jhzhang/rag
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base: jhzhang:c6a17ad1e4df9b00e02c7407e501ccb29b223daf
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jhzhang:main jhzhang:server-release jhzhang:server-baseline jhzhang:server-baseline-vanilla
...
compare: jhzhang:5ccfdaf9d104ec8073812429c2d3caec112b3a7b
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c6a17ad1e4 ... 5ccfdaf9d1

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lacerate551
5ccfdaf9d1 feat(exam_pkg): 优化出题系统稳定性与推理模型适配 
- core/llm_utils: MiMo模型自动注入thinking=disabled参数，全局生效
- config: 新增LLM_DISABLE_THINKING配置项（默认true）
- generator: 推理模型自适应max_tokens（1.5x）、429限流重试+指数退避、v2管线补题机制
- generator: analyze_document_for_exam新增max_total参数控制AI出题上限
- generator: validate_questions_schema兼容type和question_type字段
- grader: 主观题max_tokens从1000提升至2000、fuzzy_match增加编辑距离容错
- manager: results变量初始化防NameError、透传max_total参数
- api: /exam/generate-smart支持max_total请求参数
 2026-06-22 18:52:04 +08:00
lacerate551
d589c27bce docs: 清理过时文档 + 更新关键文档 
删除（10个）：
- API与后端对接规范.md（已被后端对接规范.md 替代）
- image_processing_flow.md（已合入 RAG数据流程.md）
- 状态码功能更新说明.md（已合入后端对接规范.md）
- 题目模板.md（字段名与实际 API 不一致，以对接指南为准）
- 出题批卷系统设计.md（旧版出题设计，已被对接指南+变更说明替代）
- 测试指南.md（出题 API 格式过时，模型名过时）
- 企业文档更新管理方案.md（设计方案，已实施完成）
- 版本管理实施完成报告.md（里程碑报告，已完成归档）
- 生产路径优化计划.md（行号已偏移，阶段状态过时）

更新（7个）：
- 出题批题后端对接指南.md：添加 generate-smart 端点、question_content→content
- 开发与系统模块说明.md：更新 reranker 和 LLM 模型名称
- 多源信息融合指南.md：标注生产路径 vs 备用路径
- 架构与部署方案.md：更新数据归属对照表（4个 SQLite DB）
- 认证与权限配置指南.md：出题 API 更新为 /exam/generate
- 向量库边界风险分析.md：标注 P1 旧切片残留和 P2 文件更新已修复
- 风险边界问题修复注意事项.md：标注所有场景已修复
 2026-06-21 20:53:33 +08:00
lacerate551
b2ccec79b9 chore: gitignore 补充临时脚本和日志规则，防止未来积累 2026-06-21 20:28:47 +08:00
lacerate551
53e48cccb2 chore: 删除过时的代码审查报告（2026-06-05，高危问题已修复） 2026-06-21 20:25:33 +08:00
lacerate551
475900e103 docs: RAG数据流程新增缓存/图片/VLM/切片/性能章节 + 待解决风险项 
- RAG数据流程.md: 更新模型配置为 deepseek-v4-flash，补充 v7.1 变更
- 新增十二~十六章节：缓存系统、图片选择管线、VLM 懒加载、
  文档解析与切片、性能插桩
- 待解决风险项.md: 记录 7 个已识别但未实施的风险项
 2026-06-21 20:25:25 +08:00
lacerate551
6d5a4b5b5e feat: 性能插桩、缓存清除端点、LLM top_p 与 JSON 强制输出 
- chat_routes.py: 新增 8 阶段性能计时（stages_ms）+ SSE 输出
- sync_routes.py: 新增 POST /cache/clear 缓存清除端点
- engine.py: LLM 调用增加 top_p 参数
- intent_analyzer.py: response_format 加配置开关（INTENT_RESPONSE_FORMAT）
 2026-06-21 20:25:12 +08:00
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13
.gitignore vendored
View File

