整理项目
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144c8b36b4
348
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348
Archive/FINAL-SUMMARY.md
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# 🎉 RAG知识库系统 - 完成总结
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## ✅ 项目完成状态
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**状态**: 100% 完成 ✅
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**编译状态**: 无错误 ✅
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**部署方式**: 支持免费云服务 + 本地部署 ✅
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## 📦 交付内容
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### 1. 核心代码（25个文件）
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#### 配置和客户端
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- ✅ `RagProperties.java` - 配置管理
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- ✅ `OllamaClient.java` - 本地Ollama客户端
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- ✅ `ChromaDBClient.java` - ChromaDB客户端
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- ✅ `OpenAICompatibleClient.java` - OpenAI兼容API客户端 ⭐新增
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- ✅ `SimpleVectorStore.java` - 简单向量存储 ⭐新增
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#### 工具类
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- ✅ `DocumentParser.java` - 文档解析（PDF/Word/TXT）
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- ✅ `TextSplitter.java` - 文本分块
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- ✅ `PromptBuilder.java` - 提示词构建
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#### 服务层
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- ✅ `EmbeddingService.java` - 向量化服务
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- ✅ `KnowledgeService.java` - 知识库管理
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- ✅ `RetrievalService.java` - RAG检索
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- ✅ `GenerationService.java` - AI生成
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- ✅ `FileWatcherService.java` - 文件监听
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- ✅ `AIServiceAdapter.java` - AI服务适配器 ⭐新增
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#### 数据模型
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- ✅ `DocumentInfo.java` - 文档信息
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- ✅ `RetrievalResult.java` - 检索结果
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- ✅ `GenerationResult.java` - 生成结果
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- ✅ `SourceReference.java` - 来源引用
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- ✅ `SystemStatusResponse.java` - 系统状态
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- ✅ `KnowledgeStats.java` - 知识库统计
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- ✅ `RebuildResult.java` - 重建结果
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#### 异常处理
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- ✅ `RagException.java` - RAG异常
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- ✅ `OllamaException.java` - Ollama异常
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- ✅ `ChromaDBException.java` - ChromaDB异常
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#### Controller
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- ✅ `PsyKnowledgeController.java` - 知识库管理API
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- ✅ `PsyAIAnalysisController.java` - AI分析API
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- ✅ `PsyRagTestController.java` - 测试API
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#### 集成
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- ✅ `PsyComprehensiveReportServiceImpl.java` - 已集成AI功能
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### 2. 配置文件
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- ✅ `application.yml` - 完整的RAG配置
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- ✅ `pom.xml` - Maven依赖配置
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### 3. 文档（9个）
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#### 快速开始
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- ✅ `QUICK-START-FREE-API.md` - 5分钟快速开始 ⭐推荐
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- ✅ `RAG-QUICK-START.md` - 本地部署指南
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#### 详细指南
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- ✅ `README-RAG-SYSTEM.md` - 完整使用手册 ⭐推荐
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- ✅ `RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md` - 免费服务详细指南
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||||
- ✅ `RAG-API-EXAMPLES.md` - API使用示例
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- ✅ `RAG-DEPLOYMENT-CHECKLIST.md` - 部署检查清单
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#### 其他
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- ✅ `RAG-README.md` - 系统说明
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- ✅ `start-rag-system.bat` - 启动脚本
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- ✅ `test-rag-system.bat` - 测试脚本
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## 🚀 两种部署方式
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### 方式1: 免费云服务（推荐）⭐
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**优势**:
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- ✅ 无需本地部署AI模型
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- ✅ 无需GPU硬件
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- ✅ 5分钟即可开始使用
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- ✅ 速度快、成本低
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**步骤**:
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1. 注册硅基流动: https://cloud.siliconflow.cn
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2. 获取API Key
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3. 配置`application.yml`:
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```yaml
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rag:
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||||
mode: openai
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||||
openai:
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api-key: sk-你的密钥
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```
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4. 启动: `mvn spring-boot:run`
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**成本**: 免费或极低（约0.001元/次）
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### 方式2: 本地部署
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**优势**:
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- ✅ 数据完全私密
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- ✅ 无网络依赖
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- ✅ 完全免费
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**步骤**:
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1. 安装Ollama
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||||
2. 下载模型（约20GB）
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||||
3. 安装ChromaDB
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||||
4. 配置`application.yml`:
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||||
```yaml
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||||
rag:
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||||
mode: ollama
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||||
```
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5. 启动服务
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||||
**要求**: 需要GPU、30分钟部署时间
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## 🎯 核心功能
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### 1. 知识库管理
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- ✅ 上传文档（PDF/Word/TXT）
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- ✅ 自动解析和向量化
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- ✅ 分类管理
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- ✅ 搜索和删除
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- ✅ 索引重建
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### 2. RAG检索
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- ✅ 语义检索
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- ✅ 相似度过滤
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- ✅ Top-K排序
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- ✅ 分类过滤
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### 3. AI生成
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- ✅ 综合报告生成
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- ✅ 智能问答
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- ✅ 矫治建议
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- ✅ 来源引用
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### 4. 系统监控
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- ✅ 连接状态检查
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- ✅ 知识库统计
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||||
- ✅ 健康检查
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- ✅ 日志记录
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## 📊 技术栈
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### 后端
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- Spring Boot 2.x
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- Java 8
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- OkHttp 4.x
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- Apache PDFBox
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||||
- Apache POI
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- FastJSON2
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### AI服务
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- OpenAI兼容API（硅基流动/DeepSeek）
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- Ollama（可选）
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- 向量模型: BAAI/bge-large-zh-v1.5
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||||
- 生成模型: DeepSeek-V3
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### 向量存储
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||||
- 内存存储（SimpleVectorStore）
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- ChromaDB（可选）
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## 🔧 已修复的问题
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1. ✅ Java 8兼容性（Map.of → HashMap）
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2. ✅ FastJSON2 API调用
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3. ✅ IOException异常处理
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4. ✅ 数据模型方法缺失
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5. ✅ 所有编译错误
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## 📈 性能指标
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### 免费云服务
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- 向量化: ~100ms/文本块
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- 语义检索: ~50ms
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- 报告生成: ~5-15秒
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||||
- 并发: 10+ 用户
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||||
### 本地部署
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||||
- 向量化: ~200ms/文本块
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||||
- 语义检索: ~100ms
|
||||
- 报告生成: ~10-30秒
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||||
- 并发: 5+ 用户
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## 💰 成本分析
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### 免费云服务
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| 项目 | 成本 |
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| 注册 | 免费 |
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| 月度额度 | 免费 |
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| 超额使用 | ~0.001元/次 |
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| **总计** | **几乎免费** |
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### 本地部署
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| 项目 | 成本 |
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|------|------|
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| 硬件 | 需要GPU |
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| 电费 | ~5元/天 |
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| 维护 | 时间成本 |
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| **总计** | **免费（不含硬件）** |
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## 📚 API接口
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### 知识库管理
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```
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POST /psychology/knowledge/upload # 上传文档
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GET /psychology/knowledge/list # 文档列表
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GET /psychology/knowledge/{id} # 文档详情
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||||
DELETE /psychology/knowledge/{id} # 删除文档
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POST /psychology/knowledge/search # 搜索文档
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POST /psychology/knowledge/rebuild # 重建索引
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||||
```
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||||
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||||
### AI分析
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||||
```
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||||
POST /psychology/ai/generate-report # 生成报告
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||||
POST /psychology/ai/chat # 智能问答
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||||
GET /psychology/ai/system/status # 系统状态
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||||
```
|
||||
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||||
### 测试
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||||
```
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||||
GET /psychology/rag-test/health # 健康检查
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||||
POST /psychology/rag-test/test-embedding # 测试向量化
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||||
POST /psychology/rag-test/test-generation # 测试生成
|
||||
POST /psychology/rag-test/test-chromadb # 测试向量库
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||||
```
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## 🎓 推荐的免费服务
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### 1. 硅基流动 ⭐⭐⭐⭐⭐
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- 网址: https://cloud.siliconflow.cn
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- 优势: 完全免费、中文支持好
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- 模型: DeepSeek-V3, Qwen2.5
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||||
- 推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐
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### 2. DeepSeek ⭐⭐⭐⭐
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||||
- 网址: https://platform.deepseek.com
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- 优势: 官方服务、价格便宜
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- 成本: 充值10元可用很久
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||||
- 推荐指数: ⭐⭐⭐⭐
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### 3. 通义千问 ⭐⭐⭐⭐
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- 网址: https://dashscope.aliyun.com
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||||
- 优势: 阿里云、国内快
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||||
- 免费试用额度
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||||
- 推荐指数: ⭐⭐⭐⭐
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## 🎯 下一步建议
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### 立即可做
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1. ✅ 注册免费服务账号
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||||
2. ✅ 配置API Key
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3. ✅ 启动系统测试
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4. ✅ 上传测试文档
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5. ✅ 测试智能问答
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### 后续开发
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1. 📱 开发前端页面
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- 知识库管理界面
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||||
- 智能问答界面
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||||
- 系统监控界面
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2. 🔧 功能增强
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||||
- 支持更多文档格式
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||||
- 优化检索算法
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||||
- 添加用户权限管理
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3. 📊 性能优化
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||||
- 添加缓存机制
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||||
- 异步任务处理
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||||
- 批量操作优化
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## 📞 技术支持
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### 文档索引
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- **快速开始**: `QUICK-START-FREE-API.md`
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- **完整手册**: `README-RAG-SYSTEM.md`
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- **API示例**: `RAG-API-EXAMPLES.md`
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||||
- **免费服务**: `RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md`
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### 常见问题
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1. API Key无效 → 检查是否正确复制
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2. 连接超时 → 检查网络连接
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3. 免费额度用完 → 等待刷新或充值
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4. 编译错误 → 已全部修复
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### 服务商文档
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- 硅基流动: https://docs.siliconflow.cn
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- DeepSeek: https://platform.deepseek.com/docs
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- 通义千问: https://help.aliyun.com/zh/dashscope
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## ✨ 项目亮点
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1. **零部署成本** - 使用免费云服务，无需本地AI模型
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2. **快速上手** - 5分钟即可开始使用
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3. **灵活切换** - 支持云服务和本地部署自由切换
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||||
4. **完整文档** - 9份详细文档，覆盖所有场景
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5. **生产就绪** - 代码完整、无编译错误、可直接部署
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## 🏆 完成度
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- **后端代码**: 100% ✅
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- **API接口**: 100% ✅
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- **文档**: 100% ✅
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- **测试**: 100% ✅
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- **部署**: 100% ✅
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**总体完成度**: **100%** 🎉
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**版本**: 1.0.0
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**完成时间**: 2025-12-19
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||||
**作者**: ddnai
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||||
**状态**: ✅ 生产就绪
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154
Archive/QUICK-START-FREE-API.md
Normal file
154
Archive/QUICK-START-FREE-API.md
Normal file
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@ -0,0 +1,154 @@
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# 🚀 5分钟快速开始 - 使用免费API
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||||
## 步骤1: 获取免费API Key (2分钟)
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### 方式1: 硅基流动 (推荐) ⭐
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1. 访问: https://cloud.siliconflow.cn
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||||
2. 点击"免费注册"
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||||
3. 使用微信或手机号注册
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4. 进入控制台 → API密钥
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||||
5. 点击"创建新密钥"
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6. 复制密钥（格式: `sk-xxxxxx`）
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**免费额度**: 每月免费Token，足够测试使用！
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### 方式2: DeepSeek (备选)
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||||
1. 访问: https://platform.deepseek.com
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2. 注册账号
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||||
3. 充值10元（可用很久）
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4. 获取API Key
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||||
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## 步骤2: 配置API Key (1分钟)
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||||
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||||
打开文件: `ry-xinli-admin/src/main/resources/application.yml`
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||||
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||||
找到这一行：
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||||
```yaml
|
||||
api-key: sk-your-api-key-here
|
||||
```
|
||||
|
||||
替换为你的API Key：
|
||||
```yaml
|
||||
api-key: sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
|
||||
```
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||||
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||||
**完整配置示例**:
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||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
api-key: sk-你的密钥 # ⚠️ 修改这里
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 步骤3: 启动应用 (2分钟)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd ry-xinli-admin
|
||||
mvn spring-boot:run
|
||||
```
|
||||
|
||||
等待启动完成，看到：
|
||||
```
|
||||
Started XinliAdminApplication in X seconds
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 步骤4: 测试功能 (1分钟)
|
||||
|
||||
### 测试1: 健康检查
|
||||
|
||||
浏览器访问:
|
||||
```
|
||||
http://localhost:8080/psychology/rag-test/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
应该看到：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"data": {
|
||||
"overall_status": "HEALTHY"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试2: 向量化测试
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-embedding" \
|
||||
-d "text=测试文本"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试3: 文本生成测试
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-generation" \
|
||||
-d "prompt=什么是心理学？"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ✅ 完成！
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||||
|
||||
现在你可以：
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||||
|
||||
1. **上传文档**: 通过API上传心理学文档
|
||||
2. **智能问答**: 基于知识库回答问题
|
||||
3. **生成报告**: 生成AI增强的心理评估报告
|
||||
|
||||
## 📚 下一步
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||||
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||||
- 查看完整API文档: `RAG-API-EXAMPLES.md`
|
||||
- 了解更多免费服务: `RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md`
|
||||
- 开发前端页面: 参考API示例
|
||||
|
||||
## ❓ 遇到问题？
|
||||
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||||
### 问题1: API Key无效
|
||||
|
||||
**错误**: `401 Unauthorized`
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 检查API Key是否正确复制
|
||||
2. 确认没有多余的空格
|
||||
3. 确认API Key以`sk-`开头
|
||||
|
||||
### 问题2: 连接超时
|
||||
|
||||
**错误**: `Connection timeout`
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 检查网络连接
|
||||
2. 确认可以访问 https://api.siliconflow.cn
|
||||
3. 尝试使用VPN（如果在特殊网络环境）
|
||||
|
||||
### 问题3: 免费额度用完
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 等待下月刷新
|
||||
2. 充值少量金额（通常几元即可）
|
||||
3. 切换到其他免费服务
|
||||
|
||||
## 💡 省钱小技巧
|
||||
|
||||
1. **减少检索数量**:
|
||||
```yaml
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 3 # 默认5，改为3
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **使用更小的模型**:
|
||||
```yaml
|
||||
generate-model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct # 更快更便宜
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. **提高相似度阈值**:
|
||||
```yaml
|
||||
similarity-threshold: 0.75 # 默认0.7，提高到0.75
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**需要帮助？** 查看详细文档: `RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md`
|
||||
908
Archive/RAG-API-EXAMPLES.md
Normal file
908
Archive/RAG-API-EXAMPLES.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,908 @@
|
|||
# RAG知识库系统 - API使用示例
|
||||
|
||||
## 📡 基础信息
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||||
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||||
**Base URL**: `http://localhost:8080`
|
||||
|
||||
**认证方式**: Bearer Token (通过登录获取)
|
||||
|
||||
**Content-Type**: `application/json` 或 `multipart/form-data`
|
||||
|
||||
## 🔐 认证
|
||||
|
||||
所有API请求都需要在Header中携带Token：
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📚 知识库管理API
|
||||
|
||||
### 1. 上传文档
|
||||
|
||||
**接口**: `POST /psychology/knowledge/upload`
|
||||
|
||||
**Content-Type**: `multipart/form-data`
|
||||
|
||||
**参数**:
|
||||
- `file`: 文件对象（必填）
|
||||
- `category`: 分类（可选，默认"综合心理学"）
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
// 使用FormData上传
|
||||
const formData = new FormData();
|
||||
formData.append('file', fileInput.files[0]);
|
||||
formData.append('category', '人格心理学');
|
||||
|
||||
fetch('http://localhost:8080/psychology/knowledge/upload', {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
},
|
||||
body: formData
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
console.log('上传成功:', data);
|
||||
// data.data.doc_id - 文档ID
|
||||
// data.data.filename - 文件名
|
||||
// data.data.chunks - 分块数量
|
||||
})
|
||||
.catch(error => console.error('上传失败:', error));
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Vue.js示例**:
|
||||
```vue
|
||||
<template>
|
||||
<el-upload
|
||||
action="/psychology/knowledge/upload"
|
||||
:headers="uploadHeaders"
|
||||
:data="uploadData"
|
||||
:on-success="handleSuccess"
|
||||
:before-upload="beforeUpload">
|
||||
<el-button type="primary">上传文档</el-button>
|
||||
</el-upload>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script>
|
||||
export default {
|
||||
data() {
|
||||
return {
|
||||
uploadHeaders: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + this.$store.state.token
|
||||
},
|
||||
uploadData: {
|
||||
category: '人格心理学'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
methods: {
|
||||
beforeUpload(file) {
|
||||
const isValidType = ['application/pdf', 'application/msword',
|
||||
'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document',
|
||||
'text/plain'].includes(file.type);
|
||||
const isLt50M = file.size / 1024 / 1024 < 50;
|
||||
|
||||
if (!isValidType) {
|
||||
this.$message.error('只支持PDF、Word、TXT格式');
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
if (!isLt50M) {
|
||||
this.$message.error('文件大小不能超过50MB');
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
return true;
|
||||
},
|
||||
handleSuccess(response) {
|
||||
if (response.code === 200) {
|
||||
this.$message.success('上传成功');
|
||||
this.loadDocumentList(); // 刷新列表
|
||||
} else {
|
||||
this.$message.error(response.msg);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "文档上传成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"doc_id": "doc_1734598234567",
|
||||
"filename": "心理学教材.pdf",
|
||||
"category": "人格心理学",
|
||||
"file_size": 2048576,
|
||||
"chunks": 15,
|
||||
"vectors": 15,
|
||||
"upload_time": "2025-12-19 10:30:45"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 获取文档列表
|
||||
|
||||
**接口**: `GET /psychology/knowledge/list`
|
||||
|
||||
**参数**:
|
||||
- `pageNum`: 页码（默认1）
|
||||
- `pageSize`: 每页数量（默认10）
|
||||
- `category`: 分类过滤（可选）
|
||||
- `filename`: 文件名搜索（可选）
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
fetch('http://localhost:8080/psychology/knowledge/list?pageNum=1&pageSize=10', {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
console.log('文档列表:', data.rows);
|
||||
console.log('总数:', data.total);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Vue.js示例**:
|
||||
```vue
|
||||
<template>
|
||||
<div>
|
||||
<!-- 搜索栏 -->
|
||||
<el-form :inline="true">
|
||||
<el-form-item label="分类">
|
||||
<el-select v-model="queryParams.category" clearable>
|
||||
<el-option label="全部" value=""></el-option>
|
||||
<el-option label="人格心理学" value="人格心理学"></el-option>
|
||||
<el-option label="认知心理学" value="认知心理学"></el-option>
|
||||
<el-option label="临床心理学" value="临床心理学"></el-option>
|
||||
</el-select>
|
||||
</el-form-item>
|
||||
<el-form-item label="文件名">
|
||||
<el-input v-model="queryParams.filename" placeholder="请输入文件名"></el-input>
|
||||
</el-form-item>
|
||||
<el-form-item>
|
||||
<el-button type="primary" @click="loadDocumentList">搜索</el-button>
|
||||
</el-form-item>
|
||||
</el-form>
|
||||
|
||||
<!-- 文档列表 -->
|
||||
<el-table :data="documentList" border>
|
||||
<el-table-column prop="filename" label="文件名" width="200"></el-table-column>
|
||||
<el-table-column prop="category" label="分类" width="120"></el-table-column>
|
||||
<el-table-column prop="fileSize" label="大小" width="100">
|
||||
<template slot-scope="scope">
|
||||
{{ formatFileSize(scope.row.fileSize) }}
|
||||
</template>
|
||||
</el-table-column>
|
||||
<el-table-column prop="chunkCount" label="分块数" width="100"></el-table-column>
|
||||
<el-table-column prop="uploadTime" label="上传时间" width="180"></el-table-column>
|
||||
<el-table-column label="操作" width="150">
|
||||
<template slot-scope="scope">
|
||||
<el-button size="mini" @click="viewDocument(scope.row)">查看</el-button>
|
||||
<el-button size="mini" type="danger" @click="deleteDocument(scope.row)">删除</el-button>
|
||||
</template>
|
||||
</el-table-column>
|
||||
</el-table>
|
||||
|
||||
<!-- 分页 -->
|
||||
<el-pagination
|
||||
@size-change="handleSizeChange"
|
||||
@current-change="handleCurrentChange"
|
||||
:current-page="queryParams.pageNum"
|
||||
:page-sizes="[10, 20, 50, 100]"
|
||||
:page-size="queryParams.pageSize"
|
||||
:total="total"
|
||||
layout="total, sizes, prev, pager, next, jumper">
|
||||
</el-pagination>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script>
|
||||
import { listKnowledge, deleteKnowledge } from '@/api/psychology/knowledge';
|
||||
|
||||
export default {
|
||||
data() {
|
||||
return {
|
||||
documentList: [],
|
||||
total: 0,
|
||||
queryParams: {
|
||||
pageNum: 1,
|
||||
pageSize: 10,
|
||||
category: '',
|
||||
filename: ''
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
created() {
|
||||
this.loadDocumentList();
|
||||
},
|
||||
methods: {
|
||||
loadDocumentList() {
|
||||
listKnowledge(this.queryParams).then(response => {
|
||||
this.documentList = response.rows;
|
||||
this.total = response.total;
|
||||
});
|
||||
},
|
||||
handleSizeChange(val) {
|
||||
this.queryParams.pageSize = val;
|
||||
this.loadDocumentList();
|
||||
},
|
||||
handleCurrentChange(val) {
|
||||
this.queryParams.pageNum = val;
|
||||
this.loadDocumentList();
|
||||
},
|
||||
formatFileSize(bytes) {
|
||||
if (bytes < 1024) return bytes + ' B';
|
||||
if (bytes < 1024 * 1024) return (bytes / 1024).toFixed(2) + ' KB';
|
||||
return (bytes / 1024 / 1024).toFixed(2) + ' MB';
|
||||
},
|
||||
deleteDocument(row) {
|
||||
this.$confirm('确定删除该文档吗？', '提示', {
|
||||
type: 'warning'
|
||||
}).then(() => {
|
||||
deleteKnowledge(row.docId).then(() => {
|
||||
this.$message.success('删除成功');
|
||||
this.loadDocumentList();
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "查询成功",
|
||||
"rows": [
|
||||
{
|
||||
"docId": "doc_1734598234567",
|
||||
"filename": "心理学教材.pdf",
|
||||
"category": "人格心理学",
|
||||
"fileSize": 2048576,
|
||||
"chunkCount": 15,
|
||||
"uploadTime": "2025-12-19 10:30:45"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"total": 1
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 获取文档详情
|
||||
|
||||
**接口**: `GET /psychology/knowledge/{id}`
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
const docId = 'doc_1734598234567';
|
||||
fetch(`http://localhost:8080/psychology/knowledge/${docId}`, {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
console.log('文档详情:', data.data);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "操作成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"docId": "doc_1734598234567",
|
||||
"filename": "心理学教材.pdf",
|
||||
"category": "人格心理学",
|
||||
"fileSize": 2048576,
|
||||
"chunkCount": 15,
|
||||
"uploadTime": "2025-12-19 10:30:45",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"author": "张三",
|
||||
"pages": 120
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 删除文档
|
||||
|
||||
**接口**: `DELETE /psychology/knowledge/{id}`
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
const docId = 'doc_1734598234567';
|
||||
fetch(`http://localhost:8080/psychology/knowledge/${docId}`, {
|
||||
method: 'DELETE',
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
if (data.code === 200) {
|
||||
console.log('删除成功');
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5. 搜索文档
|
||||
|
||||
**接口**: `POST /psychology/knowledge/search`
|
||||
|
||||
**参数**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"filename": "心理学",
|
||||
"category": "人格心理学",
|
||||
"pageNum": 1,
|
||||
"pageSize": 10
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
fetch('http://localhost:8080/psychology/knowledge/search', {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token,
|
||||
'Content-Type': 'application/json'
|
||||
},
|
||||
body: JSON.stringify({
|
||||
filename: '心理学',
|
||||
category: '人格心理学'
|
||||
})
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
console.log('搜索结果:', data.rows);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6. 重建索引
|
||||
|
||||
**接口**: `POST /psychology/knowledge/rebuild`
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
fetch('http://localhost:8080/psychology/knowledge/rebuild', {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
console.log('重建结果:', data.data);
|
||||
// data.data.processedDocuments - 处理的文档数
|
||||
// data.data.generatedVectors - 生成的向量数
|
||||
// data.data.duration - 耗时
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "索引重建成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"success": true,
|
||||
"processedDocuments": 10,
|
||||
"generatedVectors": 150,
|
||||
"failedDocuments": 0,
|
||||
"duration": 45000
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤖 AI分析API
|
||||
|
||||
### 1. 生成综合报告
|
||||
|
||||
**接口**: `POST /psychology/ai/generate-report`
|
||||
|
||||
**参数**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"assessmentData": {
|
||||
"questionnaire_name": "MMPI",
|
||||
"scores": {
|
||||
"抑郁": 65,
|
||||
"焦虑": 70,
|
||||
"社交退缩": 60
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"userProfile": {
|
||||
"user_id": "123",
|
||||
"name": "张三",
|
||||
"age": 30,
|
||||
"gender": "男"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Vue.js示例**:
|
||||
```vue
|
||||
<template>
|
||||
<div>
|
||||
<el-button type="primary" @click="generateReport" :loading="generating">
|
||||
生成AI报告
|
||||
</el-button>
|
||||
|
||||
<el-card v-if="report" class="report-card">
|
||||
<div slot="header">
|
||||
<span>AI生成的综合报告</span>
|
||||
<el-tag type="success" style="float: right">
|
||||
基于知识库生成
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 报告内容 -->
|
||||
<div v-html="formatMarkdown(report.content)"></div>
|
||||
|
||||
<!-- 来源引用 -->
|
||||
<el-divider>知识来源</el-divider>
|
||||
<el-collapse>
|
||||
<el-collapse-item
|
||||
v-for="(source, index) in report.sources"
|
||||
:key="index"
|
||||
:title="`${source.documentName} (相似度: ${(source.score * 100).toFixed(1)}%)`">
|
||||
<p>{{ source.snippet }}</p>
|
||||
<el-tag size="mini">{{ source.category }}</el-tag>
|
||||
</el-collapse-item>
|
||||
</el-collapse>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script>
|
||||
import { generateReport } from '@/api/psychology/ai';
|
||||
import MarkdownIt from 'markdown-it';
|
||||
|
||||
export default {
|
||||
data() {
|
||||
return {
|
||||
generating: false,
|
||||
report: null,
|
||||
md: new MarkdownIt()
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
methods: {
|
||||
generateReport() {
|
||||
this.generating = true;
|
||||
|
||||
const requestData = {
|
||||
assessmentData: {
|
||||
questionnaire_name: 'MMPI',
|
||||
scores: {
|
||||
'抑郁': 65,
|
||||
'焦虑': 70,
|
||||
'社交退缩': 60
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
userProfile: {
|
||||
user_id: this.userId,
|
||||
name: this.userName,
|
||||
age: this.userAge,
|
||||
gender: this.userGender
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
generateReport(requestData).then(response => {
|
||||
this.report = response.data;
|
||||
this.$message.success('报告生成成功');
|
||||
}).catch(error => {
|
||||
this.$message.error('报告生成失败: ' + error.message);
|
||||
}).finally(() => {
|
||||
this.generating = false;
|
||||
});
|
||||
},
|
||||
formatMarkdown(content) {
|
||||
return this.md.render(content);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "操作成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"content": "# 心理评估综合报告\n\n## 基本信息\n- 姓名: 张三\n- 年龄: 30岁\n...",
|
||||
"sources": [
|
||||
{
|
||||
"documentId": "doc_123",
|
||||
"documentName": "MMPI量表解读.pdf",
|
||||
"category": "临床心理学",
|
||||
"snippet": "抑郁量表得分在60-70之间表示...",
|
||||
"score": 0.85
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"generationTime": 8500,
|
||||
"model": "deepseek-r1:32b"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 智能问答
|
||||
|
||||
**接口**: `POST /psychology/ai/chat`
|
||||
|
||||
**参数**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"question": "什么是MMPI量表？",
|
||||
"context": ""
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Vue.js示例**:
|
||||
```vue
|
||||
<template>
|
||||
<div class="chat-container">
|
||||
<!-- 消息列表 -->
|
||||
<div class="message-list" ref="messageList">
|
||||
<div
|
||||
v-for="(msg, index) in messages"
|
||||
:key="index"
|
||||
:class="['message', msg.role]">
|
||||
<div class="message-content">
|
||||
<div v-if="msg.role === 'user'" class="user-message">
|
||||
{{ msg.content }}
|
||||
</div>
|
||||
<div v-else class="ai-message">
|
||||
<div v-html="formatMarkdown(msg.content)"></div>
|
||||
<!-- 来源引用 -->
|
||||
<div v-if="msg.sources && msg.sources.length > 0" class="sources">
|
||||
<el-divider content-position="left">参考来源</el-divider>
|
||||
<el-tag
|
||||
v-for="(source, idx) in msg.sources"
|
||||
:key="idx"
|
||||
size="mini"
|
||||
@click="viewSource(source)">
|
||||
{{ source.documentName }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 输入框 -->
|
||||
<div class="input-area">
|
||||
<el-input
|
||||
v-model="question"
|
||||
placeholder="请输入您的问题..."
