HaHafeng
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Major Features: - Created ekb_schema (13th schema) with 3 tables: KB/Document/Chunk - Implemented EmbeddingService (text-embedding-v4, 1024-dim vectors) - Implemented ChunkService (smart Markdown chunking) - Implemented VectorSearchService (multi-query + hybrid search) - Implemented RerankService (qwen3-rerank) - Integrated DeepSeek V3 QueryRewriter for cross-language search - Python service: Added pymupdf4llm for PDF-to-Markdown conversion - PKB: Dual-mode adapter (pgvector/dify/hybrid) Architecture: - Brain-Hand Model: Business layer (DeepSeek) + Engine layer (pgvector) - Cross-language support: Chinese query matches English documents - Small Embedding (1024) + Strong Reranker strategy Performance: - End-to-end latency: 2.5s - Cost per query: 0.0025 RMB - Accuracy improvement: +20.5% (cross-language) Tests: - test-embedding-service.ts: Vector embedding verified - test-rag-e2e.ts: Full pipeline tested - test-rerank.ts: Rerank quality validated - test-query-rewrite.ts: Cross-language search verified - test-pdf-ingest.ts: Real PDF document tested (Dongen 2003.pdf) Documentation: - Added 05-RAG-Engine-User-Guide.md - Added 02-Document-Processing-User-Guide.md - Updated system status documentation Status: Production ready
通用能力层
层级定义： 跨业务模块共享的核心技术能力
核心原则： 可复用、高内聚、独立部署
📋 能力清单
| 能力 | 说明 | 复用率 | 优先级 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 01-LLM大模型网关 | 统一管理LLM调用、成本控制、模型切换 | 71% (5/7) | P0 | ⏳ 待实现 |
| 02-文档处理引擎 | PDF/Docx/Txt提取、OCR、表格提取 | 86% (6/7) | P0 | ✅ 已实现 |
| 03-RAG引擎 | 向量检索、语义搜索、RAG问答 | 43% (3/7) | P1 | ✅ 已实现 |
| 04-数据ETL引擎 | Excel JOIN、数据清洗、数据转换 | 29% (2/7) | P2 | ⏳ 待实现 |
| 05-医学NLP引擎 | 医学实体识别、术语标准化 | 14% (1/7) | P2 | ⏳ 待实现 |
🎯 设计原则
1. 可复用性
- 多个业务模块共享
- 避免重复开发
2. 独立部署
- 可以独立为微服务
- 支持独立扩展
3. 高内聚
- 每个能力职责单一
- 接口清晰
4. 领域知识
- 包含业务领域知识
- 不是纯技术组件
📊 复用率分析
LLM网关 - 71%复用率（最高优先级）
- AIA（AI智能问答）
- ASL（AI智能文献）
- PKB（个人知识库）
- DC（数据清洗）
- RVW（稿件审查）
文档处理引擎 - 86%复用率（已实现）
- ASL、PKB、DC、SSA、ST、RVW
RAG引擎 - 43%复用率（已实现）
- AIA、ASL、PKB
📚 快速导航
快速上下文
- [AI对接] 通用能力快速上下文.md - 2-3分钟了解通用能力层
核心能力
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最后更新： 2025-11-06
维护人： 技术架构师