Summary: - Migrate PostgreSQL to pgvector/pgvector:pg15 Docker image - Successfully install and verify pgvector 0.8.1 extension - Create comprehensive Dify-to-pgvector migration plan - Update PKB module documentation with pgvector status - Update system documentation with pgvector integration Key changes: - docker-compose.yml: Switch to pgvector/pgvector:pg15 image - Add EkbDocument and EkbChunk data model design - Design R-C-R-G hybrid retrieval architecture - Add clinical data JSONB fields (pico, studyDesign, regimen, safety, criteria, endpoints) - Create detailed 10-day implementation roadmap Documentation updates: - PKB module status: pgvector RAG infrastructure ready - System status: pgvector 0.8.1 integrated - New: Dify replacement development plan (01-Dify替换为pgvector开发计划.md) - New: Enterprise medical knowledge base solution V2 Tested: PostgreSQL with pgvector verified, frontend and backend functionality confirmed
12 KiB
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PKB个人知识库模块 - 当前状态与开发指南
文档版本: v2.1
创建日期: 2026-01-07
维护者: PKB模块开发团队
最后更新: 2026-01-19
重大进展: 🎉 PKB模块核心功能全部实现,pgvector向量数据库已集成!
基础设施: ✅ pgvector 0.8.1 已安装,RAG检索模式基础设施就绪
文档目的: 反映模块真实状态,记录开发历程
📋 文档说明
本文档是PKB个人知识库模块的真实状态快照,如实记录当前开发状态、技术架构和已知问题。
与其他文档的关系:
- 本文档(00-模块当前状态):What is(真实状态,包括问题)
- 需求分析文档:What to do(产品需求)
- 开发记录文档:What done(开发历程)
- 技术设计文档:How to do(设计方案)
🎯 模块概述
核心功能
PKB(Personal Knowledge Base)个人知识库模块提供:
- 🗂️ 知识库管理:创建、编辑、删除个人知识库
- 📄 文档管理:上传、处理、组织文档(PDF/Word/TXT/MD)
- 🤖 AI问答:基于知识库内容的智能问答
- 📊 批处理:批量提取文档信息,生成结构化数据
当前状态
| 组件 | 状态 | 完成度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 后端API | ✅ 已完成 | 100% | v1 + v2双路由运行 |
| 前端Dashboard | ✅ 已完成 | 95% | 基于V5原型实现 |
| 前端Workspace | ✅ 已完成 | 95% | 基于V3原型实现 |
| 全文阅读模式 | ✅ 已完成 | 95% | Chat组件集成完成 |
| 逐篇精读模式 | ✅ 已完成 | 95% | 文档选择+对话 |
| 批处理模式 | ✅ 已完成 | 95% | 完整流程+结果导出 |
| 文档上传 | ✅ 已完成 | 100% | 拖拽+进度显示 |
| RAG检索模式 | ⏸️ 暂缓 | 0% | 优先级调整 |
整体完成度:约90% 🎉
🏗️ 技术架构
前端技术栈
框架: React 19 + TypeScript 5
路由: React Router DOM v7
状态管理: Zustand
UI组件: Ant Design v6 + Ant Design X
样式: TailwindCSS v3
构建工具: Vite 7
后端技术栈
框架: Fastify v4 (Node.js 22)
数据库: PostgreSQL 15 + Prisma 6 + pgvector 0.8.1
Schema: pkb_schema (独立隔离)
向量存储: pgvector (PostgreSQL原生向量扩展) ✅ 2026-01-19 已集成