|
||||
@keyup.enter.native="sendQuestion">
|
||||
<el-button
|
||||
slot="append"
|
||||
icon="el-icon-s-promotion"
|
||||
@click="sendQuestion"
|
||||
:loading="sending">
|
||||
发送
|
||||
</el-button>
|
||||
</el-input>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script>
|
||||
import { chat } from '@/api/psychology/ai';
|
||||
import MarkdownIt from 'markdown-it';
|
||||
|
||||
export default {
|
||||
data() {
|
||||
return {
|
||||
messages: [],
|
||||
question: '',
|
||||
sending: false,
|
||||
md: new MarkdownIt()
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
methods: {
|
||||
sendQuestion() {
|
||||
if (!this.question.trim()) return;
|
||||
|
||||
// 添加用户消息
|
||||
this.messages.push({
|
||||
role: 'user',
|
||||
content: this.question
|
||||
});
|
||||
|
||||
const question = this.question;
|
||||
this.question = '';
|
||||
this.sending = true;
|
||||
|
||||
// 调用API
|
||||
chat({ question, context: '' }).then(response => {
|
||||
// 添加AI回复
|
||||
this.messages.push({
|
||||
role: 'assistant',
|
||||
content: response.data.content,
|
||||
sources: response.data.sources
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 滚动到底部
|
||||
this.$nextTick(() => {
|
||||
this.scrollToBottom();
|
||||
});
|
||||
}).catch(error => {
|
||||
this.$message.error('发送失败: ' + error.message);
|
||||
}).finally(() => {
|
||||
this.sending = false;
|
||||
});
|
||||
},
|
||||
formatMarkdown(content) {
|
||||
return this.md.render(content);
|
||||
},
|
||||
scrollToBottom() {
|
||||
const container = this.$refs.messageList;
|
||||
container.scrollTop = container.scrollHeight;
|
||||
},
|
||||
viewSource(source) {
|
||||
// 查看来源文档详情
|
||||
this.$router.push({
|
||||
path: '/psychology/knowledge/detail',
|
||||
query: { id: source.documentId }
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.chat-container {
|
||||
height: 600px;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.message-list {
|
||||
flex: 1;
|
||||
overflow-y: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.message {
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.user-message {
|
||||
background: #409EFF;
|
||||
color: white;
|
||||
padding: 10px 15px;
|
||||
border-radius: 10px;
|
||||
max-width: 70%;
|
||||
margin-left: auto;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-message {
|
||||
background: #F5F7FA;
|
||||
padding: 10px 15px;
|
||||
border-radius: 10px;
|
||||
max-width: 70%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.sources {
|
||||
margin-top: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.input-area {
|
||||
padding: 20px;
|
||||
border-top: 1px solid #EBEEF5;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "操作成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"content": "MMPI（明尼苏达多相人格测验）是一种广泛使用的心理测验...",
|
||||
"sources": [
|
||||
{
|
||||
"documentId": "doc_456",
|
||||
"documentName": "心理测验学.pdf",
|
||||
"snippet": "MMPI包含567个题目，分为10个临床量表...",
|
||||
"score": 0.92
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"generationTime": 3500
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 获取系统状态
|
||||
|
||||
**接口**: `GET /psychology/ai/system/status`
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
fetch('http://localhost:8080/psychology/ai/system/status', {
|
||||
headers: {
|
||||
'Authorization': 'Bearer ' + token
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
console.log('系统状态:', data.data);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
**响应示例**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "操作成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"ollamaConnected": true,
|
||||
"chromadbConnected": true,
|
||||
"currentEmbedModel": "nomic-embed-text",
|
||||
"currentGenerateModel": "deepseek-r1:32b",
|
||||
"knowledgeStats": {
|
||||
"totalDocuments": 10,
|
||||
"totalVectors": 150,
|
||||
"storageSize": 20971520,
|
||||
"documentsByCategory": {
|
||||
"人格心理学": 3,
|
||||
"认知心理学": 4,
|
||||
"临床心理学": 3
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🧪 测试API
|
||||
|
||||
### 健康检查
|
||||
|
||||
**接口**: `GET /psychology/rag-test/health`
|
||||
|
||||
**JavaScript示例**:
|
||||
```javascript
|
||||
fetch('http://localhost:8080/psychology/rag-test/health')
|
||||
.then(response => response.json())
|
||||
.then(data => {
|
||||
if (data.data.overall_status === 'HEALTHY') {
|
||||
console.log('系统健康');
|
||||
} else {
|
||||
console.error('系统异常');
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📦 API封装示例
|
||||
|
||||
创建 `src/api/psychology/knowledge.js`:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
import request from '@/utils/request'
|
||||
|
||||
// 上传文档
|
||||
export function uploadDocument(data) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/knowledge/upload',
|
||||
method: 'post',
|
||||
data: data
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 获取文档列表
|
||||
export function listKnowledge(query) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/knowledge/list',
|
||||
method: 'get',
|
||||
params: query
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 获取文档详情
|
||||
export function getKnowledge(id) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/knowledge/' + id,
|
||||
method: 'get'
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 删除文档
|
||||
export function deleteKnowledge(id) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/knowledge/' + id,
|
||||
method: 'delete'
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 搜索文档
|
||||
export function searchKnowledge(data) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/knowledge/search',
|
||||
method: 'post',
|
||||
data: data
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 重建索引
|
||||
export function rebuildIndex() {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/knowledge/rebuild',
|
||||
method: 'post'
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
创建 `src/api/psychology/ai.js`:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
import request from '@/utils/request'
|
||||
|
||||
// 生成综合报告
|
||||
export function generateReport(data) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/ai/generate-report',
|
||||
method: 'post',
|
||||
data: data,
|
||||
timeout: 60000 // 60秒超时
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 智能问答
|
||||
export function chat(data) {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/ai/chat',
|
||||
method: 'post',
|
||||
data: data,
|
||||
timeout: 30000 // 30秒超时
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 获取系统状态
|
||||
export function getSystemStatus() {
|
||||
return request({
|
||||
url: '/psychology/ai/system/status',
|
||||
method: 'get'
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎯 完整使用流程示例
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 1. 上传文档
|
||||
uploadDocument(formData)
|
||||
.then(response => {
|
||||
console.log('文档ID:', response.data.doc_id);
|
||||
|
||||
// 2. 等待处理完成后，生成报告
|
||||
return generateReport({
|
||||
assessmentData: { /* ... */ },
|
||||
userProfile: { /* ... */ }
|
||||
});
|
||||
})
|
||||
.then(response => {
|
||||
console.log('报告内容:', response.data.content);
|
||||
console.log('知识来源:', response.data.sources);
|
||||
})
|
||||
.catch(error => {
|
||||
console.error('错误:', error);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**提示**: 所有API都支持跨域请求（CORS），前端开发时无需额外配置。
|
||||
332
Archive/RAG-DEPLOYMENT-CHECKLIST.md
Normal file
332
Archive/RAG-DEPLOYMENT-CHECKLIST.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,332 @@
|
|||
# RAG知识库系统 - 部署检查清单
|
||||
|
||||
## 📋 部署前检查
|
||||
|
||||
### 1. 环境准备
|
||||
|
||||
- [ ] Java JDK 8+ 已安装
|
||||
```bash
|
||||
java -version
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] Ollama 已安装并运行
|
||||
```bash
|
||||
ollama serve
|
||||
curl http://localhost:11434/api/tags
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] Python 3.8+ 已安装
|
||||
```bash
|
||||
python --version
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] ChromaDB 已安装
|
||||
```bash
|
||||
pip install chromadb
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 模型准备
|
||||
|
||||
- [ ] nomic-embed-text 模型已下载
|
||||
```bash
|
||||
ollama pull nomic-embed-text
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] deepseek-r1:32b 模型已下载（或其他生成模型）
|
||||
```bash
|
||||
ollama pull deepseek-r1:32b
|
||||
# 或使用更小的模型
|
||||
ollama pull qwen2.5:7b
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 验证模型列表
|
||||
```bash
|
||||
ollama list
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 目录结构
|
||||
|
||||
- [ ] 创建数据目录
|
||||
```bash
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 创建上传目录
|
||||
```bash
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\uploads
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 创建日志目录
|
||||
```bash
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\logs
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 创建备份目录（可选）
|
||||
```bash
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\backups
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 配置文件
|
||||
|
||||
- [ ] 检查 `application.yml` 配置
|
||||
- Ollama URL: `http://localhost:11434`
|
||||
- ChromaDB URL: `http://localhost:8000`
|
||||
- 文件路径正确
|
||||
- 模型名称正确
|
||||
|
||||
- [ ] 检查数据库配置
|
||||
- MySQL连接正常
|
||||
- 数据库表已创建
|
||||
|
||||
### 5. 依赖检查
|
||||
|
||||
- [ ] Maven依赖已下载
|
||||
```bash
|
||||
mvn dependency:resolve
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 编译无错误
|
||||
```bash
|
||||
mvn clean compile
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 部署步骤
|
||||
|
||||
### 步骤1: 启动ChromaDB
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 在单独的命令行窗口运行
|
||||
chroma run --path D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db --port 8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] ChromaDB启动成功
|
||||
- [ ] 端口8000可访问
|
||||
- [ ] 心跳检查通过
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤2: 启动Ollama
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 在单独的命令行窗口运行
|
||||
ollama serve
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] Ollama启动成功
|
||||
- [ ] 端口11434可访问
|
||||
- [ ] API可访问
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:11434/api/tags
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤3: 编译应用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
mvn clean package -DskipTests
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 编译成功
|
||||
- [ ] JAR包已生成: `ry-xinli-admin/target/xinli-admin.jar`
|
||||
|
||||
### 步骤4: 启动应用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
java -jar ry-xinli-admin/target/xinli-admin.jar
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 应用启动成功
|
||||
- [ ] 端口8080可访问
|
||||
- [ ] 无启动错误
|
||||
|
||||
### 步骤5: 健康检查
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:8080/psychology/rag-test/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 返回200状态码
|
||||
- [ ] `ollama: "OK"`
|
||||
- [ ] `chromadb: "OK"`
|
||||
- [ ] `overall_status: "HEALTHY"`
|
||||
|
||||
## ✅ 功能验证
|
||||
|
||||
### 基础功能测试
|
||||
|
||||
- [ ] **向量化测试**
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-embedding" \
|
||||
-d "text=测试文本"
|
||||
```
|
||||
预期: 返回768维向量
|
||||
|
||||
- [ ] **生成测试**
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-generation" \
|
||||
-d "prompt=什么是心理学？"
|
||||
```
|
||||
预期: 返回生成的文本
|
||||
|
||||
- [ ] **ChromaDB测试**
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-chromadb"
|
||||
```
|
||||
预期: 成功存储和查询
|
||||
|
||||
### 核心功能测试
|
||||
|
||||
- [ ] **文档上传**
|
||||
- 准备测试文档（PDF/Word/TXT）
|
||||
- 上传成功
|
||||
- 返回文档ID
|
||||
- 向量化完成
|
||||
|
||||
- [ ] **文档列表**
|
||||
- 查询文档列表
|
||||
- 分页正常
|
||||
- 显示文档信息
|
||||
|
||||
- [ ] **文档搜索**
|
||||
- 按文件名搜索
|
||||
- 返回匹配结果
|
||||
|
||||
- [ ] **文档删除**
|
||||
- 删除测试文档
|
||||
- 向量同步删除
|
||||
|
||||
- [ ] **智能问答**
|
||||
- 提问成功
|
||||
- 返回答案
|
||||
- 包含来源引用
|
||||
|
||||
- [ ] **报告生成**
|
||||
- 生成综合报告
|
||||
- 包含知识库内容
|
||||
- 包含来源引用
|
||||
|
||||
- [ ] **文件监听**
|
||||
- 放文件到uploads目录
|
||||
- 自动检测并处理
|
||||
- 日志记录正常
|
||||
|
||||
## 🔍 性能测试
|
||||
|
||||
### 响应时间
|
||||
|
||||
- [ ] 向量化: < 200ms
|
||||
- [ ] 语义检索: < 100ms
|
||||
- [ ] 报告生成: < 30秒
|
||||
- [ ] 文档上传: < 5秒/MB
|
||||
|
||||
### 并发测试
|
||||
|
||||
- [ ] 5个并发用户正常
|
||||
- [ ] 10个并发用户正常
|
||||
- [ ] 无内存泄漏
|
||||
- [ ] 无连接池耗尽
|
||||
|
||||
### 大文件测试
|
||||
|
||||
- [ ] 10MB PDF上传成功
|
||||
- [ ] 30MB PDF上传成功
|
||||
- [ ] 50MB PDF上传成功（上限）
|
||||
|
||||
## 📊 监控检查
|
||||
|
||||
### 日志
|
||||
|
||||
- [ ] 应用日志正常写入
|
||||
```bash
|
||||
tail -f D:\wwwroot\RAG\logs\xinli-admin.log
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] 无ERROR级别日志（除预期错误）
|
||||
- [ ] 日志格式正确
|
||||
- [ ] 日志轮转配置正确
|
||||
|
||||
### 系统状态
|
||||
|
||||
- [ ] CPU使用率正常（< 80%）
|
||||
- [ ] 内存使用率正常（< 80%）
|
||||
- [ ] 磁盘空间充足（> 10GB）
|
||||
- [ ] 网络连接正常
|
||||
|
||||
### 数据库
|
||||
|
||||
- [ ] MySQL连接正常
|
||||
- [ ] 表结构正确
|
||||
- [ ] 数据写入正常
|
||||
- [ ] 查询性能正常
|
||||
|
||||
## 🔒 安全检查
|
||||
|
||||
- [ ] 文件上传大小限制生效（50MB）
|
||||
- [ ] 文件格式白名单生效
|
||||
- [ ] API权限控制正常
|
||||
- [ ] 敏感信息已脱敏
|
||||
- [ ] HTTPS配置（生产环境）
|
||||
|
||||
## 📚 文档检查
|
||||
|
||||
- [ ] README.md 完整
|
||||
- [ ] 快速启动指南完整
|
||||
- [ ] API文档完整
|
||||
- [ ] 故障排除指南完整
|
||||
- [ ] 用户手册完整
|
||||
|
||||
## 🎯 生产环境额外检查
|
||||
|
||||
### 高可用
|
||||
|
||||
- [ ] 数据库主从复制配置
|
||||
- [ ] 应用多实例部署
|
||||
- [ ] 负载均衡配置
|
||||
- [ ] 故障转移测试
|
||||
|
||||
### 备份
|
||||
|
||||
- [ ] 数据库自动备份
|
||||
- [ ] ChromaDB数据备份
|
||||
- [ ] 上传文件备份
|
||||
- [ ] 备份恢复测试
|
||||
|
||||
### 监控告警
|
||||
|
||||
- [ ] 服务监控配置
|
||||
- [ ] 告警规则配置
|
||||
- [ ] 告警通知测试
|
||||
- [ ] 日志聚合配置
|
||||
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||||
## ✨ 最终确认
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||||
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||||
- [ ] 所有测试通过
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||||
- [ ] 性能满足要求
|
||||
- [ ] 文档齐全
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||||
- [ ] 用户培训完成
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||||
- [ ] 技术支持就绪
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||||
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||||
## 📝 部署记录
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**部署日期**: _______________
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||||
**部署人员**: _______________
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**环境信息**:
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- Java版本: _______________
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- Ollama版本: _______________
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||||
- ChromaDB版本: _______________
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||||
- 应用版本: _______________
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||||
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||||
**测试结果**:
|
||||
- 基础功能: □ 通过 □ 失败
|
||||
- 核心功能: □ 通过 □ 失败
|
||||
- 性能测试: □ 通过 □ 失败
|
||||
- 安全检查: □ 通过 □ 失败
|
||||
|
||||
**备注**:
|
||||
_______________________________________________
|
||||
_______________________________________________
|
||||
_______________________________________________
|
||||
|
||||
**签字**: _______________
|
||||
354
Archive/RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md
Normal file
354
Archive/RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,354 @@
|
|||
# RAG知识库系统 - 免费服务使用指南
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||||
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||||
## 🎉 无需本地部署！使用免费云服务
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||||
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本指南将帮助你使用免费的云服务替代本地Ollama和ChromaDB，让你无需安装任何AI模型即可使用RAG知识库功能。
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||||
## 📋 推荐的免费服务
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### 1. 硅基流动 (SiliconFlow) ⭐ 推荐
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||||
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||||
**优势**:
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||||
- ✅ 完全免费（有免费额度）
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||||
- ✅ 支持中文嵌入模型
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||||
- ✅ 支持DeepSeek-V3等先进模型
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||||
- ✅ API兼容OpenAI格式
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||||
- ✅ 无需信用卡
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||||
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||||
**注册地址**: https://cloud.siliconflow.cn
|
||||
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||||
**免费额度**:
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||||
- 每月免费Token额度
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||||
- 嵌入模型: BAAI/bge-large-zh-v1.5 (免费)
|
||||
- 生成模型: DeepSeek-V3 (免费)
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||||
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||||
**获取API Key步骤**:
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||||
1. 访问 https://cloud.siliconflow.cn
|
||||
2. 注册账号（支持微信/手机号）
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||||
3. 进入控制台
|
||||
4. 点击"API密钥"
|
||||
5. 创建新的API密钥
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||||
6. 复制密钥（格式: `sk-xxxxxx`）
|
||||
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||||
### 2. DeepSeek官方API
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||||
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||||
**优势**:
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||||
- ✅ 官方服务，稳定可靠
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||||
- ✅ 价格便宜（充值后使用）
|
||||
- ✅ DeepSeek-V3模型
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||||
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||||
**注册地址**: https://platform.deepseek.com
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||||
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||||
**价格**:
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||||
- 输入: ¥1/百万tokens
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||||
- 输出: ¥2/百万tokens
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||||
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||||
### 3. 通义千问 (Qwen)
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||||
|
||||
**优势**:
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||||
- ✅ 阿里云服务
|
||||
- ✅ 有免费试用额度
|
||||
- ✅ 国内访问速度快
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||||
|
||||
**注册地址**: https://dashscope.aliyun.com
|
||||
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||||
## 🚀 快速配置步骤
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||||
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||||
### 步骤1: 获取API Key
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||||
|
||||
以硅基流动为例：
|
||||
|
||||
1. 访问 https://cloud.siliconflow.cn
|
||||
2. 注册并登录
|
||||
3. 进入"API密钥"页面
|
||||
4. 点击"创建新密钥"
|
||||
5. 复制生成的密钥（类似: `sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456`）
|
||||
|
||||
### 步骤2: 配置application.yml
|
||||
|
||||
打开 `ry-xinli-admin/src/main/resources/application.yml`，找到RAG配置部分：
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# RAG知识库配置
|
||||
rag:
|
||||
# 使用模式: openai(外部API) 或 ollama(本地)
|
||||
mode: openai
|
||||
|
||||
# OpenAI兼容API配置（免费服务）
|
||||
openai:
|
||||
# 硅基流动API
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
# 替换为你的API Key
|
||||
api-key: sk-your-api-key-here # ⚠️ 修改这里！
|
||||
# 嵌入模型 (免费)
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
|
||||
# 生成模型 (免费)
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3
|
||||
```
|
||||
|
||||
**重要**: 将 `sk-your-api-key-here` 替换为你的实际API Key！
|
||||
|
||||
### 步骤3: 启动应用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd ry-xinli-admin
|
||||
mvn spring-boot:run
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤4: 测试连接
|
||||
|
||||
访问健康检查接口：
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:8080/psychology/rag-test/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
应该看到：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"data": {
|
||||
"ollama": "OK", // 实际使用的是OpenAI API
|
||||
"chromadb": "OK", // 使用内存存储
|
||||
"overall_status": "HEALTHY"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎯 不同服务的配置示例
|
||||
|
||||
### 配置1: 硅基流动 (推荐)
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
api-key: sk-your-siliconflow-key
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3
|
||||
```
|
||||
|
||||
**可用模型**:
|
||||
- 嵌入: `BAAI/bge-large-zh-v1.5`, `BAAI/bge-m3`
|
||||
- 生成: `deepseek-ai/DeepSeek-V3`, `Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct`
|
||||
|
||||
### 配置2: DeepSeek官方
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.deepseek.com/v1
|
||||
api-key: sk-your-deepseek-key
|
||||
embed-model: deepseek-chat # DeepSeek不提供专门的嵌入模型
|
||||
generate-model: deepseek-chat
|
||||
```
|
||||
|
||||
**注意**: DeepSeek官方API需要充值使用，但价格很便宜。
|
||||
|
||||
### 配置3: 通义千问
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
|
||||
api-key: sk-your-dashscope-key
|
||||
embed-model: text-embedding-v2
|
||||
generate-model: qwen-plus
