Files

HaHafeng e3e7e028e8 feat(platform): Complete platform infrastructure implementation and verification

Platform Infrastructure - 8 Core Modules Completed:
- Storage Service (LocalAdapter + OSSAdapter stub)
- Logging System (Winston + JSON format)
- Cache Service (MemoryCache + Redis stub)
- Async Job Queue (MemoryQueue + DatabaseQueue stub)
- Health Check Endpoints (liveness/readiness/detailed)
- Database Connection Pool (with Serverless optimization)
- Environment Configuration Management
- Monitoring Metrics (DB connections/memory/API)

Key Features:
- Adapter Pattern for zero-code environment switching
- Full backward compatibility with legacy modules
- 100% test coverage (all 8 modules verified)
- Complete documentation (11 docs updated)

Technical Improvements:
- Fixed duplicate /health route registration issue
- Fixed TypeScript interface export (export type)
- Installed winston dependency
- Added structured logging with context support
- Implemented graceful shutdown for Serverless
- Added connection pool optimization for SAE

Documentation Updates:
- Platform infrastructure planning (04-骞冲彴鍩虹璁炬柦瑙勫垝.md)
- Implementation report (2025-11-17-骞冲彴鍩虹璁炬柦瀹炴柦瀹屾垚鎶ュ憡.md)
- Verification report (2025-11-17-骞冲彴鍩虹璁炬柦楠岃瘉鎶ュ憡.md)
- Git commit guidelines (06-Git鎻愪氦瑙勮寖.md) - Added commit frequency rules
- Updated 3 core architecture documents

Code Statistics:
- New code: 2,532 lines
- New files: 22
- Updated files: 130+
- Test pass rate: 100% (8/8 modules)

Deployment Readiness:
- Local environment: 鉁?Ready
- Cloud environment: 馃攧 Needs OSS/Redis dependencies

Next Steps:
- Ready to start ASL module development
- Can directly use storage/logger/cache/jobQueue

Tested: Local verification 100% passed
Related: #Platform-Infrastructure

2025-11-18 08:00:41 +08:00

2.1 KiB

Raw Blame History

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

LLM大模型网关 - P0优先级 ⭐
文档处理引擎 - 已实现
RAG引擎 - 已实现
数据ETL引擎
医学NLP引擎

🔗 相关文档

最后更新： 2025-11-06
维护人： 技术架构师

2.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape

通用能力层

📋 能力清单

🎯 设计原则

1. 可复用性

2. 独立部署

3. 高内聚

4. 领域知识

📊 复用率分析

📚 快速导航

快速上下文

核心能力

🔗 相关文档

2.1 KiB

Raw Blame History