@@ -114,11 +114,22 @@ chat-ui/
# 生产环境配置（含 API 密钥）
deploy/.env.production
# 根目录临时测试脚本
# 根目录临时测试脚本和调试脚本
test_*.py
test_*.json
debug_*.py
verify_*.py
bench_*.py
bench_*.json
extract_questions.py
start_server.py
rag_response.json
rag_resp.txt
*_extracted.txt
nul
server.log
server_err.log
.dataservice_debug.log
# 临时调试脚本（下划线开头）
scripts/_*.py

28
api/chat_routes.py
View File

@@ -2196,6 +2196,9 @@ def rag():
import re
start_time = _time.time()
full_answer = []
# === 性能插桩：各阶段耗时 ===
_t = {'intent': 0, 'cache': 0, 'search': 0, 'vlm': 0, 'image': 0, 'rescue': 0, 'llm': 0, 'post': 0}
_t_prev = start_time
try:
# 0. 意图分析（改写 + 双层判断）
@@ -2227,7 +2230,6 @@ def rag():
# 构建上下文
context_text = ""
if history:
# 提取最近的助手回答
for msg in reversed(history):
if msg.get("role") == "assistant":
context_text = msg.get("content", "")
@@ -2260,7 +2262,6 @@ def rag():
请直接回答用户问题。"""
# 流式生成回答
for content in call_llm_stream(
client,
prompt=user_prompt,
@@ -2274,14 +2275,15 @@ def rag():
full_answer.append(content)
yield f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': content}, ensure_ascii=False)}\n\n"
# 发送完成事件
yield f"data: {json.dumps({'type': 'finish', 'answer': ''.join(full_answer), 'sources': []}, ensure_ascii=False)}\n\n"
return # 直接返回，不执行后续检索
return
except Exception as e:
logger.warning(f"意图分析失败: {e}，继续执行检索流程")
retrieval_query = intent.rewritten_query if (intent and intent.rewritten_query) else message
_t['intent'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
# 1.5 语义缓存检查（跳过检索+生成全流程）
_semantic_cache_emb = None
@@ -2343,6 +2345,8 @@ def rag():
# 1. 发送开始事件
yield f"data: {json.dumps({'type': 'start', 'message': '正在检索知识库...'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
_t['cache'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
# 2. 执行混合检索（扩大召回数量，确保图片切片有机会被召回）
# 如果意图分析生成了子查询（对比类），传给搜索引擎并行检索
@@ -2619,6 +2623,8 @@ def rag():
# 2.5. 懒加载增强（Phase 4）
# 暂时禁用：VLM 调用耗时过长，可能导致请求超时
# TODO: 后续可改为异步后台任务
_t['search'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
try:
import asyncio
from knowledge.lazy_enhance import enhance_retrieved_chunks
@@ -2626,9 +2632,13 @@ def rag():
asyncio.run(enhance_retrieved_chunks(contexts, message, kb_name))
except Exception as e:
logger.warning(f"懒加载增强失败: {e}")
_t['vlm'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
# 3. 选择要展示的图片（Phase 5）
selected_images = select_images(contexts, message)
_t['image'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
# 调试事件：图片选择详情
if IS_DEV:
@@ -2754,12 +2764,16 @@ def rag():
yield f"data: {json.dumps({'type': 'context_built', 'data': {'chunk_count': len(text_used), 'context_length': len(enhanced_context), 'budget_max_chars': CONTEXT_MAX_CHARS, 'min_score_filter': RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE, 'confidence_top3': _confidence_score, 'score_stats': {'max': max(_scores) if _scores else 0, 'min': min(_scores) if _scores else 0, 'avg': round(sum(_scores)/len(_scores), 4) if _scores else 0}, 'context_preview': enhanced_context[:500], 'chunks_used': [{'source': ctx.get('meta',{}).get('source',''), 'page': ctx.get('meta',{}).get('page',0), 'score': ctx.get('score',0), 'preview': (ctx.get('doc','') or '')[:100]} for ctx in text_used]}}, ensure_ascii=False)}\n\n"
# 5. 流式生成回答
_t['rescue'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
from core.engine import get_engine
engine = get_engine()
for token in engine.generate_answer_stream(message, enhanced_context, history):
full_answer.append(token)
yield f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': token}, ensure_ascii=False)}\n\n"
_t['llm'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
_t_prev = _time.time()
# 6. P0：答案对齐过滤器
# 从 LLM 回答中提取图号引用，过滤图片选择结果
@@ -2873,12 +2887,16 @@ def rag():
if step.get('name') == 'rerank' and step.get('applied'):
rerank_time = step.get('time_ms', 0)
rerank_cached = step.get('cached', False)
_t['post'] = round((_time.time() - _t_prev) * 1000, 1)
finish_event["timing"] = {
"total_search_ms": timing_info.get('total_ms', 0),
"rerank_ms": rerank_time,
"rerank_cached": rerank_cached,
"total_ms": duration_ms
"total_ms": duration_ms,
"stages_ms": _t
}
# 记录到日志
logger.info(f"[性能] 总{duration_ms}ms | 意图{_t['intent']:.0f} 缓存{_t['cache']:.0f} 检索{_t['search']:.0f} VLM{_t['vlm']:.0f} 图片{_t['image']:.0f} 救援{_t['rescue']:.0f} LLM{_t['llm']:.0f} 后处理{_t['post']:.0f}")
# 10.5 写入语义缓存
try:
from core.semantic_cache import get_semantic_cache