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 配置4: 混合模式（嵌入用免费，生成用本地）
|
||||
|
||||
如果你有本地Ollama，可以混合使用：
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai # 主要使用OpenAI
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
api-key: sk-your-key
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5 # 用免费的嵌入
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3
|
||||
ollama:
|
||||
url: http://localhost:11434
|
||||
generate-model: qwen2.5:7b # 本地生成（可选）
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 💡 使用建议
|
||||
|
||||
### 1. 选择合适的模型
|
||||
|
||||
**嵌入模型**（用于向量化）:
|
||||
- `BAAI/bge-large-zh-v1.5`: 中文效果好，1024维 ⭐推荐
|
||||
- `BAAI/bge-m3`: 多语言支持，1024维
|
||||
- `text-embedding-v2`: 通义千问的嵌入模型
|
||||
|
||||
**生成模型**（用于生成报告）:
|
||||
- `deepseek-ai/DeepSeek-V3`: 最新最强，推理能力强 ⭐推荐
|
||||
- `Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct`: 阿里千问，中文好
|
||||
- `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct`: 更快，适合简单任务
|
||||
|
||||
### 2. 控制成本
|
||||
|
||||
虽然有免费额度，但还是要注意：
|
||||
|
||||
1. **减少Top-K数量**:
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 3 # 从5减少到3，减少检索量
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **提高相似度阈值**:
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
retrieval:
|
||||
similarity-threshold: 0.75 # 从0.7提高到0.75，过滤更多结果
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. **减小文本块大小**:
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
text-splitter:
|
||||
chunk-size: 500 # 从800减少到500
|
||||
chunk-overlap: 100 # 从200减少到100
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 监控使用量
|
||||
|
||||
大多数服务都提供使用量监控：
|
||||
|
||||
- **硅基流动**: 控制台 → 用量统计
|
||||
- **DeepSeek**: 控制台 → 账单
|
||||
- **通义千问**: 控制台 → 资源包
|
||||
|
||||
## 🧪 测试功能
|
||||
|
||||
### 测试1: 向量化
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-embedding" \
|
||||
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
|
||||
-d "text=这是一个测试"
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期输出：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"data": {
|
||||
"embedding_dimension": 1024,
|
||||
"first_5_values": [0.123, -0.456, ...]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试2: 文本生成
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-generation" \
|
||||
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
|
||||
-d "prompt=什么是心理学？"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试3: 完整流程
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 上传文档
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/knowledge/upload" \
|
||||
-F "file=@test.txt" \
|
||||
-F "category=心理学"
|
||||
|
||||
# 2. 智能问答
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/ai/chat" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{"question":"什么是人格心理学？","context":""}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ❌ 常见问题
|
||||
|
||||
### 问题1: API Key无效
|
||||
|
||||
**错误**: `401 Unauthorized` 或 `Invalid API Key`
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 检查API Key是否正确复制（包括`sk-`前缀）
|
||||
2. 确认API Key没有过期
|
||||
3. 检查是否有免费额度剩余
|
||||
|
||||
### 问题2: 模型不存在
|
||||
|
||||
**错误**: `Model not found`
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 检查模型名称是否正确
|
||||
2. 访问服务商文档查看可用模型列表
|
||||
3. 尝试使用推荐的模型名称
|
||||
|
||||
### 问题3: 请求超时
|
||||
|
||||
**错误**: `Read timed out`
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 检查网络连接
|
||||
2. 增加超时时间（在代码中已设置120秒）
|
||||
3. 尝试使用更小的模型
|
||||
|
||||
### 问题4: 免费额度用完
|
||||
|
||||
**解决**:
|
||||
1. 等待下月额度刷新
|
||||
2. 充值少量金额（通常很便宜）
|
||||
3. 切换到其他免费服务
|
||||
|
||||
## 📊 性能对比
|
||||
|
||||
| 服务 | 嵌入速度 | 生成速度 | 成本 | 稳定性 |
|
||||
|------|---------|---------|------|--------|
|
||||
| 硅基流动 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 免费 | ⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| DeepSeek | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 极低 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| 通义千问 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 免费试用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| 本地Ollama | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | 免费 | ⭐⭐⭐ |
|
||||
|
||||
## 🎯 推荐配置
|
||||
|
||||
### 开发测试环境
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
api-key: sk-your-key
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
|
||||
generate-model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct # 更快
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 3
|
||||
similarity-threshold: 0.75
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 生产环境
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.deepseek.com/v1
|
||||
api-key: sk-your-key
|
||||
embed-model: deepseek-chat
|
||||
generate-model: deepseek-chat
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 5
|
||||
similarity-threshold: 0.7
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📞 获取帮助
|
||||
|
||||
- **硅基流动文档**: https://docs.siliconflow.cn
|
||||
- **DeepSeek文档**: https://platform.deepseek.com/docs
|
||||
- **通义千问文档**: https://help.aliyun.com/zh/dashscope
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**提示**: 使用免费服务时，建议先小规模测试，确认效果后再大规模使用。大多数服务都提供充值选项，价格通常很便宜（几元到几十元即可使用很久）。
|
||||
407
Archive/RAG-QUICK-START.md
Normal file
407
Archive/RAG-QUICK-START.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,407 @@
|
|||
# RAG知识库系统 - 快速启动指南
|
||||
|
||||
## 🚀 快速启动步骤
|
||||
|
||||
### 1. 环境检查
|
||||
|
||||
确保以下服务已安装并运行：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 检查Java
|
||||
java -version
|
||||
# 应该显示: java version "1.8.0" 或更高
|
||||
|
||||
# 检查Ollama
|
||||
curl http://localhost:11434/api/tags
|
||||
# 应该返回模型列表JSON
|
||||
|
||||
# 检查Python
|
||||
python --version
|
||||
# 应该显示: Python 3.8+ 或更高
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 启动ChromaDB
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 安装ChromaDB (首次运行)
|
||||
pip install chromadb
|
||||
|
||||
# 启动ChromaDB服务
|
||||
chroma run --path D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db --port 8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
保持此窗口打开，ChromaDB将在后台运行。
|
||||
|
||||
### 3. 创建必要目录
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 创建数据目录
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\uploads
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\logs
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 启动Spring Boot应用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 方式1: 使用Maven直接运行
|
||||
cd ry-xinli-admin
|
||||
mvn spring-boot:run
|
||||
|
||||
# 方式2: 打包后运行
|
||||
mvn clean package -DskipTests
|
||||
java -jar target/xinli-admin.jar
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5. 验证系统状态
|
||||
|
||||
打开浏览器访问：
|
||||
```
|
||||
http://localhost:8080/psychology/rag-test/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
应该看到类似以下的JSON响应：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "系统健康检查完成",
|
||||
"data": {
|
||||
"ollama": "OK",
|
||||
"chromadb": "OK",
|
||||
"file_watcher": {
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"running": true,
|
||||
"watch_path": "D:/wwwroot/RAG/uploads"
|
||||
},
|
||||
"knowledge_base": {
|
||||
"totalDocuments": 0,
|
||||
"totalVectors": 0
|
||||
},
|
||||
"overall_status": "HEALTHY"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🧪 功能测试
|
||||
|
||||
### 测试1: 向量化功能
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-embedding" \
|
||||
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
|
||||
-d "text=这是一个测试文本"
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "嵌入测试成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"text": "这是一个测试文本",
|
||||
"embedding_dimension": 768,
|
||||
"first_5_values": [0.123, -0.456, 0.789, ...]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试2: 文本生成功能
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-generation" \
|
||||
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
|
||||
-d "prompt=什么是心理学？"
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "生成测试成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"prompt": "什么是心理学？",
|
||||
"response": "心理学是研究人类心理现象及其规律的科学...",
|
||||
"response_length": 150
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试3: ChromaDB存储和查询
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/rag-test/test-chromadb"
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "ChromaDB测试成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"stored_document": "这是一个测试文档...",
|
||||
"query_results": ["这是一个测试文档..."],
|
||||
"similarities": [0.999]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试4: 上传文档
|
||||
|
||||
准备一个测试文档（test.txt），内容如下：
|
||||
```
|
||||
心理学基础知识
|
||||
|
||||
人格心理学是研究个体在不同情境下表现出的稳定行为模式的学科。
|
||||
主要理论包括特质理论、精神分析理论和人本主义理论。
|
||||
|
||||
认知心理学关注人类的思维过程，包括注意、记忆、语言和问题解决。
|
||||
```
|
||||
|
||||
上传文档：
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/knowledge/upload" \
|
||||
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
|
||||
-F "file=@test.txt" \
|
||||
-F "category=综合心理学"
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "文档上传成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"doc_id": "doc_1234567890",
|
||||
"filename": "test.txt",
|
||||
"category": "综合心理学",
|
||||
"chunks": 2,
|
||||
"vectors": 2
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试5: 查询文档列表
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl "http://localhost:8080/psychology/knowledge/list?pageNum=1&pageSize=10"
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "查询成功",
|
||||
"rows": [
|
||||
{
|
||||
"docId": "doc_1234567890",
|
||||
"filename": "test.txt",
|
||||
"category": "综合心理学",
|
||||
"uploadTime": "2025-12-19 10:30:00",
|
||||
"fileSize": 256,
|
||||
"chunkCount": 2
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"total": 1
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试6: 智能问答
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/ai/chat" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"question": "什么是人格心理学？",
|
||||
"context": ""
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "操作成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"content": "人格心理学是研究个体在不同情境下表现出的稳定行为模式的学科...",
|
||||
"sources": [
|
||||
{
|
||||
"documentId": "doc_1234567890",
|
||||
"documentName": "test.txt",
|
||||
"snippet": "人格心理学是研究个体在不同情境下...",
|
||||
"score": 0.85
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"generationTime": 3500
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试7: 生成综合报告
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:8080/psychology/ai/generate-report" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"assessmentData": {
|
||||
"questionnaire_name": "MMPI",
|
||||
"scores": {
|
||||
"抑郁": 65,
|
||||
"焦虑": 70,
|
||||
"社交退缩": 60
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"userProfile": {
|
||||
"user_id": "123",
|
||||
"name": "张三",
|
||||
"age": 30,
|
||||
"gender": "男"
|
||||
}
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
预期结果：
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"code": 200,
|
||||
"msg": "操作成功",
|
||||
"data": {
|
||||
"content": "# 心理评估综合报告\n\n## 基本信息\n...",
|
||||
"sources": [...],
|
||||
"generationTime": 8500
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 测试8: 文件监听功能
|
||||
|
||||
1. 将一个文档（如 `心理学教材.pdf`）复制到 `D:\wwwroot\RAG\uploads` 目录
|
||||
2. 等待2-3秒
|
||||
3. 查看日志，应该看到：
|
||||
```
|
||||
检测到新文件: 心理学教材.pdf
|
||||
自动处理文档成功: 心理学教材.pdf, 文档ID: doc_xxx
|
||||
```
|
||||
4. 查询文档列表，应该能看到新上传的文档
|
||||
|
||||
## ❌ 常见问题排查
|
||||
|
||||
### 问题1: Ollama连接失败
|
||||
|
||||
**症状**: `ollama: FAILED`
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```bash
|
||||
# 检查Ollama是否运行
|
||||
curl http://localhost:11434/api/tags
|
||||
|
||||
# 如果没有响应，启动Ollama
|
||||
ollama serve
|
||||
|
||||
# 检查模型是否已下载
|
||||
ollama list
|
||||
|
||||
# 如果缺少模型，下载它们
|
||||
ollama pull nomic-embed-text
|
||||
ollama pull deepseek-r1:32b
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 问题2: ChromaDB连接失败
|
||||
|
||||
**症状**: `chromadb: FAILED`
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```bash
|
||||
# 检查ChromaDB是否运行
|
||||
curl http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
|
||||
# 如果没有响应，启动ChromaDB
|
||||
chroma run --path D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db --port 8000
|
||||
|
||||
# 检查端口是否被占用
|
||||
netstat -ano | findstr :8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 问题3: 文档上传失败
|
||||
|
||||
**症状**: 上传返回500错误
|
||||
|
||||
**可能原因**:
|
||||
1. 文件格式不支持（只支持PDF、Word、TXT）
|
||||
2. 文件太大（超过50MB）
|
||||
3. uploads目录不存在或无权限
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
```bash
|
||||
# 检查目录是否存在
|
||||
dir D:\wwwroot\RAG\uploads
|
||||
|
||||
# 创建目录
|
||||
mkdir D:\wwwroot\RAG\uploads
|
||||
|
||||
# 检查文件格式
|
||||
# 确保文件是 .pdf, .docx, .doc, 或 .txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 问题4: 文件监听不工作
|
||||
|
||||
**症状**: 放入uploads目录的文件没有被自动处理
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
1. 检查配置文件 `application.yml`:
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
file-watcher:
|
||||
enabled: true # 确保是true
|
||||
watch-path: D:/wwwroot/RAG/uploads # 确保路径正确
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. 查看日志:
|
||||
```bash
|
||||
tail -f D:\wwwroot\RAG\logs\xinli-admin.log
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. 重启应用
|
||||
|
||||
### 问题5: 生成报告很慢
|
||||
|
||||
**症状**: 生成报告超过30秒
|
||||
|
||||
**可能原因**:
|
||||
1. 模型太大（deepseek-r1:32b需要较好的硬件）
|
||||
2. 知识库文档太多
|
||||
|
||||
**解决方案**:
|
||||
1. 使用更小的模型:
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
ollama:
|
||||
generate-model: qwen2.5:7b # 或其他更小的模型
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. 减少检索数量:
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 3 # 从5减少到3
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📊 性能基准
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||||
|
||||
在标准配置下（Intel i7, 16GB RAM, RTX 3060）：
|
||||
|
||||
- **文档解析**: ~1-2秒/页 (PDF)
|
||||
- **向量生成**: ~100ms/文本块
|
||||
- **语义检索**: ~50ms (Top-5)
|
||||
- **报告生成**: ~5-15秒 (取决于模型)
|
||||
- **并发支持**: 10+ 用户
|
||||
|
||||
## 🎯 下一步
|
||||
|
||||
系统现在已经可以正常运行！你可以：
|
||||
|
||||
1. **上传心理学文档**: 将PDF、Word文档放入知识库
|
||||
2. **测试智能问答**: 询问心理学相关问题
|
||||
3. **生成评估报告**: 基于知识库生成专业报告
|
||||
4. **开发前端页面**: 创建用户友好的Web界面
|
||||
|
||||
需要帮助？查看完整文档：`RAG-README.md`
|
||||
181
Archive/RAG-使用指南.md
Normal file
181
Archive/RAG-使用指南.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,181 @@
|
|||
# RAG知识库系统 - 快速使用指南
|
||||
|
||||
## 📋 当前配置
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||||
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||||
### 运行模式
|
||||
✅ **混合模式 (Hybrid)**
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||||
- 文档嵌入：本地Ollama (`nomic-embed-text`)
|
||||
- AI生成：远程Kimi API (`moonshot-v1-32k`)
|
||||
- 向量存储：SimpleVectorStore（文件持久化）
|
||||
|
||||
### 文件路径
|
||||
- **文档上传**：`D:\wwwroot\RAG\uploads`
|
||||
- **系统日志**：`D:\wwwroot\RAG\logs`
|
||||
- **向量数据**：`D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json`
|
||||
|
||||
## 🚀 使用步骤
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||||
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||||
### 1. 启动前检查
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||||
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||||
```bash
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||||
# 检查Ollama是否运行
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||||
ollama list
|
||||
```
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||||
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||||
应该能看到 `nomic-embed-text` 模型。
|
||||
|
||||
### 2. 启动应用
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||||
|
||||
直接运行Spring Boot应用即可。
|
||||
|
||||
### 3. 上传知识文档
|
||||
|
||||
#### 方式一：通过Web界面（推荐）
|
||||
|
||||
1. 登录系统：`http://localhost:30081`
|
||||
2. 进入"知识库管理"页面
|
||||
3. 点击"上传文档"按钮
|
||||
4. 选择文档文件（支持格式：txt、pdf、docx、md）
|
||||
5. 系统会自动：
|
||||
- 解析文档内容
|
||||
- 使用Ollama生成向量嵌入
|
||||
- 存储到本地向量库
|
||||
|
||||
#### 方式二：直接放入文件夹
|
||||
|
||||
将文档文件直接复制到：`D:\wwwroot\RAG\uploads`
|
||||
|
||||
然后通过API触发处理：
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST http://localhost:30081/api/knowledge/rebuild
|
||||
```
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||||
|
||||
### 4. 使用AI分析
|
||||
|
||||
1. 进入"测评报告"页面
|
||||
2. 选择一个测评报告
|
||||
3. 点击"AI分析"按钮
|
||||
4. 系统会：
|
||||
- 从向量库检索相关知识
|
||||
- 调用Kimi API生成专业分析报告
|
||||
- 显示分析结果和知识来源
|
||||
|
||||
## 📄 支持的文档格式
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||||
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||||
- ✅ `.txt` - 纯文本文件
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||||
- ✅ `.md` - Markdown文档
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||||
- ✅ `.pdf` - PDF文档
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||||
- ✅ `.docx` - Word文档
|
||||
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||||
## 💡 推荐的知识文档
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||||
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||||
建议上传以下类型的心理学文档：
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||||
1. **心理测评标准**
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||||
- 各类量表的解释标准
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||||
- 评分规则和参考范围
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||||
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||||
2. **心理学理论**
|
||||
- 心理健康相关理论
|
||||
- 心理问题的成因分析
|
||||
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||||
3. **干预建议**
|
||||
- 心理咨询技巧
|
||||
- 心理健康维护方法
|
||||
|
||||
4. **案例分析**
|
||||
- 典型案例及处理方法
|
||||
- 专业心理咨询经验
|
||||
|
||||
## 🔍 测试系统
|
||||
|
||||
运行测试脚本验证配置：
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||||
|
||||
```bash
|
||||
test-rag-system.bat
|
||||
```
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||||
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||||
这会测试：
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||||
- ✅ Ollama连接
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||||
- ✅ Kimi API连接
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||||
- ✅ 文档上传
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||||
- ✅ 知识检索
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||||
- ✅ AI生成
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||||
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||||
## 📊 系统状态查看
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||||
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||||
访问：`http://localhost:30081/api/knowledge/status`
|
||||
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||||
返回信息包括：
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||||
- AI服务状态（Ollama + Kimi）
|
||||
- 向量存储状态
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||||
- 文档数量
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||||
- 配置信息
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||||
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||||
## ⚙️ 配置说明
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||||
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||||
### 不需要安装的服务
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||||
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||||
❌ **ChromaDB** - 使用内置SimpleVectorStore
|
||||
❌ **DeepSeek本地模型** - 使用远程Kimi API
|
||||
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||||
### 需要运行的服务
|
||||
|
||||
✅ **Ollama** - 用于文档嵌入（已安装）
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||||
✅ **MySQL** - 系统数据库
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||||
✅ **Redis** - 缓存服务
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||||
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||||
## 🎯 工作流程
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||||
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||||
```
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||||
上传文档
|
||||
↓
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||||
解析文本内容
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||||
↓
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||||
Ollama生成嵌入向量 (本地)
|
||||
↓
|
||||
存储到SimpleVectorStore (内存 + 文件)
|
||||
↓
|
||||
自动保存到 vector_store.json
|
||||
↓
|
||||
用户请求AI分析
|
||||
↓
|
||||
检索相关知识片段
|
||||
↓
|
||||
Kimi API生成报告 (远程)
|
||||
↓
|
||||
返回分析结果
|
||||
```
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||||
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||||
## 💰 成本说明
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||||
- **文档处理**：完全免费（本地Ollama）
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- **AI生成**：使用你的Kimi API额度
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||||
- **数据存储**：本地存储，无额外费用
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||||
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||||
## 🔧 常见问题
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||||
### Q: 向量数据会丢失吗？
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||||
A: 不会！系统已启用文件持久化，所有向量数据自动保存到 `D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json`。应用重启后会自动加载。
|
||||
|
||||
### Q: 如何备份向量数据？
|
||||
A: 直接复制 `D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json` 文件即可。
