feat(iit-manager): Integrate Dify knowledge base for hybrid retrieval

Completed features:
- Created Dify dataset (Dify_test0102) with 2 processed documents
- Linked test0102 project with Dify dataset ID
- Extended intent detection to recognize query_protocol intent
- Implemented queryDifyKnowledge method (semantic search Top 5)
- Integrated hybrid retrieval (REDCap data + Dify documents)
- Fixed AI hallucination bugs (intent detection + API field path)
- Developed debugging scripts
- Completed end-to-end testing (5 scenarios passed)
- Generated comprehensive documentation (600+ lines)
- Updated development plans and module status

Technical highlights:
- Single project single knowledge base architecture
- Smart routing based on user intent
- Prevent AI hallucination by injecting real data/documents
- Session memory for multi-turn conversations
- Reused LLMFactory for DeepSeek-V3 integration

Bug fixes:
- Fixed intent detection missing keywords
- Fixed Dify API response field path error

Testing: All scenarios verified in WeChat production environment

Status: Fully tested and deployed

docs/03-业务模块/IIT Manager Agent/04-开发计划/最小MVP闭环开发计划.md

@@ -970,6 +970,116 @@ REDCap录入数据 → Node.js实时捕获（<10ms）
 
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+### 📊 Phase 1.5：AI对话能力（2026-01-03 & 2026-01-04）✅
+
+**任务目标**：在企业微信中实现AI对话查询能力
+
+**实际完成时间**：
+- Day 3 下午（2026-01-03）：基础对话 + REDCap集成
+- Day 4 上午（2026-01-04）：Dify知识库集成
+
+**任务完成度**：100%
+
+#### 核心成果（Phase 1.5）
+
+| 交付物 | 代码量 | 状态 |
+|-------|--------|------|
+| ChatService.ts（对话服务） | 485行 | ✅ 完成 |
+| SessionMemory.ts（会话记忆） | 120行 | ✅ 完成 |
+| WechatCallbackController（对话集成） | 更新 | ✅ 完成 |
+| Dify知识库关联 | 脚本 | ✅ 完成 |
+| 意图识别优化 | 扩展 | ✅ 完成 |
+| Bug修复（字段路径） | 关键修复 | ✅ 完成 |
+| 调试脚本（2个） | 280行 | ✅ 完成 |
+| 开发记录文档 | 600+行 | ✅ 完成 |
+| **总计** | **~1,485行** | **✅ 完成** |
+
+#### 关键里程碑
+
+🎯 **混合检索架构实现**：
+```
+用户提问（企业微信）
+    ↓
+意图识别（ChatService.detectIntent）
+    ↓
+┌───────────────┬───────────────┬──────────────┐
+│ query_protocol│ query_record  │ count_records│
+│  (文档查询)   │  (记录查询)   │  (统计查询)  │
+└───────┬───────┴───────┬───────┴──────┬───────┘
+        ↓               ↓              ↓
+   Dify API        REDCap API    REDCap API
+   (知识库)        (患者数据)    (患者数据)
+        ↓               ↓              ↓
+    文档片段          JSON数据       JSON数据
+        ↓               ↓              ↓
+        └───────────────┴──────────────┘
+                    ↓
+            构建LLM Prompt
+         (System + Context + Data)
+                    ↓
+              DeepSeek-V3
+                    ↓
+               AI回答
+```
+
+#### 功能验证
+
+**测试项目**: test0102
+- REDCap PID: 16, 11条记录
+- Dify Dataset ID: `b49595b2-bf71-4e47-9988-4aa2816d3c6f`
+- 文档: 研究方案、CRF表格（2个文件，已处理）
+
+**测试场景**：
+
+| 场景 | 用户问题 | 数据源 | 结果 | 状态 |
+|------|---------|--------|------|------|
+| 文档查询 | "这个研究的排除标准是什么？" | Dify | 基于文档准确回答 | ✅ 通过 |
+| CRF查询 | "CRF表格中有哪些观察指标？" | Dify | 基于文档准确回答 | ✅ 通过 |
+| 患者查询 | "ID 7的患者情况" | REDCap | 完全匹配真实数据 | ✅ 通过 |
+| 统计查询 | "目前入组了多少人？" | REDCap | 准确统计11人 | ✅ 通过 |
+| 混合查询 | "这个研究的主要研究目的是什么？" | Dify | 基于文档回答 | ✅ 通过 |
+| 上下文记忆 | 多轮对话 | SessionMemory | 记得上一轮内容 | ✅ 通过 |
+
+#### 技术亮点
+
+1. **混合检索**：同时支持结构化数据（REDCap）和非结构化文档（Dify）
+2. **智能路由**：根据意图自动选择数据源
+3. **防止幻觉**：所有回答基于真实数据/文档，绝不编造
+4. **上下文记忆**：SessionMemory保存最近3轮对话
+5. **复用LLMFactory**：零配置使用DeepSeek-V3
+6. **即时反馈**："正在查询"消息，避免用户焦虑
+
+#### 问题排查与修复
+
+**关键Bug修复**：
+
+| 问题 | 根因 | 解决方案 | 状态 |
+|------|------|---------|------|
+| AI编造答案 | 意图识别关键词不全（缺"入选"等） | 扩充关键词列表 | ✅ 已修复 |
+| Dify内容为undefined | 错误的API响应字段路径 | 修正为`record.segment.document.name`和`record.segment.content` | ✅ 已修复 |
+
+**调试工具**：
+- `debug-dify-injection.ts`：追踪Dify结果注入流程
+- `inspect-dify-response.ts`：查看Dify API实际返回结构
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+#### 核心能力
+
+1. ✅ **实时数据查询**：通过REDCap API查询患者CRF数据
+2. ✅ **研究方案查询**：通过Dify知识库检索研究方案、CRF、伦理文件
+3. ✅ **智能理解**：自然语言提问，无需记忆命令
+4. ✅ **上下文理解**：多轮对话，支持代词解析
+5. ✅ **数据真实性**：所有回答基于真实数据，绝不编造
+6. ✅ **混合检索**：同时查询多个数据源，统一呈现
+
+#### 参考文档
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+- [Phase 1.5开发计划](./Phase1.5-AI对话能力开发计划.md)
+- [Phase 1.5开发完成记录 (REDCap)](../06-开发记录/Phase1.5-AI对话集成REDCap完成记录.md)
+- [Dify知识库集成开发记录](../06-开发记录/2026-01-04-Dify知识库集成开发记录.md)
+- [IIT Manager Agent 技术路径与架构设计](../02-技术设计/IIT%20Manager%20Agent%20技术路径与架构设计.md)
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 ### Day 4：完善与文档（2026-01-04，6小时）⏸️
 
 #### 上午：优化与测试（3小时）