45
api/sync_routes.py
View File

@@ -315,3 +315,48 @@ def stop_sync_monitor() -> Tuple[Any, int]:
message="操作失败",
http_status=500
)
# ==================== 缓存管理 API ====================
@sync_bp.route('/cache/clear', methods=['POST'])
@require_gateway_auth
def clear_all_caches() -> Tuple[Any, int]:
"""
清除所有缓存层（Query / Embedding / Rerank / Semantic / Intent 精确缓存）
用于测试和调试，不影响向量库数据。
Returns:
{"success": true, "message": "缓存已清除", "cleared": [...]}
"""
cleared = []
# 1. 精确匹配缓存（Query / Embedding / Rerank）
try:
from core.cache import get_cache_manager
cache = get_cache_manager()
if cache:
cache.clear_all()
cleared.append("query_cache")
cleared.append("embedding_cache")
cleared.append("rerank_cache")
except Exception as e:
logger.warning(f"清除精确缓存失败: {e}")
# 2. 语义缓存（FAISS）
try:
from core.semantic_cache import get_semantic_cache
sc = get_semantic_cache()
if sc:
sc.clear()
cleared.append("semantic_cache")
except Exception as e:
logger.warning(f"清除语义缓存失败: {e}")
logger.info(f"缓存清除完成: {cleared}")
return jsonify({
"success": True,
"message": f"已清除 {len(cleared)} 层缓存",
"cleared": cleared
})

3
core/engine.py
View File

@@ -82,7 +82,7 @@ try:
CLUSTER_SEED_FLOOR, CLUSTER_MAX_BOOST_PER_SECTION, CLUSTER_MAX_SECTIONS,
CLUSTER_SECTION_PREFIX_LEVELS,
# 上下文与生成
LLM_TEMPERATURE, LLM_MAX_TOKENS, RECALL_MULTIPLIER,
LLM_TEMPERATURE, LLM_TOP_P, LLM_MAX_TOKENS, RECALL_MULTIPLIER,
# FAQ 与黑名单
FAQ_RECALL_TOP_K, FAQ_BOOST_AMOUNT, FAQ_DECAY_MONTHS, FAQ_DECAY_RATE, FAQ_DECAY_MAX,
BLACKLIST_MIN_DISLIKES, BLACKLIST_CACHE_TTL,
@@ -2361,6 +2361,7 @@ class RAGEngine:
"",
MODEL,
temperature=LLM_TEMPERATURE,
top_p=LLM_TOP_P,
max_tokens=LLM_MAX_TOKENS,
messages=messages,
error_prefix="[错误]"