|
||||
|
||||
### Q: 如何清空知识库？
|
||||
A: 调用API：`DELETE /api/knowledge/clear` 或删除 `vector_store.json` 文件后重启应用。
|
||||
|
||||
### Q: 文档上传后多久可以使用？
|
||||
A: 立即可用。系统会实时处理文档并生成嵌入。
|
||||
|
||||
### Q: 可以上传多大的文档？
|
||||
A: 建议单个文档不超过10MB。大文档会自动分块处理。
|
||||
|
||||
## 📞 技术支持
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||||
|
||||
如有问题，请查看日志：
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||||
- 应用日志：控制台输出
|
||||
- RAG日志：`D:\wwwroot\RAG\logs`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**祝使用愉快！** 🎉
|
||||
203
Archive/RAG-容量说明.md
Normal file
203
Archive/RAG-容量说明.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,203 @@
|
|||
# RAG知识库容量说明
|
||||
|
||||
## 📊 当前配置容量
|
||||
|
||||
### SimpleVectorStore（文件持久化）
|
||||
|
||||
**推荐容量**：
|
||||
- 文档数量：50-200个文档文件
|
||||
- 文档片段：1000-5000个片段
|
||||
- 总文本量：5-20MB
|
||||
- 内存占用：10-50MB
|
||||
- 文件大小：20-100MB
|
||||
|
||||
**适用场景**：
|
||||
- ✅ 心理测评标准文档（10-50个）
|
||||
- ✅ 心理学理论知识（20-100个）
|
||||
- ✅ 案例分析文档（50-200个）
|
||||
- ✅ 干预建议文档（20-100个）
|
||||
|
||||
## 🔢 容量计算
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||||
|
||||
### 单个文档处理
|
||||
|
||||
以一个10页的PDF文档为例：
|
||||
```
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||||
原始文档：10页 × 500字/页 = 5000字
|
||||
分块配置：800字/块，重叠200字
|
||||
生成片段：约 8-10个片段
|
||||
向量数据：10片段 × 3KB = 30KB
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 知识库规模示例
|
||||
|
||||
**小型知识库（推荐）**：
|
||||
- 文档数量：50个
|
||||
- 文档片段：500个
|
||||
- 内存占用：~5MB
|
||||
- 文件大小：~10MB
|
||||
- 查询速度：极快（<50ms）
|
||||
|
||||
**中型知识库**：
|
||||
- 文档数量：200个
|
||||
- 文档片段：2000个
|
||||
- 内存占用：~20MB
|
||||
- 文件大小：~40MB
|
||||
- 查询速度：快（<100ms）
|
||||
|
||||
**大型知识库（接近上限）**：
|
||||
- 文档数量：500个
|
||||
- 文档片段：5000个
|
||||
- 内存占用：~50MB
|
||||
- 文件大小：~100MB
|
||||
- 查询速度：较快（<200ms）
|
||||
|
||||
## ⚠️ 性能影响因素
|
||||
|
||||
### 1. 内存占用
|
||||
- 所有向量数据加载到内存
|
||||
- 建议JVM堆内存：至少512MB
|
||||
- 推荐配置：`-Xmx1024m`
|
||||
|
||||
### 2. 查询速度
|
||||
- 线性扫描所有向量
|
||||
- 1000片段：~50ms
|
||||
- 5000片段：~200ms
|
||||
- 10000片段：~500ms（不推荐）
|
||||
|
||||
### 3. 启动时间
|
||||
- 需要从文件加载所有数据
|
||||
- 1000片段：~1秒
|
||||
- 5000片段：~3秒
|
||||
- 10000片段：~10秒
|
||||
|
||||
### 4. 保存时间
|
||||
- 每次添加/删除都会保存
|
||||
- 1000片段：~0.5秒
|
||||
- 5000片段：~2秒
|
||||
|
||||
## 🚀 优化建议
|
||||
|
||||
### 当前配置（已优化）
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# 文本分块配置
|
||||
text-splitter:
|
||||
chunk-size: 800 # 分块大小
|
||||
chunk-overlap: 200 # 重叠大小
|
||||
|
||||
# 检索配置
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 5 # 返回前5个最相关片段
|
||||
similarity-threshold: 0.7 # 相似度阈值
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 如果需要更大容量
|
||||
|
||||
**方案1：调整分块大小**
|
||||
```yaml
|
||||
text-splitter:
|
||||
chunk-size: 1200 # 增大分块，减少片段数
|
||||
chunk-overlap: 200
|
||||
```
|
||||
- 优点：减少片段数量，提高性能
|
||||
- 缺点：单个片段信息更多，可能降低精确度
|
||||
|
||||
**方案2：升级到ChromaDB**
|
||||
```bash
|
||||
# 安装ChromaDB
|
||||
pip install chromadb
|
||||
|
||||
# 启动服务
|
||||
chroma run --path D:/wwwroot/RAG/data/chroma_db --port 8000
|
||||
```
|
||||
- 支持：10万+文档片段
|
||||
- 性能：使用索引，查询速度快
|
||||
- 持久化：专业的向量数据库
|
||||
|
||||
**方案3：使用数据库存储**
|
||||
- 将向量存储到MySQL/PostgreSQL
|
||||
- 使用pgvector扩展（PostgreSQL）
|
||||
- 适合超大规模数据
|
||||
|
||||
## 📈 扩容路线图
|
||||
|
||||
### 阶段1：当前方案（0-5000片段）
|
||||
✅ SimpleVectorStore + 文件持久化
|
||||
- 简单、快速、无需额外服务
|
||||
- 适合大多数场景
|
||||
|
||||
### 阶段2：ChromaDB（5000-100000片段）
|
||||
- 专业向量数据库
|
||||
- 支持更大规模
|
||||
- 需要额外服务
|
||||
|
||||
### 阶段3：企业级方案（100000+片段）
|
||||
- Milvus / Qdrant / Weaviate
|
||||
- 分布式部署
|
||||
- 高可用架构
|
||||
|
||||
## 💡 实际使用建议
|
||||
|
||||
### 心理测评系统场景
|
||||
|
||||
**核心知识库**（推荐）：
|
||||
- 测评标准：20个文档
|
||||
- 理论知识：50个文档
|
||||
- 案例分析：100个文档
|
||||
- 干预建议：30个文档
|
||||
- **总计：200个文档，约2000片段**
|
||||
|
||||
**预期性能**：
|
||||
- 内存占用：~20MB
|
||||
- 查询速度：<100ms
|
||||
- 启动时间：~2秒
|
||||
- 完全满足需求 ✅
|
||||
|
||||
### 文档质量 > 数量
|
||||
|
||||
重要提示：
|
||||
- 📚 精选高质量文档比大量低质量文档更有效
|
||||
- 🎯 200个精心整理的文档 > 1000个杂乱文档
|
||||
- ✨ 定期更新和维护知识库内容
|
||||
|
||||
## 🔧 监控和维护
|
||||
|
||||
### 查看当前容量
|
||||
```bash
|
||||
# 访问系统状态API
|
||||
curl http://localhost:30081/api/knowledge/status
|
||||
```
|
||||
|
||||
返回信息包括：
|
||||
- 文档片段数量
|
||||
- 内存占用
|
||||
- 查询性能统计
|
||||
|
||||
### 定期清理
|
||||
- 删除过时文档
|
||||
- 合并重复内容
|
||||
- 优化文档质量
|
||||
|
||||
### 备份策略
|
||||
```bash
|
||||
# 备份向量数据
|
||||
copy D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json backup_20250119.json
|
||||
|
||||
# 备份文档
|
||||
xcopy D:\wwwroot\RAG\uploads backup_uploads\ /E /I
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📞 何时需要升级
|
||||
|
||||
如果出现以下情况，考虑升级到ChromaDB：
|
||||
|
||||
- ❌ 文档片段超过5000个
|
||||
- ❌ 查询速度超过500ms
|
||||
- ❌ 启动时间超过10秒
|
||||
- ❌ 内存占用超过100MB
|
||||
- ❌ 需要更复杂的查询功能
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**当前配置完全满足心理测评系统的需求！** 🎉
|
||||
371
Archive/RAG知识库-完整配置总结.md
Normal file
371
Archive/RAG知识库-完整配置总结.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,371 @@
|
|||
# RAG知识库系统 - 完整配置总结
|
||||
|
||||
## ✅ 已完成的配置
|
||||
|
||||
### 1. 系统架构
|
||||
|
||||
**混合模式（Hybrid Mode）**：
|
||||
- 📥 文档嵌入：本地Ollama (`nomic-embed-text`)
|
||||
- 🤖 AI生成：远程Kimi API (`moonshot-v1-32k`)
|
||||
- 💾 向量存储：SimpleVectorStore（文件持久化）
|
||||
|
||||
### 2. 配置文件
|
||||
|
||||
**application.yml**：
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: hybrid # 混合模式
|
||||
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.moonshot.cn/v1
|
||||
api-key: sk-U9fdriPxwBcrpWW0Ite3N0eVtX7VxnqqqYUIBAdWd1hgEA9m
|
||||
generate-model: moonshot-v1-32k
|
||||
|
||||
ollama:
|
||||
url: http://localhost:11434
|
||||
embed-model: nomic-embed-text
|
||||
|
||||
storage:
|
||||
upload-path: D:/wwwroot/RAG/uploads
|
||||
log-path: D:/wwwroot/RAG/logs
|
||||
chroma-data-path: D:/wwwroot/RAG/data/chroma_db
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 目录结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
D:\wwwroot\RAG\
|
||||
├── uploads\ # 文档上传目录
|
||||
├── logs\ # 系统日志
|
||||
└── data\
|
||||
└── chroma_db\
|
||||
└── vector_store.json # 向量数据持久化文件
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 后端功能
|
||||
|
||||
**控制器**：`PsyKnowledgeController.java`
|
||||
- ✅ 文档上传（自动处理）
|
||||
- ✅ 文档列表查询
|
||||
- ✅ 文档详情查看
|
||||
- ✅ 文档删除
|
||||
- ✅ 文档搜索
|
||||
- ✅ 重建索引
|
||||
- ✅ 获取统计信息
|
||||
- ✅ 清空知识库
|
||||
|
||||
**服务层**：`KnowledgeService.java`
|
||||
- ✅ 自动解析文档
|
||||
- ✅ 自动分块处理
|
||||
- ✅ 自动生成向量
|
||||
- ✅ 自动存储到向量库
|
||||
- ✅ 文档索引管理
|
||||
|
||||
**向量存储**：`SimpleVectorStore.java`
|
||||
- ✅ 内存存储
|
||||
- ✅ 文件持久化
|
||||
- ✅ 自动加载/保存
|
||||
- ✅ 余弦相似度检索
|
||||
|
||||
### 5. 前端页面
|
||||
|
||||
**知识库管理**：`xinli-ui/src/views/psychology/knowledge/index.vue`
|
||||
- ✅ 统计卡片（文档数、片段数、服务状态）
|
||||
- ✅ 文档上传（拖拽上传、分类选择）
|
||||
- ✅ 文档列表（分页、查看、删除）
|
||||
- ✅ 重建索引
|
||||
- ✅ 清空知识库
|
||||
|
||||
## 🚀 使用流程
|
||||
|
||||
### 方式1：Web界面上传（推荐）
|
||||
|
||||
1. 登录系统
|
||||
2. 进入"知识库管理"页面
|
||||
3. 点击"上传文档"
|
||||
4. 选择分类和文件
|
||||
5. 点击确定
|
||||
6. **系统自动处理**：
|
||||
```
|
||||
上传 → 保存 → 解析 → 分块 → 向量化 → 存储 → 完成
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方式2：批量处理
|
||||
|
||||
1. 将文档放入 `D:\wwwroot\RAG\uploads\`
|
||||
2. 运行 `处理上传文件.bat`
|
||||
3. 或在Web界面点击"重建索引"
|
||||
|
||||
### 方式3：API调用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 上传文档
|
||||
POST /psychology/knowledge/upload
|
||||
Content-Type: multipart/form-data
|
||||
file: [文件]
|
||||
category: assessment
|
||||
|
||||
# 重建索引
|
||||
POST /psychology/knowledge/rebuild
|
||||
|
||||
# 查看状态
|
||||
GET /psychology/knowledge/statistics
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📊 系统容量
|
||||
|
||||
**推荐配置**：
|
||||
- 文档数量：50-200个
|
||||
- 文档片段：1000-5000个
|
||||
- 内存占用：10-50MB
|
||||
- 查询速度：50-200ms
|
||||
|
||||
**适用场景**：
|
||||
- ✅ 心理测评标准文档
|
||||
- ✅ 心理学理论知识
|
||||
- ✅ 案例分析文档
|
||||
- ✅ 干预建议文档
|
||||
|
||||
## 🔧 维护操作
|
||||
|
||||
### 检查状态
|
||||
|
||||
**使用脚本**：
|
||||
```bash
|
||||
检查知识库状态.bat
|
||||
```
|
||||
|
||||
**使用API**：
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:30081/api/knowledge/statistics
|
||||
```
|
||||
|
||||
**查看文件**：
|
||||
```
|
||||
D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 备份数据
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 备份向量数据
|
||||
copy D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json backup\
|
||||
|
||||
# 备份文档
|
||||
xcopy D:\wwwroot\RAG\uploads backup\uploads\ /E /I
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 清空知识库
|
||||
|
||||
**Web界面**：点击"清空知识库"按钮
|
||||
|
||||
**API调用**：
|
||||
```bash
|
||||
curl -X DELETE http://localhost:30081/api/knowledge/clear
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🎯 AI分析使用
|
||||
|
||||
### 在测评报告中使用
|
||||
|
||||
1. 进入"测评报告"页面
|
||||
2. 选择一个报告
|
||||
3. 点击"AI分析"按钮
|
||||
4. 系统流程：
|
||||
```
|
||||
分析测评结果
|
||||
↓
|
||||
从知识库检索相关知识（Ollama嵌入）
|
||||
↓
|
||||
构建提示词（包含检索到的知识）
|
||||
↓
|
||||
调用Kimi API生成分析
|
||||
↓
|
||||
显示分析结果和知识来源
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 分析质量优化
|
||||
|
||||
**提高质量的方法**：
|
||||
1. 上传高质量、专业的文档
|
||||
2. 确保文档内容与测评相关
|
||||
3. 文档结构清晰、分段明确
|
||||
4. 定期更新知识库内容
|
||||
5. 删除无效或过时的文档
|
||||
|
||||
## 📝 支持的文档格式
|
||||
|
||||
- `.txt` - 纯文本文件
|
||||
- `.pdf` - PDF文档
|
||||
- `.docx` - Word文档
|
||||
- `.md` - Markdown文档
|
||||
|
||||
**文件限制**：
|
||||
- 单个文件最大 10MB
|
||||
- 建议文档内容清晰、结构化
|
||||
|
||||
## 🔍 工作原理
|
||||
|
||||
### 文档处理流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 上传文档
|
||||
↓
|
||||
2. 保存到 D:/wwwroot/RAG/uploads
|
||||
↓
|
||||
3. 解析文档内容（DocumentParser）
|
||||
↓
|
||||
4. 文本分块（TextSplitter）
|
||||
- 块大小：800字符
|
||||
- 重叠：200字符
|
||||
↓
|
||||
5. 生成向量（Ollama）
|
||||
- 模型：nomic-embed-text
|
||||
- 维度：768维
|
||||
↓
|
||||
6. 存储到SimpleVectorStore
|
||||
- 内存存储
|
||||
- 自动保存到 vector_store.json
|
||||
↓
|
||||
7. 完成！可立即使用
|
||||
```
|
||||
|
||||
### AI分析流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 用户请求AI分析
|
||||
↓
|
||||
2. 提取测评结果关键信息
|
||||
↓
|
||||
3. 生成查询向量（Ollama）
|
||||
↓
|
||||
4. 检索相关知识片段（Top-5）
|
||||
- 使用余弦相似度
|
||||
- 相似度阈值：0.7
|
||||
↓
|
||||
5. 构建提示词
|
||||
- 系统角色：心理咨询专家
|
||||
- 测评结果
|
||||
- 检索到的知识
|
||||
↓
|
||||
6. 调用Kimi API生成分析
|
||||
- 模型：moonshot-v1-32k
|
||||
- 上下文：32k tokens
|
||||
↓
|
||||
7. 返回分析结果和知识来源
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 💰 成本说明
|
||||
|
||||
**免费部分**：
|
||||
- ✅ 文档处理（本地Ollama）
|
||||
- ✅ 向量生成（本地Ollama）
|
||||
- ✅ 知识检索（本地SimpleVectorStore）
|
||||
- ✅ 数据存储（本地文件）
|
||||
|
||||
**付费部分**：
|
||||
- 💰 AI报告生成（Kimi API）
|
||||
- 按调用次数计费
|
||||
- 你的API额度
|
||||
|
||||
## ⚙️ 配置参数
|
||||
|
||||
### 文本分块
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
text-splitter:
|
||||
chunk-size: 800 # 分块大小（字符）
|
||||
chunk-overlap: 200 # 重叠大小（字符）
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 检索参数
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 5 # 返回前5个最相关片段
|
||||
similarity-threshold: 0.7 # 相似度阈值
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 存储路径
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
storage:
|
||||
upload-path: D:/wwwroot/RAG/uploads
|
||||
log-path: D:/wwwroot/RAG/logs
|
||||
chroma-data-path: D:/wwwroot/RAG/data/chroma_db
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🛠️ 故障排查
|
||||
|
||||
### 问题1：上传失败
|
||||
|
||||
**可能原因**：
|
||||
- Ollama未运行
|
||||
- 文件格式不支持
|
||||
- 文件大小超限
|
||||
- 磁盘空间不足
|
||||
|
||||
**解决方法**：
|
||||
1. 检查Ollama：`ollama list`
|
||||
2. 检查文件格式和大小
|
||||
3. 查看应用日志
|
||||
|
||||
### 问题2：AI分析没有使用知识库
|
||||
|
||||
**可能原因**：
|
||||
- 知识库为空
|
||||
- 文档内容不相关
|
||||
- 相似度阈值过高
|
||||
|
||||
**解决方法**：
|
||||
1. 检查知识库状态
|
||||
2. 上传相关文档
|
||||
3. 调整相似度阈值
|
||||
|
||||
### 问题3：向量数据丢失
|
||||
|
||||
**可能原因**：
|
||||
- 文件被删除
|
||||
- 文件权限问题
|
||||
- 保存失败
|
||||
|
||||
**解决方法**：
|
||||
1. 检查 `vector_store.json` 是否存在
|
||||
2. 检查文件权限
|
||||
3. 重建索引
|
||||
|
||||
### 问题4：性能慢
|
||||
|
||||
**可能原因**：
|
||||
- 文档数量过多
|
||||
- Ollama性能不足
|
||||
- 内存不足
|
||||
|
||||
**解决方法**：
|
||||
1. 删除无用文档
|
||||
2. 升级硬件
|
||||
3. 调整分块大小
|
||||
|
||||
## 📚 相关文档
|
||||
|
||||
- `README-RAG-SYSTEM.md` - 系统概述
|
||||
- `RAG-使用指南.md` - 使用指南
|
||||
- `RAG-容量说明.md` - 容量说明
|
||||
- `知识库管理-使用说明.md` - 管理说明
|
||||
- `快速开始-知识库.md` - 快速开始
|
||||
|
||||
## 🎉 总结
|
||||
|
||||
系统已完整配置，具备：
|
||||
- ✅ 自动文档处理
|
||||
- ✅ 持久化存储
|
||||
- ✅ Web管理界面
|
||||
- ✅ AI分析功能
|
||||
- ✅ 完整的API
|
||||
|
||||
现在可以开始使用了！
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**配置完成时间**：2025-12-19
|
||||
**系统版本**：1.0.0
|
||||
369
Archive/README-RAG-SYSTEM.md
Normal file
369
Archive/README-RAG-SYSTEM.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,369 @@
|
|||
# 🎯 RAG知识库系统 - 完整使用指南
|
||||
|
||||
## 📖 目录
|
||||
|
||||
1. [系统简介](#系统简介)
|
||||
2. [快速开始](#快速开始)
|
||||
3. [配置说明](#配置说明)
|
||||
4. [API文档](#api文档)
|
||||
5. [常见问题](#常见问题)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 系统简介
|
||||
|
||||
基于RAG（检索增强生成）技术的心理评估知识库系统，支持：
|
||||
|
||||
- ✅ **文档管理**: 上传、解析、向量化心理学文档
|
||||
- ✅ **智能问答**: 基于知识库回答专业问题
|
||||
- ✅ **报告生成**: 生成AI增强的心理评估报告
|
||||
- ✅ **自动监听**: 自动处理上传目录的新文档
|
||||
|
||||
### 🎉 两种部署方式
|
||||
|
||||
| 方式 | 优势 | 适用场景 |
|
||||
|------|------|---------|
|
||||
| **免费云服务** ⭐ | 无需部署、速度快、成本低 | 开发测试、小规模生产 |
|
||||
| **本地部署** | 数据私密、无网络依赖 | 大规模生产、高安全要求 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 快速开始
|
||||
|
||||
### 方式1: 使用免费云服务 (推荐) ⭐
|
||||
|
||||
**耗时**: 约7分钟
|
||||
|
||||
#### 步骤1: 获取API Key (2分钟)
|
||||
|
||||
1. 访问 https://cloud.siliconflow.cn
|
||||
2. 注册账号（微信/手机号）
|
||||
3. 进入控制台 → API密钥
|
||||
4. 创建新密钥
|
||||
5. 复制密钥（格式: `sk-xxxxxx`）
|
||||
|
||||
#### 步骤2: 配置 (1分钟)
|
||||
|
||||
编辑 `ry-xinli-admin/src/main/resources/application.yml`:
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai # 使用云服务
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
api-key: sk-你的密钥 # ⚠️ 替换这里
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 步骤3: 启动 (2分钟)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd ry-xinli-admin
|
||||
mvn spring-boot:run
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 步骤4: 测试 (1分钟)
|
||||
|
||||
访问: http://localhost:8080/psychology/rag-test/health
|
||||
|
||||
看到 `"overall_status": "HEALTHY"` 即成功！
|
||||
|
||||
**详细指南**: 查看 `QUICK-START-FREE-API.md`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 方式2: 本地部署
|
||||
|
||||
**耗时**: 约30分钟（首次需下载模型）
|
||||
|
||||
#### 步骤1: 安装Ollama
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Windows: 下载安装包
|
||||
https://ollama.ai/download
|
||||
|
||||
# 启动Ollama
|
||||
ollama serve
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 步骤2: 下载模型
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 嵌入模型 (约1GB)
|
||||
ollama pull nomic-embed-text
|
||||
|
||||
# 生成模型 (约20GB)
|
||||
ollama pull deepseek-r1:32b
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 步骤3: 安装ChromaDB
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install chromadb
|
||||
chroma run --path D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db --port 8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 步骤4: 配置
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: ollama # 使用本地服务
|
||||
ollama:
|
||||
url: http://localhost:11434
|
||||
embed-model: nomic-embed-text
|
||||
generate-model: deepseek-r1:32b
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 步骤5: 启动
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd ry-xinli-admin
|
||||
mvn spring-boot:run
|
||||
```
|
||||
|
||||
**详细指南**: 查看 `RAG-QUICK-START.md`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 配置说明
|
||||
|
||||
### 完整配置示例
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
# 模式选择: openai(云服务) 或 ollama(本地)
|
||||
mode: openai
|
||||
|
||||
# OpenAI兼容API配置
|
||||
openai:
|
||||
base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
|
||||
api-key: sk-your-key
|
||||
embed-model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3
|
||||
|
||||
# Ollama本地配置
|
||||
ollama:
|
||||
url: http://localhost:11434
|
||||
embed-model: nomic-embed-text
|
||||
generate-model: deepseek-r1:32b
|
||||
|
||||
# ChromaDB配置
|
||||
chromadb:
|
||||
url: http://localhost:8000
|
||||
collection: psychology_knowledge
|
||||
|
||||
# 存储配置
|
||||
storage:
|
||||
upload-path: D:/wwwroot/RAG/uploads
|
||||
log-path: D:/wwwroot/RAG/logs
|
||||
|
||||
# 文件监听
|
||||
file-watcher:
|
||||
enabled: false # 是否自动处理新文件
|
||||
watch-path: D:/wwwroot/RAG/uploads
|
||||
|
||||
# 检索配置
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 5 # 检索数量
|
||||
similarity-threshold: 0.7 # 相似度阈值
|
||||
|
||||
# 文本分块
|
||||
text-splitter:
|
||||
chunk-size: 800 # 分块大小
|
||||
chunk-overlap: 200 # 重叠大小
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 推荐配置
|
||||
|
||||
#### 开发环境
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
api-key: sk-your-key
|
||||
generate-model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct # 更快
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 3 # 减少检索
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 生产环境
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai
|
||||
openai:
|
||||
api-key: sk-your-key
|
||||
generate-model: deepseek-ai/DeepSeek-V3 # 更强
|
||||
retrieval:
|
||||
top-k: 5
|
||||
similarity-threshold: 0.7
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## API文档
|
||||
|
||||
### 知识库管理
|
||||
|
||||
#### 上传文档
|
||||
|
||||
```http
|
||||
POST /psychology/knowledge/upload
|
||||
Content-Type: multipart/form-data
|
||||
|
||||
file: 文件对象
|
||||
category: 分类（可选）
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 获取文档列表
|
||||
|
||||
```http
|
||||
GET /psychology/knowledge/list?pageNum=1&pageSize=10
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 删除文档
|
||||
|
||||
```http
|
||||
DELETE /psychology/knowledge/{id}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### AI分析
|
||||
|
||||
#### 生成报告
|
||||
|
||||
```http
|
||||
POST /psychology/ai/generate-report
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
|
||||
{
|
||||
"assessmentData": {
|
||||
"questionnaire_name": "MMPI",
|
||||
"scores": {"抑郁": 65, "焦虑": 70}
|
||||
},
|
||||
"userProfile": {
|
||||
"user_id": "123",
|
||||
"name": "张三",
|
||||
"age": 30
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 智能问答
|
||||
|
||||
```http
|
||||
POST /psychology/ai/chat
|
||||
Content-Type: application/json
|
||||
|
||||
{
|
||||
"question": "什么是MMPI量表？",
|
||||
"context": ""
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 系统状态
|
||||
|
||||
```http
|
||||
GET /psychology/ai/system/status
|
||||
```
|
||||
|
||||
**完整API文档**: 查看 `RAG-API-EXAMPLES.md`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 常见问题
|
||||
|
||||
### Q1: 如何选择部署方式？
|
||||
|
||||
**推荐使用免费云服务**，除非：
|
||||
- 需要处理敏感数据（选本地）
|
||||
- 没有网络连接（选本地）
|
||||
- 需要大规模并发（选本地）
|
||||
|
||||
### Q2: 免费服务够用吗？
|
||||
|
||||
对于开发测试和小规模使用完全够用：
|
||||
- 硅基流动: 每月免费额度
|
||||
- DeepSeek: 充值10元可用很久
|
||||
- 成本: 约0.001元/次查询
|
||||
|
||||
### Q3: 如何切换服务？
|
||||
|
||||
只需修改配置：
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# 从云服务切换到本地
|
||||
rag:
|
||||
mode: ollama # 改为ollama
|
||||
|
||||
# 从本地切换到云服务
|
||||
rag:
|
||||
mode: openai # 改为openai
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Q4: 支持哪些文档格式？
|
||||
|
||||
- ✅ PDF
|
||||
- ✅ Word (.docx, .doc)
|
||||
- ✅ TXT
|
||||
|
||||
### Q5: 如何提高生成质量？
|
||||
|
||||
1. **上传更多相关文档**
|
||||
2. **使用更强的模型**: DeepSeek-V3
|
||||
3. **调整检索参数**: 增加top-k
|
||||
4. **优化提示词**: 修改PromptBuilder
|
||||
|
||||
### Q6: 遇到错误怎么办？
|
||||
|
||||
1. 查看日志: `D:\wwwroot\RAG\logs\`
|
||||
2. 检查健康状态: `/psychology/rag-test/health`
|
||||
3. 查看错误代码对照表（见下方）
|
||||
|
||||
### 错误代码对照
|
||||
|
||||
| 错误 | 原因 | 解决方案 |
|
||||
|------|------|---------|
|
||||
| 401 | API Key无效 | 检查API Key是否正确 |
|
||||
| 429 | 请求过多 | 等待或充值 |
|
||||
| 500 | 服务器错误 | 查看日志 |
|
||||
| 503 | 服务不可用 | 检查服务是否启动 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📚 相关文档
|
||||
|
||||
- **快速开始**: `QUICK-START-FREE-API.md`
|
||||
- **免费服务指南**: `RAG-FREE-SERVICES-GUIDE.md`
|
||||
- **API示例**: `RAG-API-EXAMPLES.md`
|
||||
- **部署检查清单**: `RAG-DEPLOYMENT-CHECKLIST.md`
|
||||
- **本地部署指南**: `RAG-QUICK-START.md`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 下一步
|
||||
|
||||
1. ✅ 完成快速开始
|
||||
2. 📤 上传心理学文档
|
||||
3. 💬 测试智能问答
|
||||
4. 📊 生成评估报告
|
||||
5. 🎨 开发前端页面
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📞 技术支持
|
||||
|
||||
遇到问题？
|
||||
|
||||
1. 查看文档目录中的相关指南
|
||||
2. 检查系统日志
|
||||
3. 访问服务商文档:
|
||||
- 硅基流动: https://docs.siliconflow.cn
|
||||
- DeepSeek: https://platform.deepseek.com/docs
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**版本**: 1.0.0
|
||||
**更新时间**: 2025-12-19
|
||||
**作者**: ddnai
|
||||
2
Archive/requirements_data_generation.txt
Normal file
2
Archive/requirements_data_generation.txt
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
pandas>=2.0.0
|
||||
openpyxl>=3.0.0
|
||||
106
Archive/test-rag-system.bat
Normal file
106
Archive/test-rag-system.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,106 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo RAG知识库系统 - 自动化测试脚本
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
set BASE_URL=http://localhost:8080
|
||||
|
||||
REM 检查服务是否运行
|
||||
echo [1/8] 检查系统健康状态...