LLM: DeepSeek-V3, Qwen-Max (通过LLMFactory)
RAG: Dify知识库集成 → 计划迁移到 pgvector 原生RAG
存储: OSS对象存储
API路由
# 新架构 (v2)
/api/v2/pkb/knowledge # 知识库CRUD
/api/v2/pkb/knowledge/:id # 知识库详情
/api/v2/pkb/documents # 文档管理
# 旧架构 (v1,保持兼容)
/api/v1/knowledge # 知识库管理
/api/v1/documents # 文档管理
/api/v1/batch-tasks # 批处理任务
/api/v1/chat/stream # AI对话流
📂 代码结构
后端代码结构
backend/src/modules/pkb/
├── controllers/
│ ├── knowledgeBaseController.ts # 知识库控制器
│ ├── documentController.ts # 文档控制器
│ └── batchController.ts # 批处理控制器
├── services/
│ ├── knowledgeBaseService.ts # 知识库服务 (~350行)
│ ├── documentService.ts # 文档服务 (~400行)
│ └── batchService.ts # 批处理服务 (~300行)
├── routes/
│ └── index.ts # 路由配置
└── index.ts # 模块入口
总计: ~1500行后端代码
前端代码结构
frontend-v2/src/modules/pkb/
├── api/
│ └── knowledgeBaseApi.ts # API客户端 (~200行)
├── stores/
│ └── useKnowledgeBaseStore.ts # Zustand状态 (~150行)
├── pages/
│ ├── DashboardPage.tsx # 仪表盘 (~450行)
│ └── WorkspacePage.tsx # 工作台 (~513行)
├── components/
│ └── Workspace/
│ ├── WorkModeSelector.tsx # 模式选择 (~200行)
│ ├── FullTextMode.tsx # 全文阅读 (~150行)
│ ├── DeepReadMode.tsx # 逐篇精读 (~150行)
│ ├── BatchMode.tsx # 批处理入口
│ └── BatchModeComplete.tsx # 批处理完整 (~511行)
├── hooks/
│ └── useWorkMode.ts # 工作模式Hook
├── types/
│ └── index.ts # 类型定义
└── styles/
└── workspace.css # 自定义样式
总计: ~2300行前端代码
🎨 UI设计
原型文件
- Dashboard:
docs/03-业务模块/PKB-个人知识库/01-需求分析/知识库仪表盘V5.html - Workspace:
docs/03-业务模块/PKB-个人知识库/01-需求分析/工作台V3.html
Workspace布局
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ [返回] │ 知识库名 │ [问答][资产] │ 设置 头像 │ Header 56px
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ [工作模式▼] [文档▼] 已加载 x/y 篇 │ 工作模式栏 40px
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 聊天区域(最大化) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
设计特点
- 单层Header: 整合导航和Tab切换(智能问答/知识资产)
- 紧凑工作模式栏: 下拉选择,节省空间
- 最大化聊天区域: 全屏模式,沉浸式对话体验
- 响应式布局: 支持不同屏幕尺寸
🔌 工作模式
1. 全文阅读模式(Full Text)
功能说明:
- 加载知识库全部文档
- AI具备全知视角
- 适合文献综述、跨文献分析
技术实现:
- 调用
/api/v1/chat/stream接口 - 传入所有文档ID
- 使用SSE流式响应
2. 逐篇精读模式(Deep Read)
功能说明:
- 选择1-5篇文档
- 深度解读单篇文献
- 适合精读、批注、理解
技术实现:
- 下拉选择文档(最多5篇)
- 调用相同Chat接口
- 仅传入选中文档ID
3. 批处理模式(Batch)
功能说明:
- 选择批处理模板
- 批量提取文档信息
- 生成结构化表格
技术实现:
- 调用
/api/v1/batch-tasks接口 - 支持进度查询
- 结果导出Excel
当前状态:🔧 API执行待调试
4. RAG检索模式(基础设施就绪)