12
core/intent_analyzer.py
View File

@@ -22,7 +22,7 @@ import threading
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
from config import INTENT_TEMPERATURE, INTENT_MAX_TOKENS, INTENT_HISTORY_WINDOW, INTENT_MODEL
from config import INTENT_TEMPERATURE, INTENT_MAX_TOKENS, INTENT_HISTORY_WINDOW, INTENT_MODEL, INTENT_RESPONSE_FORMAT
logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -355,17 +355,17 @@ class IntentAnalyzer:
model = self.model or self._get_default_model()
from core.llm_utils import call_llm
content = call_llm(
client,
"",
model,
_llm_kwargs = dict(
temperature=INTENT_TEMPERATURE,
max_tokens=INTENT_MAX_TOKENS,
messages=[
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
],
)
if INTENT_RESPONSE_FORMAT:
_llm_kwargs["response_format"] = {"type": "json_object"}
content = call_llm(client, "", model, **_llm_kwargs)
# 解析 JSON
result = self._parse_json(content)

32
core/llm_utils.py
View File

@@ -11,6 +11,24 @@ from typing import List, Optional, Union, Iterator, Callable
logger = logging.getLogger(__name__)
# MiMo 推理模型关键词（用于识别需要 thinking 参数的模型）
_MIMO_MODEL_KEYWORDS = ('mimo',)
def _is_mimo_model(model_name: str) -> bool:
"""判断是否为小米 MiMo 模型（支持 thinking 参数）"""
if not model_name:
return False
return any(kw in model_name.lower() for kw in _MIMO_MODEL_KEYWORDS)
def _inject_mimo_thinking(kwargs: dict, model: str, disable_thinking: bool = True) -> dict:
"""为 MiMo 模型注入 thinking 参数。返回更新后的 kwargs。"""
if not _is_mimo_model(model):
return kwargs
extra = dict(kwargs.get('extra_body') or {})
extra['thinking'] = {'type': 'disabled' if disable_thinking else 'enabled'}
kwargs['extra_body'] = extra
return kwargs
def call_llm(
client,
@@ -57,6 +75,13 @@ def call_llm(
if messages is None:
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
# MiMo 模型自动注入 thinking 参数
try:
from config import LLM_DISABLE_THINKING
except ImportError:
LLM_DISABLE_THINKING = True
kwargs = _inject_mimo_thinking(kwargs, model, disable_thinking=LLM_DISABLE_THINKING)
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
@@ -145,6 +170,13 @@ def call_llm_stream(
if messages is None:
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
# MiMo 模型自动注入 thinking 参数
try:
from config import LLM_DISABLE_THINKING
except ImportError:
LLM_DISABLE_THINKING = True
kwargs = _inject_mimo_thinking(kwargs, model, disable_thinking=LLM_DISABLE_THINKING)
try:
stream = client.chat.completions.create(
model=model,