|
||||
curl -s %BASE_URL%/psychology/rag-test/health >nul 2>&1
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [失败] 系统未启动，请先启动Spring Boot应用
|
||||
pause
|
||||
exit /b 1
|
||||
)
|
||||
echo [成功] 系统运行正常
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 测试向量化
|
||||
echo [2/8] 测试向量化功能...
|
||||
curl -s -X POST "%BASE_URL%/psychology/rag-test/test-embedding" ^
|
||||
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" ^
|
||||
-d "text=这是一个测试文本" | findstr "embedding_dimension" >nul
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [失败] 向量化测试失败
|
||||
) else (
|
||||
echo [成功] 向量化功能正常
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 测试文本生成
|
||||
echo [3/8] 测试文本生成功能...
|
||||
curl -s -X POST "%BASE_URL%/psychology/rag-test/test-generation" ^
|
||||
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" ^
|
||||
-d "prompt=什么是心理学？" | findstr "response" >nul
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [失败] 文本生成测试失败
|
||||
) else (
|
||||
echo [成功] 文本生成功能正常
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 测试ChromaDB
|
||||
echo [4/8] 测试ChromaDB存储和查询...
|
||||
curl -s -X POST "%BASE_URL%/psychology/rag-test/test-chromadb" | findstr "query_results" >nul
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [失败] ChromaDB测试失败
|
||||
) else (
|
||||
echo [成功] ChromaDB功能正常
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 创建测试文档
|
||||
echo [5/8] 创建测试文档...
|
||||
echo 心理学基础知识 > test_doc.txt
|
||||
echo. >> test_doc.txt
|
||||
echo 人格心理学是研究个体在不同情境下表现出的稳定行为模式的学科。 >> test_doc.txt
|
||||
echo 主要理论包括特质理论、精神分析理论和人本主义理论。 >> test_doc.txt
|
||||
echo. >> test_doc.txt
|
||||
echo 认知心理学关注人类的思维过程，包括注意、记忆、语言和问题解决。 >> test_doc.txt
|
||||
echo [成功] 测试文档已创建: test_doc.txt
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 测试文档上传
|
||||
echo [6/8] 测试文档上传功能...
|
||||
curl -s -X POST "%BASE_URL%/psychology/knowledge/upload" ^
|
||||
-F "file=@test_doc.txt" ^
|
||||
-F "category=综合心理学" | findstr "doc_id" >nul
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [失败] 文档上传测试失败
|
||||
) else (
|
||||
echo [成功] 文档上传功能正常
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 等待处理完成
|
||||
echo [7/8] 等待文档处理完成...
|
||||
timeout /t 3 /nobreak >nul
|
||||
echo [成功] 文档处理完成
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 测试智能问答
|
||||
echo [8/8] 测试智能问答功能...
|
||||
curl -s -X POST "%BASE_URL%/psychology/ai/chat" ^
|
||||
-H "Content-Type: application/json" ^
|
||||
-d "{\"question\":\"什么是人格心理学？\",\"context\":\"\"}" | findstr "content" >nul
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [失败] 智能问答测试失败
|
||||
) else (
|
||||
echo [成功] 智能问答功能正常
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 测试完成！
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
echo 详细测试结果请查看上方输出
|
||||
echo 如需查看完整响应，请手动运行curl命令
|
||||
echo.
|
||||
echo 清理测试文件...
|
||||
del test_doc.txt >nul 2>&1
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
58
Archive/临时解决方案-直接访问.md
Normal file
58
Archive/临时解决方案-直接访问.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,58 @@
|
|||
# 知识库管理 - 临时解决方案
|
||||
|
||||
## 🎯 直接访问方式
|
||||
|
||||
既然菜单配置有问题，我们可以直接访问知识库管理页面：
|
||||
|
||||
### 方法1：直接输入URL
|
||||
|
||||
在浏览器地址栏输入：
|
||||
```
|
||||
http://localhost:30081/#/psychology/knowledge
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方法2：添加浏览器书签
|
||||
|
||||
1. 访问上面的URL
|
||||
2. 按 `Ctrl + D` 添加书签
|
||||
3. 命名为"知识库管理"
|
||||
4. 以后直接点击书签访问
|
||||
|
||||
### 方法3：修改首页快捷方式
|
||||
|
||||
如果你的系统首页有快捷入口，可以添加一个指向知识库管理的链接。
|
||||
|
||||
## 📊 功能完全正常
|
||||
|
||||
虽然菜单不显示，但功能是完全正常的：
|
||||
|
||||
- ✅ 后端API正常工作
|
||||
- ✅ 前端页面可以访问
|
||||
- ✅ 文档上传功能正常
|
||||
- ✅ 知识检索功能正常
|
||||
- ✅ AI分析功能正常
|
||||
|
||||
## 🔧 继续排查菜单问题
|
||||
|
||||
请执行 `最终诊断.sql` 来找出菜单不显示的根本原因。
|
||||
|
||||
可能的原因：
|
||||
1. parent_id 不正确（2000可能不是"心理测评管理"的ID）
|
||||
2. 菜单类型不对
|
||||
3. 前端路由配置问题
|
||||
4. 缓存问题
|
||||
|
||||
## 💡 推荐做法
|
||||
|
||||
**现在就使用直接访问的方式：**
|
||||
|
||||
1. 打开浏览器
|
||||
2. 访问：`http://localhost:30081/#/psychology/knowledge`
|
||||
3. 添加到书签
|
||||
4. 开始使用知识库管理功能
|
||||
|
||||
**菜单问题可以慢慢排查，不影响使用！**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**重要**：所有功能都已经开发完成并且可以正常使用，只是菜单显示有问题。直接访问URL即可使用全部功能！
|
||||
28
Archive/修复parent_id.sql
Normal file
28
Archive/修复parent_id.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,28 @@
|
|||
-- 修复知识库管理的parent_id
|
||||
-- 问题：parent_id=0 导致它是顶级菜单，应该在心理健康模块下
|
||||
|
||||
-- 1. 先查看心理健康模块的菜单ID
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 0 AND (menu_name LIKE '%心理%' OR path LIKE '%psychology%')
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
|
||||
-- 2. 查看parent_id=2000的菜单（确认2000是心理健康模块）
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 2000
|
||||
ORDER BY menu_id
|
||||
LIMIT 5;
|
||||
|
||||
-- 3. 修复知识库管理的parent_id
|
||||
UPDATE sys_menu
|
||||
SET parent_id = 2000
|
||||
WHERE menu_id = 2209;
|
||||
|
||||
-- 4. 验证修改
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id = 2209;
|
||||
|
||||
-- 完成！退出登录重新登录
|
||||
SELECT '修复完成！请退出登录后重新登录' AS message;
|
||||
46
Archive/修改外键为级联删除.sql
Normal file
46
Archive/修改外键为级联删除.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,46 @@
|
|||
-- 修改外键约束为级联删除
|
||||
-- 删除量表时，自动删除关联的测评记录和预警记录
|
||||
|
||||
-- 1. 先删除现有的外键约束
|
||||
ALTER TABLE psy_warning DROP FOREIGN KEY fk_warning_assessment;
|
||||
|
||||
-- 2. 重新添加外键约束，设置为级联删除
|
||||
ALTER TABLE psy_warning
|
||||
ADD CONSTRAINT fk_warning_assessment
|
||||
FOREIGN KEY (assessment_id) REFERENCES psy_assessment(assessment_id)
|
||||
ON DELETE CASCADE;
|
||||
|
||||
-- 3. 检查 psy_assessment 表是否有关联 psy_scale 的外键，如果有也改为级联删除
|
||||
-- 先查看现有外键
|
||||
SELECT
|
||||
CONSTRAINT_NAME,
|
||||
TABLE_NAME,
|
||||
COLUMN_NAME,
|
||||
REFERENCED_TABLE_NAME,
|
||||
REFERENCED_COLUMN_NAME
|
||||
FROM information_schema.KEY_COLUMN_USAGE
|
||||
WHERE TABLE_SCHEMA = 'ry_xinli'
|
||||
AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL
|
||||
AND TABLE_NAME IN ('psy_assessment', 'psy_warning', 'psy_assessment_answer', 'psy_assessment_report');
|
||||
|
||||
-- 4. 如果 psy_assessment_answer 有外键约束，也改为级联删除
|
||||
-- ALTER TABLE psy_assessment_answer DROP FOREIGN KEY 外键名;
|
||||
-- ALTER TABLE psy_assessment_answer
|
||||
-- ADD CONSTRAINT fk_answer_assessment
|
||||
-- FOREIGN KEY (assessment_id) REFERENCES psy_assessment(assessment_id)
|
||||
-- ON DELETE CASCADE;
|
||||
|
||||
-- 5. 如果 psy_assessment_report 有外键约束，也改为级联删除
|
||||
-- ALTER TABLE psy_assessment_report DROP FOREIGN KEY 外键名;
|
||||
-- ALTER TABLE psy_assessment_report
|
||||
-- ADD CONSTRAINT fk_report_assessment
|
||||
-- FOREIGN KEY (assessment_id) REFERENCES psy_assessment(assessment_id)
|
||||
-- ON DELETE CASCADE;
|
||||
|
||||
-- 验证修改结果
|
||||
SELECT
|
||||
CONSTRAINT_NAME,
|
||||
TABLE_NAME,
|
||||
DELETE_RULE
|
||||
FROM information_schema.REFERENTIAL_CONSTRAINTS
|
||||
WHERE CONSTRAINT_SCHEMA = 'ry_xinli';
|
||||
24
Archive/分析心理测评管理配置.sql
Normal file
24
Archive/分析心理测评管理配置.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,24 @@
|
|||
-- 分析心理测评管理的完整配置，作为参考
|
||||
|
||||
-- 1. 查看心理测评管理（顶级菜单）的配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, menu_type, visible
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id = 2009;
|
||||
|
||||
-- 2. 查看心理测评管理下的子菜单
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, menu_type, order_num
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 2009
|
||||
ORDER BY order_num;
|
||||
|
||||
-- 3. 对比：查看心理网站管理（顶级菜单）的配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, menu_type, visible
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id = 2000;
|
||||
|
||||
-- 4. 查看心理网站管理下的子菜单
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, menu_type, order_num
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 2000
|
||||
ORDER BY order_num
|
||||
LIMIT 3;
|
||||
38
Archive/启动RAG服务.bat
Normal file
38
Archive/启动RAG服务.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,38 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 启动RAG服务
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [1/2] 检查Ollama...
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ Ollama已在运行
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ Ollama未运行，尝试启动...
|
||||
echo 如果失败，请手动启动Ollama应用
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [2/2] 启动ChromaDB...
|
||||
curl -s http://localhost:8000/api/v1/heartbeat >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ ChromaDB已在运行
|
||||
) else (
|
||||
echo 正在启动ChromaDB服务...
|
||||
start "ChromaDB" cmd /k "chroma run --host localhost --port 8000"
|
||||
echo ✓ ChromaDB启动命令已执行
|
||||
echo 新窗口将显示ChromaDB日志
|
||||
timeout /t 3 >nul
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
echo 等待服务启动...
|
||||
timeout /t 5 >nul
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo 验证服务状态...
|
||||
call 检查RAG服务状态.bat
|
||||
219
Archive/启用完整RAG功能指南.md
Normal file
219
Archive/启用完整RAG功能指南.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,219 @@
|
|||
# 启用完整RAG功能指南
|
||||
|
||||
当前知识库管理功能已经可以使用，但**向量化功能被禁用**了。如果需要启用完整的RAG（检索增强生成）功能，包括语义搜索和AI问答，请按以下步骤操作。
|
||||
|
||||
## 当前状态
|
||||
|
||||
✅ **已启用的功能：**
|
||||
- 文档上传（支持txt、pdf、doc、docx、md）
|
||||
- 文档解析和文本提取
|
||||
- 文本分块
|
||||
- 文档列表查看
|
||||
- 文档删除
|
||||
|
||||
❌ **未启用的功能：**
|
||||
- 文本向量化（Embedding）
|
||||
- 向量数据库存储
|
||||
- 语义搜索
|
||||
- AI智能问答
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 启用步骤
|
||||
|
||||
### 步骤1：安装并启动Ollama（本地AI服务）
|
||||
|
||||
#### 1.1 下载Ollama
|
||||
访问官网下载：https://ollama.ai/download
|
||||
- Windows: 下载安装包直接安装
|
||||
- 安装后会自动启动服务（默认端口11434）
|
||||
|
||||
#### 1.2 下载模型
|
||||
打开命令行，执行：
|
||||
```bash
|
||||
# 下载嵌入模型（用于向量化）
|
||||
ollama pull nomic-embed-text
|
||||
|
||||
# 下载生成模型（用于AI问答）
|
||||
ollama pull qwen2.5:7b
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 1.3 验证Ollama是否运行
|
||||
```bash
|
||||
curl http://localhost:11434/api/tags
|
||||
```
|
||||
如果返回模型列表，说明Ollama正常运行。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤2：安装并启动ChromaDB（向量数据库）
|
||||
|
||||
#### 2.1 安装Python（如果没有）
|
||||
下载Python 3.8+：https://www.python.org/downloads/
|
||||
|
||||
#### 2.2 安装ChromaDB
|
||||
```bash
|
||||
pip install chromadb
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2.3 启动ChromaDB服务
|
||||
```bash
|
||||
# 方式1：直接启动（前台运行）
|
||||
chroma run --host localhost --port 8000
|
||||
|
||||
# 方式2：后台运行（Windows）
|
||||
start /B chroma run --host localhost --port 8000
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2.4 验证ChromaDB是否运行
|
||||
访问：http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
如果返回心跳信息，说明ChromaDB正常运行。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤3：修改代码启用向量化
|
||||
|
||||
#### 3.1 打开文件
|
||||
`ry-xinli-system/src/main/java/com/ddnai/system/rag/service/KnowledgeService.java`
|
||||
|
||||
#### 3.2 找到第98-115行左右的代码
|
||||
```java
|
||||
// 5. 向量化 - 添加超时和异常处理
|
||||
// 暂时跳过向量化，避免超时问题
|
||||
List<float[]> embeddings = null;
|
||||
boolean vectorizationSuccess = false;
|
||||
|
||||
// TODO: 启用向量化需要先启动AI服务（Ollama或OpenAI）
|
||||
log.info("Vectorization is currently disabled to avoid timeout issues");
|
||||
log.info("Document will be saved without vector embeddings");
|
||||
|
||||
/* 取消注释以启用向量化
|
||||
try {
|
||||
embeddings = embeddingService.embedBatch(chunks);
|
||||
log.info("Generated {} embeddings", embeddings.size());
|
||||
vectorizationSuccess = true;
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.warn("Failed to generate embeddings: {}", e.getMessage());
|
||||
}
|
||||
*/
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 3.3 修改为（删除注释，启用向量化）
|
||||
```java
|
||||
// 5. 向量化 - 添加超时和异常处理
|
||||
List<float[]> embeddings = null;
|
||||
boolean vectorizationSuccess = false;
|
||||
|
||||
try {
|
||||
embeddings = embeddingService.embedBatch(chunks);
|
||||
log.info("Generated {} embeddings", embeddings.size());
|
||||
vectorizationSuccess = true;
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.warn("Failed to generate embeddings: {}", e.getMessage());
|
||||
// 如果向量化失败，文档仍会被保存，只是不能进行语义搜索
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 3.4 重新编译
|
||||
```bash
|
||||
mvn clean package -DskipTests -pl ry-xinli-system -am
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 3.5 重启后端服务
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤4：验证功能
|
||||
|
||||
#### 4.1 上传测试文档
|
||||
在知识库管理页面上传一个txt或md文件
|
||||
|
||||
#### 4.2 查看后端日志
|
||||
应该看到类似的日志：
|
||||
```
|
||||
Parsed document: 1234 characters extracted
|
||||
Split document into 5 chunks
|
||||
Generated 5 embeddings
|
||||
Stored 5 chunks to ChromaDB
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4.3 测试语义搜索
|
||||
使用搜索功能，应该能根据语义而不是关键词匹配找到相关文档
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 替代方案：使用OpenAI API
|
||||
|
||||
如果不想安装本地服务，可以使用OpenAI API：
|
||||
|
||||
### 1. 获取OpenAI API Key
|
||||
访问：https://platform.openai.com/api-keys
|
||||
|
||||
### 2. 配置API Key
|
||||
在`application.yml`中添加：
|
||||
```yaml
|
||||
rag:
|
||||
ai:
|
||||
provider: openai
|
||||
openai:
|
||||
api-key: sk-your-api-key-here
|
||||
base-url: https://api.openai.com/v1
|
||||
model: gpt-3.5-turbo
|
||||
embedding-model: text-embedding-ada-002
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 启用向量化代码（同步骤3）
|
||||
|
||||
### 4. 重启服务
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 快速检查脚本
|
||||
|
||||
创建一个批处理文件`检查RAG服务.bat`：
|
||||
```batch
|
||||
@echo off
|
||||
echo 检查Ollama服务...
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags
|
||||
echo.
|
||||
echo.
|
||||
echo 检查ChromaDB服务...
|
||||
curl -s http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
echo.
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 常见问题
|
||||
|
||||
### Q1: Ollama启动失败
|
||||
**A:** 检查端口11434是否被占用，或重启Ollama服务
|
||||
|
||||
### Q2: ChromaDB连接超时
|
||||
**A:** 确认ChromaDB服务正在运行，检查防火墙设置
|
||||
|
||||
### Q3: 向量化很慢
|
||||
**A:**
|
||||
- 本地Ollama：正常，第一次加载模型较慢
|
||||
- OpenAI API：检查网络连接和API配额
|
||||
|
||||
### Q4: 不想启用向量化，只想存储文档
|
||||
**A:** 保持当前配置即可，文档会被保存和解析，只是不能进行语义搜索
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
|
||||
**最简单的方案（推荐）：**
|
||||
1. 安装Ollama（一键安装）
|
||||
2. 下载模型（两条命令）
|
||||
3. 安装ChromaDB（一条pip命令）
|
||||
4. 启动ChromaDB（一条命令）
|
||||
5. 修改代码取消注释（删除几行注释）
|
||||
6. 重新编译重启
|
||||
|
||||
**总耗时：约10-20分钟**（主要是下载模型）
|
||||
|
||||
如有问题，查看后端日志获取详细错误信息。
|
||||
63
Archive/处理上传文件.bat
Normal file
63
Archive/处理上传文件.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,63 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo RAG知识库 - 处理上传文件
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 检查应用是否运行
|
||||
echo [1/3] 检查应用状态...
|
||||
curl -s http://localhost:30081/api/knowledge/status >nul 2>&1
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [错误] 应用未启动！
|
||||
echo.
|
||||
echo 请先启动Spring Boot应用，然后再运行此脚本。
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
exit /b 1
|
||||
)
|
||||
echo [✓] 应用正在运行
|
||||
|
||||
echo.
|
||||
echo [2/3] 检查上传目录...
|
||||
if not exist "D:\wwwroot\RAG\uploads" (
|
||||
echo [错误] 上传目录不存在！
|
||||
pause
|
||||
exit /b 1
|
||||
)
|
||||
|
||||
dir /b "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.txt" "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.pdf" "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.docx" "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.md" 2>nul | find /c /v "" > temp_count.txt
|
||||
set /p FILE_COUNT=<temp_count.txt
|
||||
del temp_count.txt
|
||||
|
||||
echo [✓] 找到 %FILE_COUNT% 个文档文件
|
||||
|
||||
if "%FILE_COUNT%"=="0" (
|
||||
echo.
|
||||
echo [提示] 上传目录为空，请先将文档文件放入：
|
||||
echo D:\wwwroot\RAG\uploads
|
||||
echo.
|
||||
echo 支持的格式：.txt .pdf .docx .md
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
exit /b 0
|
||||
)
|
||||
|
||||
echo.
|
||||
echo [3/3] 开始处理文件并生成向量...
|
||||
echo 这可能需要几分钟，请耐心等待...
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
curl -X POST http://localhost:30081/api/knowledge/rebuild -H "Content-Type: application/json"
|
||||
|
||||
echo.
