标签：AI知识库系统

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是最后一篇。 问答、Agent 都能跑了，但“能演示”和“能上线”之间还差一段：模型调用要记账，租户要限额度，出问题要能查，服务要能部署。这一篇把这些收尾工作做完。 图：用量统计按场景拆分调用次数、失败与 token，失败调用同样计费。 一、AI 流水：失败也要记 每次调用模型都写一条 kb_ai_invoke_log：场景、模型、token 数、耗时、成功/失败、…

赞(0)admin2026-09-19项目实战 阅读(25)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 8 篇。 单轮问答是“检索一次，再回答”。但有些问题需要先查一遍、发现不够、换个关键词再查，甚至要读某个切片的完整正文。这一篇用 LangGraph 做一个能自己决定检索几次的 Agent，并让它记住同一个会话的历史。 图：首页功能位，知识问答与深度推理均已启用，Agent 多跳推理是独立入口。 一、什么时候需要 Agent 单轮 RAGAgent 检索次数固…

赞(0)admin2026-09-18项目实战 阅读(29)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 7 篇。 检索能返回相关片段了，这一篇把它们变成答案。完成后：同步接口能返回带 [1][2] 出处的回答，SSE 接口能逐字输出，刷新会话还能看到历史消息和引用。 图：知识问答，答案逐条标注 [n]，引用可点开定位原文。 一、问答的完整顺序 一次问答不是“检索 + 调模型”这么简单，顺序很重要： 检查对话模型是否可用； 先扣配额（拦住再干活，别让用户等十几秒才…

赞(0)admin2026-09-17项目实战 阅读(23)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 6 篇。 向量有了，现在回答关键问题：用户提问时，怎么在几秒内从成千上万张切片里找到最相关的几段？这一篇讲两条召回路线、RRF 融合，以及为什么召回之后还要回表复核。 图：知识库参数，检索返回条数与相似度阈值是混合检索的两个旋钮。 一、为什么不能只靠向量 向量擅长“意思相近”：用户问“怎么报销”，能找到写着“费用核销流程”的段落。但它对专有名词、错误码、型号不…

赞(0)admin2026-09-16项目实战 阅读(19)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 5 篇。 切片有了，但还只是一堆文本。这一篇把每张切片变成一串 1024 个数字的向量，存进 PostgreSQL 的 pgvector，并处理失败重试、状态回写和卡死任务。 图：切片管理，每条切片显示字符数、token 估算与向量化状态。 一、Embedding：把“意思”变成数字 调用的是 OpenAI 兼容的 /v1/embeddings 接口，本机 O…

赞(0)admin2026-09-15项目实战 阅读(16)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 4 篇。 文件已经进了 MinIO，数据库里只有一条“待解析”的记录。这一篇把它变成一堆带标题路径的切片：解析五种格式、按标题和句子切块、把切片落库，再用定时任务兜住失败和卡死的任务。 图：知识库参数，切片长度、重叠与切片策略决定解析结果。 一、解析器：纯函数，不碰数据库 解析层只做一件事：字节 → 带结构的文本块。ParsedBlock 里两个字段，text…

赞(0)admin2026-09-14项目实战 阅读(16)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 3 篇。 登录和数据库通了，现在开始做业务。这一篇完成后：能创建知识库、上传一份文件、在文档列表里看到它，并且重复上传同一个文件不会产生两条记录。 图：文档管理，上传后可切片、预览、重建。 一、知识库：先有一个“容器” 知识库表里除了名称、简介，还存了后续检索要用的参数：切片大小、重叠长度、topK、相似度阈值。这些参数跟着库走，而不是写死在代码里。 clas…

赞(0)admin2026-09-13项目实战 阅读(18)去评论

本系列共 9 篇，从空目录搭到可部署的 Python RAG 知识库。这是第 2 篇。 第 1 篇只让服务能启动；这一篇让它“认识人”和“存住数据”。完成后：不带 token 访问受保护接口返回 401，用认证中心的 ticket 换到本地 token 后能正常访问，并且所有查询都自动限定在当前租户内。 图：用量统计按租户统计文档、切片、存储、问答与 AI 调用，套餐配额单列。 一、先建表：8 张业务表 + 1 张向量表 业务数据放 P…

赞(0)admin2026-09-12项目实战 阅读(21)去评论

本系列共 9 篇，目标是从一个空目录开始，搭出一套能上传文档、能检索、能带出处回答的 Python AI 知识库。这是第 1 篇。 这一篇不碰业务，只做三件事：把项目骨架立起来、把配置和返回格式定好、让服务能启动并通过健康检查。听起来简单，但这三件事如果一开始没定好，后面每加一个接口都要返工。 图：服务跑起来后，知识库列表能看到两个库及切片与检索参数。 一、先看最终形态 本篇只创建最小的目录，后面每篇往里加东西： kb-api/ ├─ …

赞(0)admin2026-09-11项目实战 阅读(23)去评论

最后一篇，讲知识库 Agent 的设计，以及为了用上它而做的一次整仓升级——那次升级里踩到的两个坑，比 Agent 本身更值得记录。 一、依赖与装配 <!-- Spring AI Alibaba Agent（ReactAgent 多跳推理） -->

赞(0)admin2026-09-05项目实战 阅读(38)去评论