1175
docs/API与后端对接规范.md
View File

File diff suppressed because it is too large Load Diff

335
docs/RAG数据流程.md
View File

@@ -67,18 +67,27 @@
| 用途 | 模型 | 说明 |
|------|------|------|
| 主 LLM | qwen3.6-flash | 回答生成、上下文理解 |
| 意图分析 | qwen-turbo | 轻量快速，用于问题改写与意图判断 |
| 主 LLM | deepseek-v4-flash | 回答生成、上下文理解 |
| 意图分析 | deepseek-v4-flash | JSON 结构化输出（`INTENT_RESPONSE_FORMAT=True`） |
| VLM | qwen-vl-plus | 图片理解与描述生成 |
| 云端重排序 | qwen3-rerank | DashScope API 调用，替代本地 BGE-reranker |
| 云端重排序 | qwen3-rerank | DashScope API 调用 |
| 本地重排序 | bge-reranker-base | ONNX Runtime，用于图片 CrossEncoder 二次评分 |
| Embedding | bge-base-zh-v1.5 | 文本向量化 |
### 1.3 v7.0.0 架构变更要点
### 1.3 架构变更要点
- **Reranker**：从本地 BGE-reranker 切换为云端 DashScope API（qwen3-rerank）
- **Reranker**：从本地 BGE-reranker 切换为云端 DashScope API（qwen3-rerank），本地 reranker 保留用于图片 CrossEncoder 二次评分
- **MMR 去重**：使用文本相似度模式（`MMR_USE_EMBEDDING=false`），基于 Jaccard 系数
- **Agentic 引擎**：拆分为多个子模块（agentic_search / agentic_answer / agentic_citation 等）
- **Graph RAG**：模块已清空，不再使用
**v7.1 新增变更**：
- **性能插桩**：`/rag` 流式响应新增 `stages_ms` 字段，记录 8 个管线阶段耗时（intent / cache / search / vlm / image / rescue / llm / post）
- **CrossEncoder 图片二次评分**：`select_images` 最终排序前新增 P3 阶段，用本地 bge-reranker-base 对 `(query, vlm_desc)` 做语义精排，映射为 ±5 分调整量；CE 负分图片直接剔除
- **意图分析 JSON 强制输出**：新增 `INTENT_RESPONSE_FORMAT` 配置开关，推理模型需设为 False
- **缓存管理端点**：新增 `POST /cache/clear` 一键清除精确缓存 + 语义缓存
---
## 二、请求入口
@@ -340,8 +349,11 @@ enhance_retrieved_chunks(contexts, query, kb_name)
| 查询类型 | 参数调整 |
|----------|----------|
| 精确图号查询（"图2.3"） | `MAX_IMAGES=2, MIN_SCORE=5.0` |
| 弱图片意图（"发电量图"） | `MAX_IMAGES=1` |
| 普通查询 | `MAX_IMAGES=2` |
| 数据驱动（检索含图片切片） | `MAX_IMAGES=5, MIN_SCORE=2.0` |
| 文本引用图表 | `MAX_IMAGES=3, MIN_SCORE=2.0` |
| 普通查询 | `MAX_IMAGES=2, MIN_SCORE=3.0` |
表格嵌入图片时 `MAX_IMAGES` 可扩展至 15。
**步骤二：提取图表引用**
@@ -359,18 +371,37 @@ referenced_figures = {'2.3': {'source_file': 'xxx.pdf'}, ...}
|--------|------|
| 图号精确匹配（查询中有"图2.3"） | +10 分 |
| 表号精确匹配 | +10 分 |
| 关键词匹配（"发电量"等） | +2 分/个 |
| 字符重叠 | +0.2 分/字符 |
| 关键词匹配（"发电量"等） | +2 分/个，上限 8 |
| 字符重叠 | +0.2 分/字符，上限 3 |
| 章节匹配 | +1.5 分 |
| 图片类型（chart > image） | +2 / +1 分 |
| 向量相似度 | +2 分（最高） |
| 引用匹配（需章节相关） | +8 分 |
**步骤四：图文关联补充**
**步骤四：VLM 与章节关联调整**
遍历 top 5 文本块中引用的图表编号，查找对应的图片切片并补充到结果中。
| 条件 | 调整 |
|------|------|
| VLM 描述与查询相关（`_check_vlm_relevance >= 0.5`） | +2 分 |
| VLM 描述与查询不相关（`< 0.3`） | -3 分 |
| 图片章节与主检索不匹配（`section_similarity < 0.3`） | -5 分 |
| 图号/表号被文本引用 + 章节匹配 | +8~+13 分 |
| 来源文件匹配 primary_sources | +2 分 |
**步骤五：返回 top N 图片**
**步骤五：CrossEncoder 语义精排（P3）**
对所有过线候选图片，用本地 bge-reranker-base 对 `(query, vlm_desc_or_caption)` 做二次评分：
```python
ce_scores = engine.reranker.predict([(query, desc) for desc in descriptions])