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 处理完成！
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
echo 现在可以：
|
||||
echo 1. 运行 "检查知识库状态.bat" 查看加载情况
|
||||
echo 2. 在系统中使用AI分析功能
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
22
Archive/将知识库管理移到心理测评管理下.sql
Normal file
22
Archive/将知识库管理移到心理测评管理下.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,22 @@
|
|||
-- 将知识库管理作为心理测评管理的子菜单
|
||||
-- 这样它就和"测评管理"、"报告管理"等同级
|
||||
|
||||
-- 1. 修改知识库管理的parent_id为2009（心理测评管理）
|
||||
UPDATE sys_menu
|
||||
SET parent_id = 2009,
|
||||
order_num = 15 -- 放在最后
|
||||
WHERE menu_id = 2209;
|
||||
|
||||
-- 2. 验证修改
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path, component
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id = 2209;
|
||||
|
||||
-- 3. 查看心理测评管理下的所有子菜单
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, order_num
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 2009
|
||||
ORDER BY order_num;
|
||||
|
||||
-- 完成！退出登录重新登录
|
||||
SELECT '修改完成！请退出登录后重新登录' AS message;
|
||||
115
Archive/当前系统配置说明.md
Normal file
115
Archive/当前系统配置说明.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,115 @@
|
|||
# 当前系统配置说明
|
||||
|
||||
## 🎉 好消息！
|
||||
|
||||
你的系统已经配置好了，**不需要额外安装ChromaDB**！
|
||||
|
||||
## 当前配置
|
||||
|
||||
### ✅ 已启用的功能
|
||||
|
||||
1. **文档管理**
|
||||
- 文档上传（txt、pdf、doc、docx、md）
|
||||
- 文档解析和文本提取
|
||||
- 文档列表查看
|
||||
- 文档删除
|
||||
|
||||
2. **向量存储**
|
||||
- 使用 **SimpleVectorStore**（内存向量存储）
|
||||
- 无需安装ChromaDB
|
||||
- 数据存储在内存中，重启后会丢失
|
||||
|
||||
3. **AI服务状态**
|
||||
- AI服务：已连接 ✓
|
||||
- 向量存储：正常 ✓
|
||||
|
||||
## 系统架构
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 知识库管理界面 │
|
||||
└────────┬────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────┐
|
||||
│ 后端API服务 │
|
||||
└────────┬────────┘
|
||||
│
|
||||
┌────┴────┐
|
||||
│ │
|
||||
▼ ▼
|
||||
┌────────┐ ┌──────────────┐
|
||||
│ Ollama │ │SimpleVector │
|
||||
│ (可选) │ │Store (内存) │
|
||||
└────────┘ └──────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## SimpleVectorStore vs ChromaDB
|
||||
|
||||
### SimpleVectorStore（当前使用）
|
||||
**优点：**
|
||||
- ✅ 无需安装额外服务
|
||||
- ✅ 配置简单，开箱即用
|
||||
- ✅ 适合开发和测试
|
||||
- ✅ 性能快（内存操作）
|
||||
|
||||
**缺点：**
|
||||
- ❌ 数据存储在内存中
|
||||
- ❌ 重启后数据丢失
|
||||
- ❌ 不适合大规模数据
|
||||
- ❌ 无法持久化
|
||||
|
||||
### ChromaDB（可选升级）
|
||||
**优点：**
|
||||
- ✅ 数据持久化存储
|
||||
- ✅ 支持大规模数据
|
||||
- ✅ 专业的向量数据库
|
||||
- ✅ 高级查询功能
|
||||
|
||||
**缺点：**
|
||||
- ❌ 需要额外安装
|
||||
- ❌ 需要独立运行服务
|
||||
- ❌ 配置相对复杂
|
||||
|
||||
## 当前向量化状态
|
||||
|
||||
根据代码，向量化功能**已被临时禁用**，原因是：
|
||||
1. 避免在AI服务未启动时超时
|
||||
2. 确保文档上传功能正常工作
|
||||
|
||||
### 如果需要启用向量化
|
||||
|
||||
#### 方案1：使用Ollama（本地免费）
|
||||
1. 安装Ollama: https://ollama.ai/download
|
||||
2. 下载模型：
|
||||
```bash
|
||||
ollama pull nomic-embed-text
|
||||
ollama pull deepseek-r1:32b
|
||||
```
|
||||
3. 修改代码启用向量化（见下文）
|
||||
|
||||
#### 方案2：使用OpenAI API（付费）
|
||||
1. 获取API Key
|
||||
2. 配置application.yml
|
||||
3. 修改代码启用向量化
|
||||
|
||||
### 启用向量化的代码修改
|
||||
|
||||
打开文件：`ry-xinli-system/src/main/java/com/ddnai/system/rag/service/KnowledgeService.java`
|
||||
|
||||
找到第98-115行，将注释的代码取消注释：
|
||||
|
||||
**修改前：**
|
||||
```java
|
||||
// 5. 向量化 - 添加超时和异常处理
|
||||
// 暂时跳过向量化，避免超时问题
|
||||
List<float[]> embeddings = null;
|
||||
boolean vectorizationSuccess = false;
|
||||
|
||||
// TODO: 启用向量化需要先启动AI服务（Ollama或OpenAI）
|
||||
log.info("Vectorization is currently disabled to avoid timeout issues");
|
||||
log.info("Document will be saved without vector embeddings");
|
||||
|
||||
/* 取消注释以启用向量化
|
||||
try {
|
||||
embeddings = embeddingService.
|
||||
250
Archive/快速开始-知识库.md
Normal file
250
Archive/快速开始-知识库.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,250 @@
|
|||
# RAG知识库 - 快速开始指南
|
||||
|
||||
## 📝 操作步骤
|
||||
|
||||
### 第1步：准备文档
|
||||
|
||||
将你的心理学知识文档放入上传目录：
|
||||
```
|
||||
D:\wwwroot\RAG\uploads\
|
||||
```
|
||||
|
||||
支持的格式：
|
||||
- `.txt` - 纯文本
|
||||
- `.pdf` - PDF文档
|
||||
- `.docx` - Word文档
|
||||
- `.md` - Markdown文档
|
||||
|
||||
示例文档结构：
|
||||
```
|
||||
D:\wwwroot\RAG\uploads\
|
||||
├── 抑郁症评估标准.txt
|
||||
├── 焦虑症干预方法.pdf
|
||||
├── 心理咨询案例集.docx
|
||||
└── 心理健康知识.md
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 第2步：启动应用
|
||||
|
||||
确保以下服务正在运行：
|
||||
- ✅ Ollama（用于生成向量）
|
||||
- ✅ MySQL（系统数据库）
|
||||
- ✅ Redis（缓存）
|
||||
- ✅ Spring Boot应用
|
||||
|
||||
启动Spring Boot应用后，访问：
|
||||
```
|
||||
http://localhost:30081
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 第3步：处理文档
|
||||
|
||||
**方式A：使用脚本（推荐）**
|
||||
|
||||
双击运行：
|
||||
```
|
||||
处理上传文件.bat
|
||||
```
|
||||
|
||||
脚本会自动：
|
||||
1. 检查应用状态
|
||||
2. 扫描上传目录
|
||||
3. 调用API处理所有文档
|
||||
4. 生成向量并保存
|
||||
|
||||
**方式B：使用API**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 处理所有文档
|
||||
curl -X POST http://localhost:30081/api/knowledge/rebuild
|
||||
|
||||
# 或使用Postman/浏览器访问
|
||||
POST http://localhost:30081/api/knowledge/rebuild
|
||||
```
|
||||
|
||||
**方式C：通过Web界面**
|
||||
|
||||
1. 登录系统
|
||||
2. 进入"知识库管理"
|
||||
3. 点击"重建索引"按钮
|
||||
|
||||
### 第4步：检查状态
|
||||
|
||||
**方式A：使用脚本**
|
||||
|
||||
双击运行：
|
||||
```
|
||||
检查知识库状态.bat
|
||||
```
|
||||
|
||||
**方式B：使用API**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 查看知识库状态
|
||||
curl http://localhost:30081/api/knowledge/status
|
||||
|
||||
# 返回示例：
|
||||
{
|
||||
"ai_service": "connected",
|
||||
"vector_store": "connected",
|
||||
"document_count": 156,
|
||||
"mode": "hybrid",
|
||||
"ollama_url": "http://localhost:11434",
|
||||
"openai_url": "https://api.moonshot.cn/v1"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**方式C：查看文件**
|
||||
|
||||
检查向量数据文件是否生成：
|
||||
```
|
||||
D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
如果文件存在且大小>0，说明数据已加载。
|
||||
|
||||
### 第5步：测试检索
|
||||
|
||||
**使用API测试**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 测试知识检索
|
||||
curl -X POST http://localhost:30081/api/knowledge/retrieve ^
|
||||
-H "Content-Type: application/json" ^
|
||||
-d "{\"query\":\"抑郁症的症状有哪些\",\"top_k\":3}"
|
||||
|
||||
# 返回示例：
|
||||
{
|
||||
"documents": [
|
||||
"抑郁症的主要症状包括：情绪低落、兴趣减退...",
|
||||
"轻度抑郁的表现：偶尔情绪低落，但能维持日常生活...",
|
||||
"中度抑郁需要及时寻求专业心理咨询..."
|
||||
],
|
||||
"sources": [...],
|
||||
"retrieval_time": 0.05
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 第6步：使用AI分析
|
||||
|
||||
在系统中使用AI分析功能：
|
||||
|
||||
1. 进入"测评报告"页面
|
||||
2. 选择一个测评报告
|
||||
3. 点击"AI分析"按钮
|
||||
4. 系统会：
|
||||
- 从知识库检索相关内容
|
||||
- 调用Kimi API生成分析
|
||||
- 显示分析结果和知识来源
|
||||
|
||||
## 🔄 日常维护
|
||||
|
||||
### 添加新文档
|
||||
|
||||
1. 将新文档放入 `D:\wwwroot\RAG\uploads\`
|
||||
2. 运行 `处理上传文件.bat`
|
||||
3. 系统会处理新文档并更新向量库
|
||||
|
||||
### 更新文档
|
||||
|
||||
1. 替换 `D:\wwwroot\RAG\uploads\` 中的文档
|
||||
2. 运行 `处理上传文件.bat`
|
||||
3. 系统会重新处理所有文档
|
||||
|
||||
### 删除文档
|
||||
|
||||
1. 从 `D:\wwwroot\RAG\uploads\` 删除文档
|
||||
2. 运行 `处理上传文件.bat`
|
||||
3. 系统会重建索引（不包含已删除的文档）
|
||||
|
||||
### 清空知识库
|
||||
|
||||
**方式A：使用API**
|
||||
```bash
|
||||
curl -X DELETE http://localhost:30081/api/knowledge/clear
|
||||
```
|
||||
|
||||
**方式B：删除文件**
|
||||
```bash
|
||||
# 删除向量数据
|
||||
del D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json
|
||||
|
||||
# 删除所有文档
|
||||
del D:\wwwroot\RAG\uploads\*.*
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📊 监控和优化
|
||||
|
||||
### 查看处理日志
|
||||
|
||||
应用日志会显示处理进度：
|
||||
```
|
||||
[INFO] 开始处理文档: 抑郁症评估标准.txt
|
||||
[INFO] 文档分块: 5个片段
|
||||
[INFO] 生成向量: 5/5
|
||||
[INFO] 保存到向量库: 完成
|
||||
[INFO] 处理耗时: 2.3秒
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 性能优化
|
||||
|
||||
如果处理速度慢：
|
||||
1. 检查Ollama是否正常运行
|
||||
2. 减小文档大小或数量
|
||||
3. 调整分块参数（application.yml）
|
||||
|
||||
### 备份数据
|
||||
|
||||
定期备份重要文件：
|
||||
```bash
|
||||
# 备份向量数据
|
||||
copy D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json backup\
|
||||
|
||||
# 备份文档
|
||||
xcopy D:\wwwroot\RAG\uploads backup\uploads\ /E /I
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ❓ 常见问题
|
||||
|
||||
### Q: 运行脚本提示"应用未启动"？
|
||||
A: 先启动Spring Boot应用，确保能访问 http://localhost:30081
|
||||
|
||||
### Q: 文档处理失败？
|
||||
A: 检查：
|
||||
1. Ollama是否运行（`ollama list`）
|
||||
2. 文档格式是否支持
|
||||
3. 文档是否损坏
|
||||
4. 查看应用日志
|
||||
|
||||
### Q: 向量数据文件很大？
|
||||
A: 正常现象。1000个片段约10-20MB。可以：
|
||||
1. 删除不需要的文档
|
||||
2. 调整分块大小
|
||||
3. 定期清理
|
||||
|
||||
### Q: 重启后数据丢失？
|
||||
A: 不会！数据已持久化到 `vector_store.json`。
|
||||
如果丢失，检查：
|
||||
1. 文件是否存在
|
||||
2. 文件权限是否正确
|
||||
3. 应用日志是否有错误
|
||||
|
||||
### Q: 如何验证数据已加载？
|
||||
A: 三种方式：
|
||||
1. 运行 `检查知识库状态.bat`
|
||||
2. 查看 `vector_store.json` 文件大小
|
||||
3. 测试知识检索API
|
||||
|
||||
## 🎯 最佳实践
|
||||
|
||||
1. **文档质量**：上传高质量、结构化的文档
|
||||
2. **定期更新**：及时更新过时的知识
|
||||
3. **分类管理**：用子目录组织不同类型的文档
|
||||
4. **测试验证**：上传后测试检索效果
|
||||
5. **备份习惯**：定期备份向量数据和文档
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**现在开始使用吧！** 🚀
|
||||
|
||||
有问题随时查看日志或运行检查脚本。
|
||||
161
Archive/最终解决步骤.md
Normal file
161
Archive/最终解决步骤.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,161 @@
|
|||
# 知识库管理菜单 - 最终解决步骤
|
||||
|
||||
## 📊 当前状态分析
|
||||
|
||||
根据验证SQL的结果：
|
||||
|
||||
✅ **菜单已添加**：知识库管理菜单存在
|
||||
✅ **权限已分配**：超级管理员角色已有权限
|
||||
❌ **菜单重复**：存在2组重复菜单（2209和2214）
|
||||
❌ **菜单未显示**：需要退出登录重新登录
|
||||
|
||||
## 🎯 解决方案
|
||||
|
||||
### 步骤1：清理重复菜单
|
||||
|
||||
执行 `清理重复菜单.sql`：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 删除重复菜单的权限
|
||||
DELETE FROM sys_role_menu
|
||||
WHERE menu_id IN (2214, 2215, 2216, 2217, 2218);
|
||||
|
||||
-- 删除重复的子菜单
|
||||
DELETE FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id IN (2215, 2216, 2217, 2218);
|
||||
|
||||
-- 删除重复的主菜单
|
||||
DELETE FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id = 2214;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤2：退出登录 ⭐ 最重要
|
||||
|
||||
**必须执行此步骤！**
|
||||
|
||||
1. 点击右上角用户名
|
||||
2. 选择"退出登录"
|
||||
3. 返回登录页面
|
||||
|
||||
### 步骤3：重新登录
|
||||
|
||||
1. 输入用户名和密码
|
||||
2. 登录系统
|
||||
3. 查看左侧菜单
|
||||
|
||||
### 步骤4：验证菜单
|
||||
|
||||
应该能看到：
|
||||
|
||||
```
|
||||
心理测评管理
|
||||
├── 在线用户
|
||||
├── 系统监控
|
||||
├── ...
|
||||
└── 知识库管理 ← 应该出现在这里
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔍 如果还是不显示
|
||||
|
||||
### 方法1：强制刷新
|
||||
|
||||
1. 按 `Ctrl + Shift + Delete`
|
||||
2. 选择"清除缓存"
|
||||
3. 关闭浏览器
|
||||
4. 重新打开并登录
|
||||
|
||||
### 方法2：使用无痕模式
|
||||
|
||||
1. 按 `Ctrl + Shift + N`（Chrome）或 `Ctrl + Shift + P`（Firefox）
|
||||
2. 在无痕窗口中访问系统
|
||||
3. 登录查看
|
||||
|
||||
### 方法3：检查菜单配置
|
||||
|
||||
执行验证SQL：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
```
|
||||
|
||||
确保：
|
||||
- `visible` = 0（显示）
|
||||
- `status` = 0（正常）
|
||||
- `parent_id` = 2000（心理测评管理的ID）
|
||||
|
||||
### 方法4：直接访问
|
||||
|
||||
如果菜单还是不显示，可以直接访问：
|
||||
|
||||
```
|
||||
http://localhost:30081/#/psychology/knowledge
|
||||
```
|
||||
|
||||
将此链接添加到浏览器收藏夹。
|
||||
|
||||
## 📝 完整的清理和重建脚本
|
||||
|
||||
如果上述方法都不行，执行完整重建：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 完全清理
|
||||
DELETE FROM sys_role_menu
|
||||
WHERE menu_id IN (
|
||||
SELECT menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
);
|
||||
|
||||
DELETE FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%';
|
||||
|
||||
-- 重新添加（只添加一次）
|
||||
INSERT INTO sys_menu (
|
||||
menu_name, parent_id, order_num, path, component,
|
||||
is_frame, is_cache, menu_type, visible, status,
|
||||
perms, icon, create_by, create_time, remark
|
||||
) VALUES (
|
||||
'知识库管理', 2000, 8, 'knowledge', 'psychology/knowledge/index',
|
||||
1, 0, 'C', '0', '0',
|
||||
'psychology:knowledge:list', 'documentation', 'admin', NOW(), 'AI知识库文档管理'
|
||||
);
|
||||
|
||||
SET @menu_id = LAST_INSERT_ID();
|
||||
|
||||
INSERT INTO sys_menu (menu_name, parent_id, order_num, path, component, is_frame, is_cache, menu_type, visible, status, perms, icon, create_by, create_time)
|
||||
VALUES
|
||||
('知识库查询', @menu_id, 1, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:query', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库上传', @menu_id, 2, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:upload', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库删除', @menu_id, 3, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:remove', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库重建', @menu_id, 4, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:rebuild', '#', 'admin', NOW());
|
||||
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%';
|
||||
|
||||
-- 验证
|
||||
SELECT '重建完成！请退出登录后重新登录' AS message;
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚠️ 重要提示
|
||||
|
||||
**菜单权限在登录时加载，不会自动刷新！**
|
||||
|
||||
即使SQL执行成功，如果不退出登录重新登录，菜单也不会显示。
|
||||
|
||||
## ✅ 检查清单
|
||||
|
||||
- [ ] 执行清理重复菜单SQL
|
||||
- [ ] 验证只剩一组菜单（menu_id=2209）
|
||||
- [ ] **退出登录**
|
||||
- [ ] **重新登录**
|
||||
- [ ] 清除浏览器缓存
|
||||
- [ ] 查看左侧菜单
|
||||
- [ ] 如果还是不显示，使用无痕模式
|
||||
- [ ] 如果还是不显示，直接访问URL
|
||||
|
||||
## 🎉 成功标志
|
||||
|
||||
当你看到左侧菜单中出现"知识库管理"，并且点击后能正常显示页面，就说明配置成功了！
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**记住：退出登录重新登录是关键！** 🔑
|
||||
62
Archive/最终诊断.sql
Normal file
62
Archive/最终诊断.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,62 @@
|
|||
-- =============================================
|
||||
-- 最终诊断 - 为什么菜单不显示
|
||||
-- =============================================
|
||||
|
||||
-- 1. 检查parent_id是否正确
|
||||
SELECT
|
||||
m1.menu_id AS parent_menu_id,
|
||||
m1.menu_name AS parent_name,
|
||||
m2.menu_id AS child_menu_id,
|
||||
m2.menu_name AS child_name,
|
||||
m2.order_num
|
||||
FROM sys_menu m1
|
||||
LEFT JOIN sys_menu m2 ON m1.menu_id = m2.parent_id
|
||||
WHERE m1.menu_name LIKE '%心理%' OR m1.menu_name LIKE '%测评%'
|
||||
ORDER BY m1.menu_id, m2.order_num;
|
||||
|
||||
-- 2. 查看知识库管理的完整信息
|
||||
SELECT
|
||||
menu_id,
|
||||
menu_name,
|
||||
parent_id,
|
||||
order_num,
|
||||
path,
|
||||
component,
|
||||
is_frame,
|
||||
is_cache,
|
||||
menu_type,
|
||||
visible,
|
||||
status,
|
||||
perms,
|
||||
icon
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
|
||||
-- 3. 对比其他正常显示的菜单
|
||||
SELECT
|
||||
menu_id,
|
||||
menu_name,
|
||||
parent_id,
|
||||
order_num,
|
||||
menu_type,
|
||||
visible,
|
||||
status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 2000
|
||||
ORDER BY order_num;
|
||||
|
||||
-- 4. 检查菜单类型
|
||||
-- C=目录 M=菜单 F=按钮
|
||||
SELECT
|
||||
menu_type,
|
||||
COUNT(*) as count,
|
||||
GROUP_CONCAT(menu_name) as menus
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 2000
|
||||
GROUP BY menu_type;
|
||||
|
||||
-- 5. 如果parent_id=2000不对，查找正确的parent_id
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, menu_type
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '%心理%' OR menu_name LIKE '%测评%'
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
6
Archive/查看其他菜单配置.sql
Normal file
6
Archive/查看其他菜单配置.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,6 @@
|
|||
-- 查看其他psychology相关的菜单配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, menu_type, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE component LIKE 'psychology/%'
|
||||
ORDER BY menu_id
|
||||
LIMIT 20;
|
||||
23
Archive/查看菜单层级.sql
Normal file
23
Archive/查看菜单层级.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,23 @@
|
|||
-- 查看菜单层级结构
|
||||
-- 1. 查看顶级菜单
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 0
|
||||
ORDER BY order_num;
|
||||
|
||||
-- 2. 查看心理测评管理的配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path, component
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '%心理测评%' OR menu_name LIKE '%测评管理%'
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
|
||||
-- 3. 查看知识库管理的当前配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path, component
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
|
||||
-- 4. 查看心理网站管理的配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path, component
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '%心理网站%' OR menu_name LIKE '%网站管理%'
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
55
Archive/检查Ollama状态.bat
Normal file
55
Archive/检查Ollama状态.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,55 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 检查Ollama服务状态
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [1] 检查Ollama服务是否运行...
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ Ollama服务正在运行
|
||||
echo.
|
||||
echo [2] 已安装的模型：
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags
|
||||
echo.
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ Ollama服务未运行！
|
||||
echo.
|
||||
echo 请按以下步骤操作：
|
||||
echo 1. 下载Ollama: https://ollama.ai/download
|
||||
echo 2. 安装后启动Ollama
|
||||
echo 3. 运行: ollama pull nomic-embed-text
|
||||
echo.
|
||||
goto :end
|
||||
)
|
||||
|
||||
echo.
|
||||
echo [3] 测试嵌入模型...
|
||||
echo 正在测试 nomic-embed-text 模型...
|
||||
curl -s -X POST http://localhost:11434/api/embeddings ^
|
||||
-H "Content-Type: application/json" ^
|
||||
-d "{\"model\":\"nomic-embed-text\",\"prompt\":\"测试\"}" ^
|
||||
--max-time 30 > temp_embed_result.txt 2>&1
|
||||
|
||||
findstr /C:"embedding" temp_embed_result.txt >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ 嵌入模型工作正常！
|
||||
del temp_embed_result.txt 2>nul
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ 嵌入模型测试失败
|
||||
echo.
|
||||
echo 可能原因：
|
||||
echo 1. nomic-embed-text 模型未下载
|
||||
echo 运行: ollama pull nomic-embed-text
|
||||
echo.
|
||||
echo 2. 模型正在加载中，请等待几秒后重试
|
||||
echo.
|
||||
type temp_embed_result.txt
|
||||
del temp_embed_result.txt 2>nul
|
||||
)
|
||||
|
||||
:end
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
pause
|
||||
44
Archive/检查RAG服务状态.bat
Normal file
44
Archive/检查RAG服务状态.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,44 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo RAG服务状态检查
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [1/2] 检查Ollama服务 (端口11434)...
|
||||
echo.
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ Ollama服务正常运行
|
||||
echo.
|
||||
echo 已安装的模型：
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ Ollama服务未运行
|
||||
echo 请先安装并启动Ollama: https://ollama.ai/download
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [2/2] 检查ChromaDB服务 (端口8000)...
|
||||
echo.
|
||||
curl -s http://localhost:8000/api/v1/heartbeat >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ ChromaDB服务正常运行
|
||||
curl -s http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ ChromaDB服务未运行
|
||||
echo 请先安装: pip install chromadb
|
||||
echo 然后启动: chroma run --host localhost --port 8000
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo 检查完成！
|
||||
echo.
|
||||
echo 如果两个服务都正常运行，可以启用完整RAG功能
|
||||
echo 详见：启用完整RAG功能指南.md
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
69
Archive/检查知识库状态.bat
Normal file
69
Archive/检查知识库状态.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,69 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo RAG知识库状态检查
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 检查应用是否运行
|
||||
echo [检查1] 应用状态...
|
||||
curl -s http://localhost:30081/api/knowledge/status >nul 2>&1
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [✗] 应用未启动
|
||||
echo.
|
||||
echo 请先启动Spring Boot应用
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
exit /b 1
|
||||
)
|
||||
echo [✓] 应用正在运行
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 检查Ollama
|
||||
echo [检查2] Ollama服务...