功能说明:
- 基于向量检索
- 精准定位相关段落
- 适合快速查找
当前状态:🟡 基础设施已就绪(pgvector 0.8.1 已安装),后端业务逻辑待实现
技术基础(2026-01-19 完成):
- ✅ pgvector 扩展已安装(版本 0.8.1)
- ✅ 支持 HNSW 和 IVFFlat 索引
- ✅ 与阿里云 RDS pgvector 0.8.0 兼容
- ⏳ 向量表设计待实现
- ⏳ Embedding 服务集成待实现
- ⏳ 相似度检索 API 待实现
⚠️ 已知问题
1. RAG检索模式业务逻辑未实现 🟡 中优先级
问题描述:
- pgvector 基础设施已就绪(2026-01-19)
- RAG检索业务逻辑待实现
- 当前优先全文阅读和逐篇精读模式
影响:工作模式选择有限
解决方案:
- v2.1版本实现RAG检索(基于pgvector,不再依赖Dify)
- 设计向量表结构(pkb_schema.document_embeddings)
- 集成 Embedding 服务(OpenAI/智谱)
- 实现相似度检索 API
2. 批处理模板有限 🟢 低优先级
问题描述:
- 当前只支持1个模板(临床研究信息提取)
- 需要更多预设模板和自定义能力
影响:批处理应用场景有限
解决方案:
- v2.2版本增加药物安全性、患者基线等模板
- 支持用户自定义模板
3. 文档预览功能缺失 🟢 低优先级
问题描述:
- 暂不支持文档在线预览
- 需下载后查看原文
影响:用户体验
解决方案:
- v3.0版本集成PDF预览功能
- 支持文档标注和批注
📝 下一步开发计划
v2.1 版本(短期)
-
RAG检索模式 🟡 (基础设施已就绪 ✅)
- ✅ pgvector 0.8.1 已安装
- 设计向量表结构(pkb_schema.document_embeddings)
- 集成 Embedding 服务(文本向量化)
- 实现相似度检索 API
- 添加工作模式选择器
- 测试检索准确度
-
性能优化 🟡
- 批处理并发优化
- 文档加载缓存
- API响应时间优化
v2.2 版本(中期)
-
批处理增强 🟢
- 增加药物安全性模板
- 增加患者基线特征模板
- 支持自定义模板
-
用户体验优化 🟢
- 文档筛选和排序
- 批量操作
- 快捷键支持
中期任务(2周内)
-
RAG检索模式
- 后端API开发
- 前端集成
-
PDF预览增强
- 集成PDF查看器
- 支持标注
📚 相关文档
需求文档
技术文档
开发记录
测试文档
🎓 给新开发者的提示
快速上手
-
了解模块结构
- 阅读本文档了解当前状态
- 查看原型HTML了解UI设计
-
运行项目
# 后端 cd backend && npm run dev # 前端 cd frontend-v2 && npm run dev -
查看关键代码
WorkspacePage.tsx- 工作台主逻辑knowledgeBaseApi.ts- API调用useKnowledgeBaseStore.ts- 状态管理
注意事项
✅ 应该这样做:
- 使用Zustand管理状态
- 复用shared/components中的Chat组件
- 遵循TailwindCSS样式规范
- 使用Ant Design组件
❌ 不要这样做:
- 创建新的Chat实现
- 直接操作DOM
- 使用行内样式
- 忽略TypeScript类型
📊 模块统计
代码量统计
后端代码:约1,500行
前端代码:约2,300行
总计:约3,800行
开发进度
整体进度:约75%
- 后端API:100% ✅
- Dashboard页面:90% ✅
- Workspace页面:85% ✅
- 全文阅读模式:90% ✅
- 逐篇精读模式:85% ✅
- 批处理模式:70% 🔧
- RAG检索模式:0% ❌
🔗 Git提交记录
最新提交:
5a17d09 feat(pkb): Complete PKB module frontend migration with V3 design
提交内容:
- 后端模块迁移到 /modules/pkb
- 前端V3设计实现
- 3种工作模式框架
- Chat组件集成
📝 更新日志
2026-01-19 pgvector 向量数据库集成
重大变更:
- ✅ pgvector 0.8.1 安装成功:Docker 环境已迁移到
pgvector/pgvector:pg15镜像 - ✅ 兼容性验证:与阿里云 RDS pgvector 0.8.0 完全兼容
- ✅ 功能验证:前后端服务重启后功能正常
- ✅ 数据完整性:用户数据、知识库数据、pg-boss 队列函数全部正常
技术细节:
- 镜像:
pgvector/pgvector:pg15 - 扩展版本:0.8.1
- 支持索引类型:HNSW、IVFFlat
- 向量维度:最高支持 16000 维
下一步:
- 设计
pkb_schema.document_embeddings表 - 集成 Embedding 服务
- 实现 RAG 检索 API
最后更新: 2026-01-19
文档维护: PKB模块开发团队
联系方式: 项目Issues