# 映射：ce_score > 0 → adjustment ∈ (0, +5]，ce_score < 0 → adjustment ∈ [-5, 0)
img['score'] += adjustment
# CE 负分图片直接剔除
```
**步骤六：后置过滤**
`_filter_images_by_answer()` 根据 LLM 回答内容反向筛选图片，过滤回答中未提及的无关图片。
**步骤七：返回 top N 图片**
```python
scored_images.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)
@@ -607,3 +638,279 @@ VLM 描述示例（更精准）：
| `parsers/mineru_parser.py` | 文档解析 | `parse_with_mineru()`, `MinerUChunk` |
| `knowledge/manager.py` | 知识库管理 | `add_file_to_kb()`, `generate_lightweight_image_description()` |
| `knowledge/lazy_enhance.py` | 懒加载增强 | `lazy_vlm_description()`, `enhance_retrieved_chunks()` |
| `core/cache.py` | 三层精确缓存 | `RAGCacheManager`, `get_cache_manager()` |
| `core/semantic_cache.py` | 语义缓存 | `SemanticCache`, `get_semantic_cache()` |
| `knowledge/image_cleanup.py` | 孤儿文件清理 | `cleanup_image_orphans()`, `collect_referenced_images()` |
| `cleanup_orphans.py` | 孤儿文件清理脚本 | `--force` 执行删除，默认 dry-run |
| `sync_vlm_cache.py` | VLM 缓存同步 | `--re-embed` 强制重算 embedding |
| `eval_image_retrieval.py` | 图片检索评测 | 检索层 + 选择层分层评测 |
---
## 十二、缓存系统
### 12.1 三层精确缓存（core/cache.py）
`RAGCacheManager` 管理三个独立的 `LRUCache` 实例：
| 缓存层 | Key 构造 | TTL | 容量 | kb_version 关联 |
|--------|----------|-----|------|-----------------|
| Query Cache | `MD5(query:kb_name:kb_version)` | 1h | 500 | ✅ 版本失效 |
| Embedding Cache | `MD5(emb:{text})` | 24h | 2000 | ✅ 版本失效 |
| Rerank Cache | `MD5(rerank:{query}:{sorted_doc_ids})` | 1h | 1000 | ❌ 变更时全清空 |
**知识库版本失效机制**：
```python
def increment_kb_version(kb_name):
old_version = self._kb_versions.get(kb_name, 0)
self._kb_versions[kb_name] = old_version + 1
# 失效旧版本
self.query_cache.invalidate_by_version(old_version)
self.embedding_cache.invalidate_by_version(old_version)
self.rerank_cache.clear() # Rerank 无 kb_version，全量清空
```
`sync.py` 文档变更时调用 `increment_kb_version()` 触发失效。
**写入保护**：`CACHE_MIN_SCORE = 0.3`，检索结果最高分低于此值时不写缓存，避免低质量结果被缓存。
### 12.2 语义缓存（core/semantic_cache.py）
`SemanticCache` 使用 FAISS 向量索引实现语义级缓存：
```
查找：query_embedding → FAISS ANN 搜索 → 余弦相似度 > 0.92 → 候选
二次验证：Jaccard(query, cached._raw_query) >= 0.5 → 确认命中
存储：query_embedding + result → FAISS add
```
**Jaccard 二次验证**（字符级）：
```python
set_a = set(query) # 字符集合
set_b = set(cached_query)
similarity = |intersection| / |union|
```
**Intent 与 RAG 共用 FAISS 索引**，通过 `cache_type` 字段隔离：
| 缓存类型 | cache_type 值 | Embedding 输入 | 读取条件 |
|----------|---------------|---------------|---------|
| RAG 回答 | `"rag_answer"` | `embedding(query|collections)` | `cache_type == "rag_answer"` |
| 意图分析 | `"intent_analysis"` | `embedding(query)` | `cache_type != "rag_answer"` |
**容量管理**：默认 `max_size=10000`，达到上限时 `self.clear()` 全清空（非 LRU 淘汰）。
**Intent 精确缓存**（独立于 FAISS）：`_exact_cache: Dict[str, IntentAnalysis]`，key = `query + 最近2条历史摘要`，上限 500 条，无 TTL，满后停止接收新条目。
### 12.3 缓存命中链路
一个 `/rag` 请求依次经过以下缓存检查点：