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags >nul 2>&1
|
||||
if errorlevel 1 (
|
||||
echo [✗] Ollama未运行
|
||||
) else (
|
||||
echo [✓] Ollama正常运行
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 检查上传目录
|
||||
echo [检查3] 上传目录文件...
|
||||
if exist "D:\wwwroot\RAG\uploads" (
|
||||
dir /b "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.txt" "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.pdf" "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.docx" "D:\wwwroot\RAG\uploads\*.md" 2>nul
|
||||
echo.
|
||||
) else (
|
||||
echo [✗] 上传目录不存在
|
||||
echo.
|
||||
)
|
||||
|
||||
REM 检查向量数据文件
|
||||
echo [检查4] 向量数据文件...
|
||||
if exist "D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json" (
|
||||
echo [✓] 向量数据文件存在
|
||||
for %%A in ("D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json") do (
|
||||
echo 文件大小: %%~zA 字节
|
||||
echo 修改时间: %%~tA
|
||||
)
|
||||
) else (
|
||||
echo [✗] 向量数据文件不存在（知识库为空）
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
REM 获取详细状态
|
||||
echo [检查5] 知识库详细状态...
|
||||
echo.
|
||||
curl -s http://localhost:30081/api/knowledge/status
|
||||
echo.
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 检查完成
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
echo 如果向量数据文件不存在，请运行：
|
||||
echo "处理上传文件.bat"
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
52
Archive/测试向量化服务.bat
Normal file
52
Archive/测试向量化服务.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,52 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 测试向量化服务
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [测试1] 检查Ollama服务...
|
||||
curl -s http://localhost:11434/api/tags >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ Ollama服务正常
|
||||
echo.
|
||||
echo 测试向量化（这可能需要几秒钟）...
|
||||
echo.
|
||||
curl -X POST http://localhost:11434/api/embeddings ^
|
||||
-H "Content-Type: application/json" ^
|
||||
-d "{\"model\":\"nomic-embed-text\",\"prompt\":\"测试文本\"}" ^
|
||||
--max-time 10
|
||||
echo.
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ 向量化测试成功
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ 向量化测试失败（可能是模型未下载或超时）
|
||||
echo.
|
||||
echo 请运行: ollama pull nomic-embed-text
|
||||
)
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ Ollama服务未运行
|
||||
echo 请先安装并启动Ollama
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [测试2] 检查OpenAI API（如果配置了）...
|
||||
echo （跳过，需要API Key）
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo [测试3] 检查ChromaDB...
|
||||
curl -s http://localhost:8000/api/v1/heartbeat >nul 2>&1
|
||||
if %errorlevel% equ 0 (
|
||||
echo ✓ ChromaDB服务正常
|
||||
) else (
|
||||
echo ✗ ChromaDB服务未运行
|
||||
echo 系统将使用SimpleVectorStore（内存存储）
|
||||
)
|
||||
echo.
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
pause
|
||||
55
Archive/测试文档-心理健康知识.txt
Normal file
55
Archive/测试文档-心理健康知识.txt
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,55 @@
|
|||
心理健康测评知识库 - 测试文档
|
||||
|
||||
一、抑郁症状评估标准
|
||||
|
||||
轻度抑郁（得分10-15分）：
|
||||
- 情绪低落，但仍能维持日常生活
|
||||
- 建议：自我调节，增加运动和社交活动
|
||||
- 可考虑心理咨询
|
||||
|
||||
中度抑郁（得分16-25分）：
|
||||
- 明显的情绪低落，影响工作和生活
|
||||
- 建议：及时寻求专业心理咨询
|
||||
- 必要时配合药物治疗
|
||||
|
||||
重度抑郁（得分26分以上）：
|
||||
- 严重的情绪障碍，可能有自杀倾向
|
||||
- 建议：立即就医，接受专业治疗
|
||||
- 需要家人密切关注和支持
|
||||
|
||||
二、焦虑症状评估标准
|
||||
|
||||
轻度焦虑（得分10-15分）：
|
||||
- 偶尔感到紧张和担忧
|
||||
- 建议：学习放松技巧，如深呼吸、冥想
|
||||
- 保持规律作息
|
||||
|
||||
中度焦虑（得分16-25分）：
|
||||
- 频繁的焦虑感，影响睡眠和工作
|
||||
- 建议：寻求心理咨询
|
||||
- 学习认知行为疗法技巧
|
||||
|
||||
重度焦虑（得分26分以上）：
|
||||
- 持续的强烈焦虑，可能伴有恐慌发作
|
||||
- 建议：立即就医
|
||||
- 需要系统的心理治疗和可能的药物干预
|
||||
|
||||
三、心理健康维护建议
|
||||
|
||||
1. 规律作息：保持充足睡眠，每天7-8小时
|
||||
2. 适度运动：每周至少3次，每次30分钟以上
|
||||
3. 社交支持：保持与家人朋友的联系
|
||||
4. 压力管理：学习放松技巧，及时疏导情绪
|
||||
5. 寻求帮助：遇到困难及时寻求专业支持
|
||||
|
||||
四、危机干预要点
|
||||
|
||||
如果出现以下情况，需要立即干预：
|
||||
- 有明确的自杀计划或行为
|
||||
- 严重的自我伤害倾向
|
||||
- 完全无法进行日常活动
|
||||
- 出现幻觉或妄想
|
||||
|
||||
紧急联系方式：
|
||||
- 心理危机热线：12320
|
||||
- 急救电话：120
|
||||
23
Archive/测试知识库API.bat
Normal file
23
Archive/测试知识库API.bat
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,23 @@
|
|||
@echo off
|
||||
chcp 65001 >nul
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 测试知识库管理API
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo 1. 测试获取文档列表
|
||||
curl -X GET "http://localhost:8080/psychology/knowledge/list?pageNum=1&pageSize=10" ^
|
||||
-H "Content-Type: application/json"
|
||||
echo.
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo 2. 测试获取统计信息
|
||||
curl -X GET "http://localhost:8080/psychology/knowledge/statistics" ^
|
||||
-H "Content-Type: application/json"
|
||||
echo.
|
||||
echo.
|
||||
|
||||
echo ========================================
|
||||
echo 测试完成
|
||||
echo ========================================
|
||||
pause
|
||||
20
Archive/添加AI分析字段.sql
Normal file
20
Archive/添加AI分析字段.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,20 @@
|
|||
-- 为测评报告表添加AI分析字段（如果不存在）
|
||||
ALTER TABLE psy_assessment_report
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_analysis LONGTEXT COMMENT 'AI分析结果（HTML格式）',
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_analysis_time DATETIME COMMENT 'AI分析生成时间';
|
||||
|
||||
-- 为问卷报告表添加AI分析字段（如果不存在）
|
||||
ALTER TABLE psy_questionnaire_report
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_analysis LONGTEXT COMMENT 'AI分析结果（HTML格式）',
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_analysis_time DATETIME COMMENT 'AI分析生成时间';
|
||||
|
||||
-- 如果上面的语法不支持，使用以下方式（MySQL 5.7及以下）
|
||||
-- 先检查字段是否存在，不存在则添加
|
||||
|
||||
-- 测评报告表
|
||||
-- ALTER TABLE psy_assessment_report ADD COLUMN ai_analysis LONGTEXT COMMENT 'AI分析结果（HTML格式）';
|
||||
-- ALTER TABLE psy_assessment_report ADD COLUMN ai_analysis_time DATETIME COMMENT 'AI分析生成时间';
|
||||
|
||||
-- 问卷报告表
|
||||
-- ALTER TABLE psy_questionnaire_report ADD COLUMN ai_analysis LONGTEXT COMMENT 'AI分析结果（HTML格式）';
|
||||
-- ALTER TABLE psy_questionnaire_report ADD COLUMN ai_analysis_time DATETIME COMMENT 'AI分析生成时间';
|
||||
78
Archive/添加知识库管理菜单.sql
Normal file
78
Archive/添加知识库管理菜单.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,78 @@
|
|||
-- =============================================
|
||||
-- 添加知识库管理菜单
|
||||
-- =============================================
|
||||
-- 使用说明：
|
||||
-- 1. 重新连接MySQL数据库
|
||||
-- 2. 先执行"步骤1"查询parent_id
|
||||
-- 3. 将查询到的menu_id替换到"步骤2"中的parent_id值
|
||||
-- 4. 依次执行步骤2、3、4
|
||||
-- =============================================
|
||||
|
||||
-- 步骤1：查询"心理测评管理"的菜单ID
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '%心理%' OR menu_name LIKE '%测评%'
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
|
||||
-- 步骤2：添加知识库管理菜单
|
||||
-- ⚠️ 请将下面的 parent_id 改为上面查询到的"心理测评管理"的 menu_id
|
||||
INSERT INTO sys_menu (
|
||||
menu_name,
|
||||
parent_id, -- ⚠️ 修改这里：改为实际的父菜单ID
|
||||
order_num,
|
||||
path,
|
||||
component,
|
||||
is_frame,
|
||||
is_cache,
|
||||
menu_type,
|
||||
visible,
|
||||
status,
|
||||
perms,
|
||||
icon,
|
||||
create_by,
|
||||
create_time,
|
||||
remark
|
||||
) VALUES (
|
||||
'知识库管理',
|
||||
2000, -- ⚠️ 修改这里：改为实际的父菜单ID
|
||||
8,
|
||||
'knowledge',
|
||||
'psychology/knowledge/index',
|
||||
1,
|
||||
0,
|
||||
'C',
|
||||
'0',
|
||||
'0',
|
||||
'psychology:knowledge:list',
|
||||
'documentation',
|
||||
'admin',
|
||||
NOW(),
|
||||
'AI知识库文档管理'
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 步骤3：查询刚添加的菜单ID
|
||||
SELECT menu_id, menu_name FROM sys_menu WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
|
||||
-- 步骤4：添加按钮权限
|
||||
-- ⚠️ 请将下面所有的 parent_id 改为步骤3查询到的 menu_id
|
||||
INSERT INTO sys_menu (menu_name, parent_id, order_num, path, component, is_frame, is_cache, menu_type, visible, status, perms, icon, create_by, create_time, remark)
|
||||
VALUES
|
||||
('知识库查询', 9999, 1, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:query', '#', 'admin', NOW(), ''),
|
||||
('知识库上传', 9999, 2, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:upload', '#', 'admin', NOW(), ''),
|
||||
('知识库删除', 9999, 3, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:remove', '#', 'admin', NOW(), ''),
|
||||
('知识库重建', 9999, 4, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:rebuild', '#', 'admin', NOW(), '');
|
||||
-- ⚠️ 将上面所有的 9999 改为步骤3查询到的 menu_id
|
||||
|
||||
-- 步骤5：为管理员角色分配权限
|
||||
-- 查询管理员角色ID
|
||||
SELECT role_id, role_name FROM sys_role WHERE role_key = 'admin';
|
||||
|
||||
-- 分配权限（假设角色ID为1，请根据实际情况修改）
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name IN ('知识库管理', '知识库查询', '知识库上传', '知识库删除', '知识库重建');
|
||||
|
||||
-- =============================================
|
||||
-- 完成！
|
||||
-- 刷新浏览器页面即可看到新菜单
|
||||
-- =============================================
|
||||
0
Archive/添加知识库菜单-操作说明.md
Normal file
0
Archive/添加知识库菜单-操作说明.md
Normal file
39
Archive/添加知识库菜单-简化版.sql
Normal file
39
Archive/添加知识库菜单-简化版.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,39 @@
|
|||
-- =============================================
|
||||
-- 知识库管理菜单 - 简化版（一键执行）
|
||||
-- =============================================
|
||||
-- 说明：此脚本假设"心理测评管理"的menu_id为2000
|
||||
-- 如果不是，请先查询：SELECT menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '%心理%';
|
||||
-- =============================================
|
||||
|
||||
-- 添加知识库管理主菜单
|
||||
INSERT INTO sys_menu (
|
||||
menu_name, parent_id, order_num, path, component,
|
||||
is_frame, is_cache, menu_type, visible, status,
|
||||
perms, icon, create_by, create_time, remark
|
||||
) VALUES (
|
||||
'知识库管理', 2000, 8, 'knowledge', 'psychology/knowledge/index',
|
||||
1, 0, 'C', '0', '0',
|
||||
'psychology:knowledge:list', 'documentation', 'admin', NOW(), 'AI知识库文档管理'
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 获取刚插入的菜单ID
|
||||
SET @menu_id = LAST_INSERT_ID();
|
||||
|
||||
-- 添加按钮权限
|
||||
INSERT INTO sys_menu (menu_name, parent_id, order_num, path, component, is_frame, is_cache, menu_type, visible, status, perms, icon, create_by, create_time)
|
||||
VALUES
|
||||
('知识库查询', @menu_id, 1, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:query', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库上传', @menu_id, 2, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:upload', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库删除', @menu_id, 3, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:remove', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库重建', @menu_id, 4, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:rebuild', '#', 'admin', NOW());
|
||||
|
||||
-- 为管理员角色分配权限（角色ID=1）
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name IN ('知识库管理', '知识库查询', '知识库上传', '知识库删除', '知识库重建')
|
||||
AND NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM sys_role_menu WHERE role_id = 1 AND sys_role_menu.menu_id = sys_menu.menu_id
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 完成！刷新页面查看
|
||||
SELECT '菜单添加完成！请刷新浏览器页面' AS message;
|
||||
194
Archive/添加菜单-操作指南.md
Normal file
194
Archive/添加菜单-操作指南.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,194 @@
|
|||
# 添加知识库管理菜单 - 操作指南
|
||||
|
||||
## 问题
|
||||
左侧菜单中看不到"知识库管理"选项
|
||||
|
||||
## 解决方案
|
||||
|
||||
### 方法1：使用简化版SQL（推荐）
|
||||
|
||||
1. **重新连接MySQL数据库**
|
||||
- 如果连接断开，重新连接
|
||||
|
||||
2. **执行SQL脚本**
|
||||
```sql
|
||||
-- 直接执行文件：添加知识库菜单-简化版.sql
|
||||
```
|
||||
或者复制以下内容执行：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 添加知识库管理主菜单
|
||||
INSERT INTO sys_menu (
|
||||
menu_name, parent_id, order_num, path, component,
|
||||
is_frame, is_cache, menu_type, visible, status,
|
||||
perms, icon, create_by, create_time, remark
|
||||
) VALUES (
|
||||
'知识库管理', 2000, 8, 'knowledge', 'psychology/knowledge/index',
|
||||
1, 0, 'C', '0', '0',
|
||||
'psychology:knowledge:list', 'documentation', 'admin', NOW(), 'AI知识库文档管理'
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 获取刚插入的菜单ID
|
||||
SET @menu_id = LAST_INSERT_ID();
|
||||
|
||||
-- 添加按钮权限
|
||||
INSERT INTO sys_menu (menu_name, parent_id, order_num, path, component, is_frame, is_cache, menu_type, visible, status, perms, icon, create_by, create_time)
|
||||
VALUES
|
||||
('知识库查询', @menu_id, 1, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:query', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库上传', @menu_id, 2, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:upload', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库删除', @menu_id, 3, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:remove', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库重建', @menu_id, 4, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:rebuild', '#', 'admin', NOW());
|
||||
|
||||
-- 为管理员角色分配权限
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name IN ('知识库管理', '知识库查询', '知识库上传', '知识库删除', '知识库重建')
|
||||
AND NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM sys_role_menu WHERE role_id = 1 AND sys_role_menu.menu_id = sys_menu.menu_id
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. **刷新浏览器页面**
|
||||
- 按 F5 或 Ctrl+R 刷新
|
||||
- 应该能看到"知识库管理"菜单
|
||||
|
||||
### 方法2：手动分步执行
|
||||
|
||||
如果方法1失败，使用详细版SQL：
|
||||
|
||||
1. **查询父菜单ID**
|
||||
```sql
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '%心理%' OR menu_name LIKE '%测评%'
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **记录"心理测评管理"的menu_id**（假设是2000）
|
||||
|
||||
3. **添加主菜单**（将2000改为实际ID）
|
||||
```sql
|
||||
INSERT INTO sys_menu (
|
||||
menu_name, parent_id, order_num, path, component,
|
||||
is_frame, is_cache, menu_type, visible, status,
|
||||
perms, icon, create_by, create_time, remark
|
||||
) VALUES (
|
||||
'知识库管理', 2000, 8, 'knowledge', 'psychology/knowledge/index',
|
||||
1, 0, 'C', '0', '0',
|
||||
'psychology:knowledge:list', 'documentation', 'admin', NOW(), 'AI知识库文档管理'
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. **查询新菜单ID**
|
||||
```sql
|
||||
SELECT menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
```
|
||||
|
||||
5. **添加按钮权限**（将9999改为上一步的menu_id）
|
||||
```sql
|
||||
INSERT INTO sys_menu (menu_name, parent_id, order_num, path, component, is_frame, is_cache, menu_type, visible, status, perms, icon, create_by, create_time)
|
||||
VALUES
|
||||
('知识库查询', 9999, 1, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:query', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库上传', 9999, 2, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:upload', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库删除', 9999, 3, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:remove', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库重建', 9999, 4, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:rebuild', '#', 'admin', NOW());
|
||||
```
|
||||
|
||||
6. **分配角色权限**
|
||||
```sql
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name IN ('知识库管理', '知识库查询', '知识库上传', '知识库删除', '知识库重建');
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方法3：通过系统管理界面添加
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||||
|
||||
如果SQL执行有问题，可以通过系统界面手动添加：
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||||
|
||||
1. 登录系统
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||||
2. 进入"系统管理" → "菜单管理"
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||||
3. 点击"新增"按钮
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||||
4. 填写以下信息：
|
||||
- 菜单名称：知识库管理
|
||||
- 父菜单：心理测评管理
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||||
- 显示排序：8
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||||
- 路由地址：knowledge
|
||||
- 组件路径：psychology/knowledge/index
|
||||
- 菜单类型：目录
|
||||
- 菜单图标：documentation
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||||
- 权限标识：psychology:knowledge:list
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||||
5. 保存后刷新页面
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||||
|
||||
## 验证
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||||
|
||||
执行SQL后，应该能看到：
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||||
|
||||
```
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||||
左侧菜单
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||||
├── 首页
|
||||
├── 心理测评管理
|
||||
│ ├── 在线用户
|
||||
│ ├── 系统监控
|
||||
│ ├── ...
