15016d3448
fix: 适配qdrant-client 1.17.0 API变更，search方法改为query_points [AC-AISVC-50]
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- qdrant-client 1.10+ 版本移除了 search() 方法，改用 query_points()
- 使用 collection_exists() 替代 get_collections() 检查集合存在
- 更新返回结果处理：results.points 替代 results
- 更新 pyproject.toml 版本约束为 >=1.9.0,<2.0.0
- 修正 README.md 中的 docker 命令示例
2026-02-26 19:07:04 +08:00
fd04ed2cef
fix: 修复RAG检索多个问题并更新嵌入模型配置 [AC-AISVC-50]
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主要修复:
1. 修复ConfigForm和EmbeddingConfigForm组件watch死循环导致内存溢出
2. 修复向量存储格式与检索格式不匹配问题
3. 修复两阶段检索和混合检索互斥问题
4. 修复RRF融合时vector字段丢失问题
5. 修复embedding_full未归一化导致相似度计算错误
6. 修复嵌入模型配置表单不显示参数问题
功能增强:
- 添加with_vectors参数支持返回向量用于重排序
- 新增两阶段+混合检索组合策略
- 更新README嵌入模型配置说明，推荐nomic-embed-text-v2-moe
- 添加cleanup_qdrant.py脚本用于清理向量数据
2026-02-26 14:45:21 +08:00
cee884d9a0
feat: RAG 检索优化，实现多维度向量存储和 Nomic 嵌入提供者 [AC-AISVC-16, AC-AISVC-29]
2026-02-25 23:10:12 +08:00
4b64a4dbf4
feat(AISVC-T6.9): 集成Ollama嵌入模型修复RAG检索问题
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## 问题修复
- 替换假嵌入(SHA256 hash)为真实Ollama nomic-embed-text嵌入
- 修复Qdrant客户端版本不兼容导致score_threshold参数失效
- 降低默认分数阈值从0.7到0.3
## 新增文件
- ai-service/app/services/embedding/ollama_embedding.py
## 修改文件
- ai-service/app/api/admin/kb.py: 索引任务使用真实嵌入
- ai-service/app/core/config.py: 新增Ollama配置,向量维度改为768
- ai-service/app/core/qdrant_client.py: 移除score_threshold参数
- ai-service/app/services/retrieval/vector_retriever.py: 使用Ollama嵌入
2026-02-24 22:15:53 +08:00
0a167d69f0
feat(ai-service): implement LLM Adapter for T3.1 [AC-AISVC-02, AC-AISVC-06]
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- Add LLMClient abstract base class with generate/stream_generate interfaces
- Implement OpenAIClient with httpx for OpenAI-compatible API calls
- Add retry logic with tenacity for timeout handling
- Support both non-streaming and streaming generation
- Add comprehensive unit tests for LLM Adapter
- Fix entities.py JSON column type for SQLModel compatibility
2026-02-24 13:19:38 +08:00
MerCry