```
请求进入 chat_routes.rag()
│
├─ ① 语义缓存读取（FAISS）
│ key = embedding(retrieval_query|collections)
│ 要求 cache_type == "rag_answer"
│ 二次验证: Jaccard >= 0.5
│ ├─ 命中 → 直接流式返回缓存答案，流程结束
│ └─ 未命中 → 继续
│
├─ ② intent_analyzer.analyze()
│ ├─ 精确缓存: key = query + 历史摘要
│ ├─ 语义缓存: key = embedding(query)，cache_type != "rag_answer"
│ └─ 未命中 → 调 LLM → 写入两层缓存
│
├─ ③ engine.search()
│ ├─ Query Cache: MD5(query:kb_name:kb_version)
│ ├─ Embedding Cache: MD5(emb:{text})
│ └─ Rerank Cache: MD5(rerank:{query}:{sorted_doc_ids})
│
├─ ④ LLM 生成回答
│
└─ ⑤ 语义缓存写入（FAISS）
存入 { cache_type: "rag_answer", answer, sources, images, _raw_query }
```
**缓存清除**：`POST /cache/clear` 端点清除 Query/Embedding/Rerank 缓存 + 语义缓存（需网关认证）。
---
## 十三、图片选择管线
### 13.1 评分流程（select_images）
完整的图片选择管线包含 7 个阶段：
```
score_image_relevance() ← P1: 基础分（关键词/图号/章节/类型）
↓
VLM 相关性调整 ← _check_vlm_relevance() -3 / +2 分
↓
章节关联惩罚 ← section_similarity < 0.3 → -5 分
↓
图号/表号引用加分 ← 文本引用匹配 → +8~+13 分
↓
来源文件加分 ← primary_sources 匹配 → +2 分
↓
MIN_SCORE 过滤 ← 动态阈值 2.0~5.0
↓
CrossEncoder 二次评分 ← P3: 本地 reranker 对 (query, desc) 精排
↓ 正相关 +5，负相关 -5 且直接剔除
MAX_IMAGES 预算控制 ← 动态上限 2~15 张
↓
_filter_images_by_answer() ← 后置过滤：LLM 回答关键词重叠
```
### 13.2 图片召回保障
图片切片在检索层面临 CrossEncoder 系统性低分（0.002~0.08 vs 文本 0.3~0.9），有多重保障机制：
| 机制 | 位置 | 说明 |
|------|------|------|
| 图片独立召回 | `engine._search_image_chunks()` | 对 image/chart 切片单独查询 ChromaDB |
| `_image_boost` 标记 | `chat_routes.py` | 图片意图查询时，为匹配的图片切片打 1.5x/2.0x boost 标记 |
| 章节聚类救援 | `_rescue_section_cluster()` | 当整章节切片全被 rerank 压制时，保底分配分数 |
| BM25 分歧救援 | `_rescue_bm25_divergence()` | BM25 高排名但 rerank 低分的切片被恢复 |
| 词法匹配救援 | `_rescue_lexical_match()` | 切片文本精确包含查询关键词时提升分数 |
---
## 十四、VLM 懒加载增强
**入口文件**：`knowledge/lazy_enhance.py`
**触发位置**：`chat_routes.py` `generate()` 函数
### 14.1 触发条件
| 切片类型 | 触发条件 | 调用模型 |
|----------|---------|---------|
| image / chart | `has_vlm_desc=False` 且 `image_path` 非空 | VLM（qwen-vl-plus） |
| table | `has_summary=False` 且 `score > 0.7` | LLM（表格摘要） |
| table + 关联图片 | `has_vlm_desc=False` 且 `image_path` 非空 | VLM |
### 14.2 增强流程
```
缓存检查（图片 MD5 哈希 → .data/cache/vlm/{hash}.txt）
├─ 缓存命中（内容 ≥ 5 字符）→ 直接返回
└─ 缓存未命中 →
├─ 调用 VLM/LLM 生成描述/摘要
├─ 空描述保护（< 5 字符）→ 不写缓存，不更新向量库
├─ 写入缓存文件
└─ 更新 ChromaDB
├─ metadata: { has_vlm_desc: True, vlm_desc: description }
├─ embedding: 用 VLM 描述重新计算向量（通过 RAGEngine 单例获取模型）
└─ document: 更新为 VLM 描述文本
```
**embedding 模型获取**：`KnowledgeBaseManager` 没有 `embedding_model` 属性，通过 `_get_embedding_model()` 从 `RAGEngine` 单例获取。
### 14.3 后台异步化
VLM/LLM 调用在后台线程执行，不阻塞主流程：
```python
# chat_routes.py 中
_bg_contexts = copy.deepcopy(contexts) # 深拷贝避免线程竞争
_t = threading.Thread(target=_background_enhance, daemon=True)
_t.start()
# 主流程继续 select_images + LLM 生成
```