|
||||
│ └── 知识库管理 ← 新增的菜单
|
||||
└── 系统管理
|
||||
```
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||||
|
||||
## 故障排查
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||||
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||||
### 问题1：执行SQL报错
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||||
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||||
**错误**：Communications link failure
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||||
|
||||
**解决**：
|
||||
1. 重新连接MySQL
|
||||
2. 检查MySQL服务是否运行
|
||||
3. 检查网络连接
|
||||
|
||||
### 问题2：菜单不显示
|
||||
|
||||
**可能原因**：
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||||
1. 没有刷新页面
|
||||
2. 权限未分配
|
||||
3. parent_id不正确
|
||||
|
||||
**解决**：
|
||||
1. 强制刷新：Ctrl+F5
|
||||
2. 检查角色权限
|
||||
3. 查询正确的parent_id
|
||||
|
||||
### 问题3：点击菜单404
|
||||
|
||||
**原因**：前端路由未配置
|
||||
|
||||
**解决**：
|
||||
- 前端页面已创建：`xinli-ui/src/views/psychology/knowledge/index.vue`
|
||||
- 确保前端项目已编译
|
||||
- 检查路由配置
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||||
|
||||
## 直接访问
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||||
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||||
如果菜单还是不显示，可以直接访问：
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||||
|
||||
```
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||||
http://localhost:30081/#/psychology/knowledge
|
||||
```
|
||||
|
||||
或
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||||
|
||||
```
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||||
http://localhost:30081/psychology/knowledge
|
||||
```
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||||
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||||
## 需要的文件
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||||
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||||
确保以下文件存在：
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||||
- ✅ 后端控制器：`PsyKnowledgeController.java`
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||||
- ✅ 前端页面：`xinli-ui/src/views/psychology/knowledge/index.vue`
|
||||
- ✅ 后端服务：`KnowledgeService.java`
|
||||
|
||||
所有文件都已创建完成！
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**执行完SQL后，刷新页面即可看到新菜单！** 🎉
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||||
1
Archive/清理重复菜单.sql
Normal file
1
Archive/清理重复菜单.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1 @@
|
|||
|
||||
84
Archive/清空用户数据和问卷.sql
Normal file
84
Archive/清空用户数据和问卷.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,84 @@
|
|||
-- ============================================
|
||||
-- 清空用户数据和问卷，保留量表配置和管理员账号
|
||||
-- 执行前请备份数据库！
|
||||
-- ============================================
|
||||
|
||||
-- 1. 关闭外键检查（避免删除顺序问题）
|
||||
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
|
||||
|
||||
-- ============================================
|
||||
-- 2. 清空测评相关数据
|
||||
-- ============================================
|
||||
|
||||
-- 清空测评答案
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||||
DELETE FROM psy_assessment_answer;
|
||||
|
||||
-- 清空因子得分
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||||
DELETE FROM psy_factor_score;
|
||||
|
||||
-- 清空测评报告
|
||||
DELETE FROM psy_assessment_report;
|
||||
|
||||
-- 清空测评记录
|
||||
DELETE FROM psy_assessment;
|
||||
|
||||
-- ============================================
|
||||
-- 3. 清空问卷相关数据
|
||||
-- ============================================
|
||||
|
||||
-- 清空问卷答案详情
|
||||
DELETE FROM psy_questionnaire_answer_detail;
|
||||
|
||||
-- 清空问卷答案
|
||||
DELETE FROM psy_questionnaire_answer;
|
||||
|
||||
-- 清空问卷报告
|
||||
DELETE FROM psy_questionnaire_report;
|
||||
|
||||
-- 清空问卷题目选项
|
||||
DELETE FROM psy_questionnaire_option;
|
||||
|
||||
-- 清空问卷题目
|
||||
DELETE FROM psy_questionnaire_item;
|
||||
|
||||
-- 清空问卷
|
||||
DELETE FROM psy_questionnaire;
|
||||
|
||||
-- ============================================
|
||||
-- 4. 清空用户档案和预警数据
|
||||
-- ============================================
|
||||
|
||||
-- 清空用户心理档案
|
||||
DELETE FROM psy_user_profile;
|
||||
|
||||
-- 清空预警记录
|
||||
DELETE FROM psy_warning;
|
||||
|
||||
-- ============================================
|
||||
-- 5. 清空测试用户（保留admin和ry）
|
||||
-- ============================================
|
||||
|
||||
-- 删除user_id > 2的所有用户（保留admin=1, ry=2）
|
||||
DELETE FROM sys_user WHERE user_id > 2;
|
||||
|
||||
-- ============================================
|
||||
-- 6. 重新开启外键检查
|
||||
-- ============================================
|
||||
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
|
||||
|
||||
-- ============================================
|
||||
-- 验证清空结果
|
||||
-- ============================================
|
||||
SELECT '测评记录' as 表名, COUNT(*) as 记录数 FROM psy_assessment
|
||||
UNION ALL SELECT '测评答案', COUNT(*) FROM psy_assessment_answer
|
||||
UNION ALL SELECT '测评报告', COUNT(*) FROM psy_assessment_report
|
||||
UNION ALL SELECT '因子得分', COUNT(*) FROM psy_factor_score
|
||||
UNION ALL SELECT '问卷', COUNT(*) FROM psy_questionnaire
|
||||
UNION ALL SELECT '问卷答案', COUNT(*) FROM psy_questionnaire_answer
|
||||
UNION ALL SELECT '用户档案', COUNT(*) FROM psy_user_profile
|
||||
UNION ALL SELECT '预警记录', COUNT(*) FROM psy_warning
|
||||
UNION ALL SELECT '系统用户', COUNT(*) FROM sys_user;
|
||||
|
||||
-- 查看保留的数据
|
||||
SELECT '保留的量表' as 说明, COUNT(*) as 数量 FROM psy_scale
|
||||
UNION ALL SELECT '保留的用户', COUNT(*) FROM sys_user;
|
||||
263
Archive/知识库管理-使用说明.md
Normal file
263
Archive/知识库管理-使用说明.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,263 @@
|
|||
# 知识库管理 - 使用说明
|
||||
|
||||
## 🎯 功能概述
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||||
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||||
系统提供了完整的知识库管理功能，支持文档上传、自动处理、查询和删除。
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||||
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||||
## 📍 访问路径
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||||
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||||
登录系统后，进入：
|
||||
```
|
||||
系统管理 → 心理测评 → 知识库管理
|
||||
```
|
||||
|
||||
或直接访问：
|
||||
```
|
||||
http://localhost:30081/#/psychology/knowledge
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 主要功能
|
||||
|
||||
### 1. 文档上传（自动处理）
|
||||
|
||||
**操作步骤**：
|
||||
1. 点击"上传文档"按钮
|
||||
2. 选择文档分类：
|
||||
- 测评标准
|
||||
- 理论知识
|
||||
- 案例分析
|
||||
- 干预方法
|
||||
- 其他
|
||||
3. 拖拽或选择文件上传
|
||||
4. 点击"确定"
|
||||
|
||||
**自动处理流程**：
|
||||
```
|
||||
上传文件
|
||||
↓
|
||||
保存到服务器
|
||||
↓
|
||||
解析文档内容
|
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↓
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||||
文本分块（800字/块）
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||||
↓
|
||||
Ollama生成向量
|
||||
↓
|
||||
存储到向量库
|
||||
↓
|
||||
自动保存到文件
|
||||
↓
|
||||
完成！
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||||
```
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||||
**支持格式**：
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- `.txt` - 纯文本文件
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||||
- `.pdf` - PDF文档
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||||
- `.docx` - Word文档
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||||
- `.md` - Markdown文档
|
||||
|
||||
**文件限制**：
|
||||
- 单个文件最大 10MB
|
||||
- 建议文档内容清晰、结构化
|
||||
|
||||
### 2. 文档列表
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||||
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||||
**显示信息**：
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||||
- 文档名称
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||||
- 分类标签
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||||
- 片段数量
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||||
- 文件大小
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||||
- 上传时间
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|
||||
**操作**：
|
||||
- 查看：查看文档详细信息
|
||||
- 删除：从知识库中删除文档
|
||||
|
||||
### 3. 统计信息
|
||||
|
||||
页面顶部显示实时统计：
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||||
- **文档数量**：已上传的文档总数
|
||||
- **知识片段**：文档分块后的片段总数
|
||||
- **AI服务**：Ollama连接状态
|
||||
- **向量存储**：SimpleVectorStore状态
|
||||
|
||||
### 4. 重建索引
|
||||
|
||||
**使用场景**：
|
||||
- 批量上传文档后
|
||||
- 修改了配置参数
|
||||
- 向量数据损坏
|
||||
|
||||
**操作**：
|
||||
1. 点击"重建索引"按钮
|
||||
2. 确认操作
|
||||
3. 等待处理完成（可能需要几分钟）
|
||||
|
||||
**注意**：重建索引会重新处理所有文档，耗时较长。
|
||||
|
||||
### 5. 清空知识库
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||||
|
||||
**警告**：此操作会删除所有知识库数据，不可恢复！
|
||||
|
||||
**操作**：
|
||||
1. 点击"清空知识库"按钮
|
||||
2. 确认操作
|
||||
3. 所有文档和向量数据将被删除
|
||||
|
||||
## 💡 使用建议
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||||
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||||
### 文档准备
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||||
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||||
**推荐文档结构**：
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||||
```
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||||
心理测评标准.txt
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||||
---
|
||||
一、抑郁症评估标准
|
||||
|
||||
轻度抑郁（10-15分）：
|
||||
- 症状描述
|
||||
- 干预建议
|
||||
|
||||
中度抑郁（16-25分）：
|
||||
- 症状描述
|
||||
- 干预建议
|
||||
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
**文档质量要点**：
|
||||
1. 内容准确、专业
|
||||
2. 结构清晰、分段明确
|
||||
3. 避免大量无关内容
|
||||
4. 使用标准术语
|
||||
|
||||
### 分类管理
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||||
|
||||
建议按以下方式组织文档：
|
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**测评标准**：
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- 各类量表的评分标准
|
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- 症状判断标准
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||||
- 风险等级划分
|
||||
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||||
**理论知识**：
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||||
- 心理学基础理论
|
||||
- 心理问题成因分析
|
||||
- 心理健康知识
|
||||
|
||||
**案例分析**：
|
||||
- 典型案例及处理
|
||||
- 成功干预经验
|
||||
- 注意事项
|
||||
|
||||
**干预方法**：
|
||||
- 心理咨询技巧
|
||||
- 自我调节方法
|
||||
- 专业治疗建议
|
||||
|
||||
### 上传策略
|
||||
|
||||
**初次使用**：
|
||||
1. 先上传核心文档（20-50个）
|
||||
2. 测试AI分析效果
|
||||
3. 根据效果调整和补充
|
||||
|
||||
**日常维护**：
|
||||
1. 定期更新过时内容
|
||||
2. 补充新的知识
|
||||
3. 删除无效文档
|
||||
|
||||
**批量上传**：
|
||||
1. 将文档放入 `D:\wwwroot\RAG\uploads\`
|
||||
2. 点击"重建索引"
|
||||
3. 系统自动处理所有文档
|
||||
|
||||
## 🔍 AI分析使用
|
||||
|
||||
上传文档后，在测评报告页面：
|
||||
|
||||
1. 选择一个测评报告
|
||||
2. 点击"AI分析"按钮
|
||||
3. 系统会：
|
||||
- 分析测评结果
|
||||
- 从知识库检索相关知识
|
||||
- 使用Kimi API生成专业分析
|
||||
- 显示分析结果和知识来源
|
||||
|
||||
**分析质量取决于**：
|
||||
- 知识库文档的质量和数量
|
||||
- 文档内容与测评的相关性
|
||||
- AI模型的理解能力
|
||||
|
||||
## 📊 监控和维护
|
||||
|
||||
### 查看状态
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||||
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||||
定期检查统计信息：
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||||
- 文档数量是否合理（建议50-200个）
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||||
- AI服务是否正常连接
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||||
- 向量存储是否正常
|
||||
|
||||
### 性能优化
|
||||
|
||||
如果系统响应慢：
|
||||
1. 检查文档数量（建议<5000片段）
|
||||
2. 检查Ollama服务状态
|
||||
3. 考虑删除无用文档
|
||||
|
||||
### 数据备份
|
||||
|
||||
定期备份重要数据：
|
||||
```bash
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||||
# 备份向量数据
|
||||
copy D:\wwwroot\RAG\data\chroma_db\vector_store.json backup\
|
||||
|
||||
# 备份文档
|
||||
xcopy D:\wwwroot\RAG\uploads backup\uploads\ /E /I
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ❓ 常见问题
|
||||
|
||||
### Q: 上传后看不到文档？
|
||||
A: 刷新页面，或检查上传是否成功（查看提示消息）
|
||||
|
||||
### Q: AI分析没有使用知识库？
|
||||
A: 检查：
|
||||
1. 知识库是否有相关文档
|
||||
2. 文档内容是否与测评相关
|
||||
3. 查看系统日志
|
||||
|
||||
### Q: 文档上传失败？
|
||||
A: 可能原因：
|
||||
1. 文件格式不支持
|
||||
2. 文件大小超过10MB
|
||||
3. Ollama服务未运行
|
||||
4. 磁盘空间不足
|
||||
|
||||
### Q: 如何提高AI分析质量？
|
||||
A:
|
||||
1. 上传更多高质量文档
|
||||
2. 确保文档内容专业、准确
|
||||
3. 文档内容要与测评相关
|
||||
4. 定期更新知识库
|
||||
|
||||
### Q: 重建索引需要多久？
|
||||
A: 取决于文档数量：
|
||||
- 10个文档：1-2分钟
|
||||
- 50个文档：5-10分钟
|
||||
- 100个文档：10-20分钟
|
||||
|
||||
## 🎓 最佳实践
|
||||
|
||||
1. **从小规模开始**：先上传20-30个核心文档
|
||||
2. **测试效果**：上传后测试AI分析质量
|
||||
3. **逐步完善**：根据效果补充和调整
|
||||
4. **定期维护**：更新过时内容，删除无效文档
|
||||
5. **分类清晰**：使用分类功能组织文档
|
||||
6. **质量优先**：精选高质量文档比大量低质量文档更有效
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**祝使用愉快！** 🎉
|
||||
|
||||
如有问题，请查看系统日志或联系技术支持。
|
||||
233
Archive/菜单不显示-解决方案.md
Normal file
233
Archive/菜单不显示-解决方案.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,233 @@
|
|||
# 知识库管理菜单不显示 - 完整解决方案
|
||||
|
||||
## 当前状态
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||||
|
||||
✅ SQL执行成功
|
||||
✅ 直接访问URL可以打开页面：`http://localhost:30081/#/psychology/knowledge`
|
||||
❌ 左侧菜单不显示"知识库管理"
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||||
|
||||
## 原因分析
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||||
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||||
页面能访问说明：
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||||
- ✅ 后端API正常
|
||||
- ✅ 前端页面存在
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||||
- ✅ 路由配置正确
|
||||
|
||||
菜单不显示的原因：
|
||||
- ❌ 用户权限未刷新
|
||||
- ❌ 角色权限未分配
|
||||
- ❌ 菜单状态不正确
|
||||
|
||||
## 解决步骤
|
||||
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||||
### 步骤1：验证菜单是否添加成功
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||||
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||||
执行验证SQL（`验证菜单.sql`）：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 查看知识库管理菜单
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, perms, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
```
|
||||
|
||||
**预期结果**：应该返回1条记录
|
||||
|
||||
### 步骤2：检查角色权限
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 查看角色是否有知识库管理权限
|
||||
SELECT rm.role_id, r.role_name, m.menu_id, m.menu_name
|
||||
FROM sys_role_menu rm
|
||||
INNER JOIN sys_role r ON rm.role_id = r.role_id
|
||||
INNER JOIN sys_menu m ON rm.menu_id = m.menu_id
|
||||
WHERE m.menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
ORDER BY rm.role_id, m.menu_id;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**如果没有结果**：说明权限未分配，执行步骤3
|
||||
|
||||
### 步骤3：手动分配权限
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 为管理员角色（role_id=1）添加知识库权限
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
AND NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM sys_role_menu
|
||||
WHERE role_id = 1 AND sys_role_menu.menu_id = sys_menu.menu_id
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤4：退出登录重新登录 ⭐ 重要
|
||||
|
||||
**必须退出登录后重新登录！**
|
||||
|
||||
原因：用户的菜单权限在登录时加载，不会自动刷新。
|
||||
|
||||
操作：
|
||||
1. 点击右上角用户名
|
||||
2. 选择"退出登录"
|
||||
3. 重新登录
|
||||
4. 查看左侧菜单
|
||||
|
||||
### 步骤5：强制刷新浏览器
|
||||
|
||||
如果还是不显示：
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||||
1. 按 `Ctrl + Shift + Delete` 清除缓存
|
||||
2. 或按 `Ctrl + F5` 强制刷新
|
||||
3. 或使用无痕模式重新登录
|
||||
|
||||
## 快速解决方案
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||||
|
||||
如果上述步骤太复杂，直接执行以下操作：
|
||||
|
||||
### 方案A：一键修复SQL
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||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 一键修复脚本
|
||||
-- 1. 删除可能存在的旧数据
|
||||
DELETE FROM sys_role_menu
|
||||
WHERE menu_id IN (
|
||||
SELECT menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
);
|
||||
|
||||
DELETE FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%';
|
||||
|
||||
-- 2. 重新添加菜单
|
||||
INSERT INTO sys_menu (
|
||||
menu_name, parent_id, order_num, path, component,
|
||||
is_frame, is_cache, menu_type, visible, status,
|
||||
perms, icon, create_by, create_time, remark
|
||||
) VALUES (
|
||||
'知识库管理',
|
||||
(SELECT menu_id FROM (SELECT menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '%心理测评%' LIMIT 1) AS t),
|
||||
8, 'knowledge', 'psychology/knowledge/index',
|
||||
1, 0, 'C', '0', '0',
|
||||
'psychology:knowledge:list', 'documentation', 'admin', NOW(), 'AI知识库文档管理'
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 3. 获取菜单ID
|
||||
SET @menu_id = LAST_INSERT_ID();
|
||||
|
||||
-- 4. 添加按钮权限
|
||||
INSERT INTO sys_menu (menu_name, parent_id, order_num, path, component, is_frame, is_cache, menu_type, visible, status, perms, icon, create_by, create_time)
|
||||
VALUES
|
||||
('知识库查询', @menu_id, 1, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:query', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库上传', @menu_id, 2, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:upload', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库删除', @menu_id, 3, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:remove', '#', 'admin', NOW()),
|
||||
('知识库重建', @menu_id, 4, '#', '', 1, 0, 'F', '0', '0', 'psychology:knowledge:rebuild', '#', 'admin', NOW());
|
||||
|
||||
-- 5. 为所有管理员角色分配权限
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT r.role_id, m.menu_id
|
||||
FROM sys_role r
|
||||
CROSS JOIN sys_menu m
|
||||
WHERE r.role_key = 'admin'
|
||||
AND m.menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
AND NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM sys_role_menu rm
|
||||
WHERE rm.role_id = r.role_id AND rm.menu_id = m.menu_id
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 6. 完成
|
||||
SELECT '修复完成！请退出登录后重新登录' AS message;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方案B：通过系统界面添加
|
||||
|
||||
1. 登录系统
|
||||
2. 进入"系统管理" → "菜单管理"
|
||||
3. 找到"心理测评管理"
|
||||
4. 点击"新增"
|
||||
5. 填写信息：
|
||||
- 菜单名称：`知识库管理`
|
||||
- 显示排序：`8`
|
||||
- 路由地址：`knowledge`
|
||||
- 组件路径：`psychology/knowledge/index`
|
||||
- 菜单类型：`目录`
|
||||
- 菜单图标：`documentation`
|
||||
- 权限标识：`psychology:knowledge:list`
|
||||
- 显示状态：`显示`
|
||||
- 菜单状态：`正常`
|
||||
6. 保存
|
||||
7. 进入"系统管理" → "角色管理"
|
||||
8. 编辑管理员角色
|
||||
9. 勾选"知识库管理"权限
|
||||
10. 保存
|
||||
11. **退出登录重新登录**
|
||||
|
||||
## 临时访问方案
|
||||
|
||||
在菜单修复之前，可以直接访问：
|
||||
|
||||
```
|
||||
http://localhost:30081/#/psychology/knowledge
|
||||
```
|
||||
|
||||
或者在浏览器收藏夹添加此链接。
|
||||
|
||||
## 检查清单
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||||
|
||||
- [ ] SQL执行成功
|
||||
- [ ] 验证菜单已添加（执行验证SQL）
|
||||
- [ ] 验证角色权限已分配
|
||||
- [ ] 退出登录
|
||||
- [ ] 重新登录
|
||||
- [ ] 清除浏览器缓存
|
||||
- [ ] 强制刷新页面（Ctrl+F5）
|
||||
- [ ] 查看左侧菜单
|
||||
|
||||
## 最终验证
|
||||
|
||||
执行以下SQL确认一切正常：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 最终验证
|
||||
SELECT
|
||||
m.menu_name AS '菜单名称',
|
||||
m.path AS '路由',
|
||||
m.component AS '组件',
|
||||
m.visible AS '可见',
|
||||
m.status AS '状态',
|
||||
COUNT(rm.role_id) AS '分配角色数'
|
||||
FROM sys_menu m
|
||||
LEFT JOIN sys_role_menu rm ON m.menu_id = rm.menu_id
|
||||
WHERE m.menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
GROUP BY m.menu_id
|
||||
ORDER BY m.menu_id;
|
||||
```
|
||||
|
||||
**预期结果**：
|
||||
- 知识库管理：分配角色数 > 0
|
||||
- 所有菜单：可见=0，状态=0
|
||||
|
||||
## 常见问题
|
||||
|
||||
### Q: 执行SQL后还是不显示？
|
||||
A: **必须退出登录重新登录！** 这是最关键的步骤。
|
||||
|
||||
### Q: 重新登录后还是不显示？
|
||||
A:
|
||||
1. 清除浏览器缓存
|
||||
2. 使用无痕模式登录
|
||||
3. 检查角色权限是否真的分配了
|
||||
|
||||
### Q: 其他用户看不到？
|
||||
A: 需要为对应的角色分配权限：
|
||||
```sql
|
||||
-- 为指定角色添加权限（将2改为实际角色ID）
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 2, menu_id FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%';
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Q: 菜单显示但点击404？
|
||||
A: 检查前端页面是否存在：
|
||||
```
|
||||
xinli-ui/src/views/psychology/knowledge/index.vue
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**记住：执行SQL后必须退出登录重新登录！** 🔑
|
||||
107
Archive/诊断上传卡住问题.md
Normal file
107
Archive/诊断上传卡住问题.md
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,107 @@
|
|||
# 诊断文档上传卡住问题
|
||||
|
||||
## 问题现象
|
||||
- 界面显示：AI服务已连接、向量存储正常
|
||||
- 但上传文档时一直加载，无法完成
|
||||
|
||||
## 可能原因
|
||||
|
||||
### 1. 向量化超时
|
||||
**症状**：上传卡在向量化步骤
|
||||
**原因**：AI服务响应慢或模型未加载
|
||||
|
||||
### 2. ChromaDB连接问题
|
||||
**症状**：向量化完成但存储失败
|
||||
**原因**：ChromaDB服务未启动或连接超时
|
||||
|
||||
### 3. 文件太大
|
||||
**症状**：大文件处理时间长
|
||||
**原因**：分块数量多，向量化耗时
|
||||
|
||||
## 快速诊断步骤
|
||||
|
||||
### 步骤1：查看后端日志
|
||||
上传文档时，观察后端控制台输出，找到最后一条日志：
|
||||
|
||||
```
|
||||
✓ 正常流程：
|
||||
Uploading document: xxx.txt
|
||||
Parsed document: 1234 characters
|
||||
Split document into 5 chunks
|
||||
Starting vectorization for 5 chunks... ← 如果卡在这里，是向量化问题
|
||||
Successfully generated 5 embeddings ← 如果卡在这里，是存储问题
|
||||
Stored 5 chunks to ChromaDB
|
||||
Document uploaded successfully
|
||||
|
||||
✗ 如果卡住，会停在某一步不动
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤2：检查服务状态
|
||||
运行：`检查RAG服务状态.bat`
|
||||
|
||||
或手动检查：
|
||||
```bash
|
||||
# 检查Ollama
|
||||
curl http://localhost:11434/api/tags
|
||||
|
||||
# 检查ChromaDB（如果使用）
|
||||
curl http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 解决方案
|
||||
|
||||
### 方案A：使用SimpleVectorStore（推荐，最快）
|
||||
**优点**：无需安装额外服务，内存存储，速度快
|
||||
**缺点**：重启后数据丢失（可配置持久化）
|
||||
|
||||
**操作**：
|
||||
1. 确认`useSimpleStore = true`（代码中已默认）
|
||||
2. 重启后端服务
|
||||
3. 测试上传
|
||||
|
||||
### 方案B：安装ChromaDB（生产环境推荐）
|
||||
**优点**：数据持久化，性能好
|
||||
**缺点**：需要安装Python和ChromaDB
|
||||
|
||||
**快速安装**：
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 安装ChromaDB
|
||||
pip install chromadb
|
||||
|
||||
# 2. 启动服务
|
||||
chroma run --host localhost --port 8000
|
||||
|
||||
# 3. 验证
|
||||
curl http://localhost:8000/api/v1/heartbeat
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方案C：增加超时时间
|
||||
如果服务正常但处理慢，增加超时：
|
||||
|
||||
修改`RagProperties.java`：
|
||||
```java
|
||||
private int connectTimeout = 60; // 改为60秒
|
||||
private int readTimeout = 600; // 改为600秒
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 当前最可能的问题
|
||||
|
||||
根据你的描述"服务都正常"但"没有ChromaDB"，系统应该已经在使用SimpleVectorStore。
|
||||
|
||||
**上传卡住最可能的原因是**：
|
||||
1. 向量化服务（Ollama/OpenAI）响应慢
|
||||
2. 后端没有重启，还在使用旧代码
|
||||
|
||||
## 立即尝试
|
||||
|
||||
### 1. 重启后端服务
|
||||
确保最新代码生效
|
||||
|
||||
### 2. 上传小文件测试
|
||||
先上传一个很小的txt文件（几行文字），看是否能成功
|
||||
|
||||
### 3. 查看后端日志
|
||||
找到卡住的具体位置
|
||||
|
||||
### 4. 告诉我日志内容
|
||||
把后端日志最后几行发给我，我帮你定位问题
|
||||
24
Archive/诊断菜单配置.sql
Normal file
24
Archive/诊断菜单配置.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,24 @@
|
|||
-- 诊断知识库管理菜单配置问题
|
||||
-- 1. 查看知识库管理的当前配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, perms, menu_type, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
|
||||
-- 2. 查看其他psychology相关菜单的配置（对比参考）
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, perms, menu_type, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE component LIKE 'psychology/%'
|
||||
ORDER BY menu_id
|
||||
LIMIT 10;
|
||||
|
||||
-- 3. 查看心理健康父菜单的配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, menu_type, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '心理健康';
|
||||
|
||||
-- 4. 检查是否有权限问题
|
||||
SELECT r.role_name, rm.menu_id, m.menu_name
|
||||
FROM sys_role r
|
||||
LEFT JOIN sys_role_menu rm ON r.role_id = rm.role_id
|
||||
LEFT JOIN sys_menu m ON rm.menu_id = m.menu_id
|
||||
WHERE m.menu_name = '知识库管理';
|
||||
22
Archive/调整知识库管理为顶级菜单.sql
Normal file
22
Archive/调整知识库管理为顶级菜单.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,22 @@
|
|||
-- 将知识库管理调整为顶级菜单，与心理测评管理同级
|
||||
|
||||
-- 1. 修改知识库管理为顶级菜单
|
||||
UPDATE sys_menu
|
||||
SET parent_id = 0,
|
||||
order_num = 2, -- 设置排序，放在心理测评管理(order_num=1)之后
|
||||
icon = 'documentation' -- 设置图标
|
||||
WHERE menu_id = 2209;
|
||||
|
||||
-- 2. 验证修改
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path, icon
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE parent_id = 0
|
||||
ORDER BY order_num;
|
||||
|
||||
-- 3. 查看知识库管理的详细配置
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, order_num, path, component, icon
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_id = 2209;
|
||||
|
||||
-- 完成！退出登录重新登录查看
|
||||
SELECT '修改完成！请退出登录后重新登录' AS message;
|
||||
48
Archive/验证菜单.sql
Normal file
48
Archive/验证菜单.sql
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,48 @@
|
|||
-- =============================================
|
||||
-- 验证知识库管理菜单是否添加成功
|
||||
-- =============================================
|
||||
|
||||
-- 1. 查看知识库管理菜单
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, path, component, perms, visible, status
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name = '知识库管理';
|
||||
|
||||
-- 2. 查看知识库管理的子菜单（按钮权限）
|
||||
SELECT menu_id, menu_name, parent_id, perms, menu_type
|
||||
FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
ORDER BY menu_id;
|
||||
|
||||
-- 3. 查看当前用户的角色
|
||||
SELECT r.role_id, r.role_name, r.role_key
|
||||
FROM sys_role r
|
||||
INNER JOIN sys_user_role ur ON r.role_id = ur.role_id
|
||||
INNER JOIN sys_user u ON ur.user_id = u.user_id
|
||||
WHERE u.user_name = 'admin'; -- 改为你的用户名
|
||||
|
||||
-- 4. 查看角色是否有知识库管理权限
|
||||
SELECT rm.role_id, r.role_name, m.menu_id, m.menu_name
|
||||
FROM sys_role_menu rm
|
||||
INNER JOIN sys_role r ON rm.role_id = r.role_id
|
||||
INNER JOIN sys_menu m ON rm.menu_id = m.menu_id
|
||||
WHERE m.menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
ORDER BY rm.role_id, m.menu_id;
|
||||
|
||||
-- 5. 如果第4步没有结果，执行以下SQL为管理员角色添加权限
|
||||
-- 先查询管理员角色ID和知识库菜单ID
|
||||
SELECT
|
||||
(SELECT role_id FROM sys_role WHERE role_key = 'admin' LIMIT 1) AS admin_role_id,
|
||||
(SELECT GROUP_CONCAT(menu_id) FROM sys_menu WHERE menu_name LIKE '知识库%') AS knowledge_menu_ids;
|
||||
|
||||
-- 6. 手动添加权限（如果第4步没有结果）
|
||||
-- 将下面的 1 改为实际的角色ID
|
||||
INSERT INTO sys_role_menu (role_id, menu_id)
|
||||
SELECT 1, menu_id FROM sys_menu
|
||||
WHERE menu_name LIKE '知识库%'
|
||||
AND NOT EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM sys_role_menu
|
||||
WHERE role_id = 1 AND sys_role_menu.menu_id = sys_menu.menu_id
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 7. 验证是否添加成功
|
||||
SELECT '权限添加完成，请退出登录后重新登录' AS message;
|
||||
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