护**：技术架构师
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**原文档**：`03-业务模块/PKB-个人知识库/04-开发计划/01-Dify替换为pgvector开发计划.md`
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**最后更新**：2026-01-20
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