后台线程使用 `asyncio.run()` + 60s 超时保护。首次查询时图片使用 caption + section 作为临时描述，后台生成完成后写入 ChromaDB，下次查询直接使用缓存。
---
## 十五、文档解析与切片
### 15.1 MinerU 解析流程
**入口文件**：`parsers/mineru_parser.py`
支持两种云端 API 模式：
| 模式 | 端点 | 延迟 | 适用场景 |
|------|------|------|---------|
| v4 precise | `/api/v4/` | 较长（需排队） | 高精度 PDF 解析 |
| v1 agent | `/api/v1/agent/` | ~10s | 轻量级文档处理 |
**V2 格式转换**（`_parse_v2_content_list`）：
MinerU 返回的 content_list 被转换为 `MinerUChunk` 对象，提取的字段包括：`_v2_table_type`、`_v2_table_nest_level`、`_v2_list_type`、`sub_type`（部分字段在下游切片时被丢弃）。
**标题检测**（`parsers/heading_rules.py`）：
基于规则的多级标题检测，`_validate_level()` 长度守卫防止长文本误判为标题：
| 级别 | 最大长度 | 超出后 |
|------|---------|--------|
| H1 | 40 字符 | 降级为普通文本 |
| H2 | 60 字符 | 降级为普通文本 |
| H3 | 50 字符 | 降级为普通文本 |
`chinese_article` 规则额外限制 `max_length=30`，`numeric_level1` 排除以标点结尾的误判。
### 15.2 切片后处理
**`_post_process_chunks`** 核心逻辑：
1. **连续标题链合并**：连续 title 类切片合并为一个 chunk（保留最高 text_level）
2. **body 合并后 text_level 重置**：body 合并进 title buffer 后执行 `buffer.text_level = 0`，防止下一个标题被错误合并
3. **元数据写入**：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `chunk_type` | str | `text` / `title` / `table` / `image` / `chart` |
| `section` | str | 章节路径（如 `综述 > 2.3发电`） |
| `text_level` | int | 标题级别（0=body, 1=H1, 2=H2, 3=H3） |
| `image_path` | str | 图片文件名 |
| `bbox` | str | 页面坐标（仅 PDF） |
| `has_vlm_desc` | bool | 是否已有 VLM 描述 |
---
## 十六、性能插桩
**入口文件**：`api/chat_routes.py` `generate()` 函数
### 16.1 各阶段计时
在 SSE 流式生成器中初始化计时字典，记录 8 个管线阶段耗时：
| 阶段 key | 记录时机 | 覆盖范围 |
|----------|----------|----------|
| `intent` | 意图分析完成后 | IntentAnalyzer.analyze() |
| `cache` | 语义缓存检查后 | semantic_cache.lookup() |
| `search` | 混合检索+切片处理完成后 | engine.search() + 上下文提取 |
| `vlm` | VLM 懒加载完成后 | enhance_retrieved_chunks() |
| `image` | select_images 完成后 | 图片选择 |
| `rescue` | 救援管线+上下文构建完成后 | 聚类/BM25/预算 |
| `llm` | LLM 流式生成完成后 | engine.generate_answer_stream() |
| `post` | finish 事件构建完成后 | 答案对齐+debug 事件 |
### 16.2 数据输出
**SSE finish 事件**：
```json
{
"type": "finish",
"timing": {
"total_ms": 12345,
"stages_ms": {
"intent": 4200, "cache": 50, "search": 900,
"vlm": 10, "image": 30, "rescue": 200,
"llm": 6800, "post": 150
}
}
}
```
**服务端日志**：
```
[性能] 总12345ms | 意图4200 缓存50 检索900 VLM10 图片30 救援200 LLM6800 后处理150
```

233
docs/image_processing_flow.md
View File

@@ -1,233 +0,0 @@
# 图片处理完整流程分析
## 流程概览
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 图片处理完整流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 解析阶段 (MinerU) │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │
│ │ PDF/Word │────→│ MinerU 解析 │────→│ MinerUChunk 对象 │ │
│ │ 文件 │ │ parsers/mineru_ │ │ ├── content (文本/标题) │ │
│ └─────────────┘ │ parser.py │ │ ├── chunk_type │ │
│ └──────────────────┘ │ ├── table_html (表格HTML) │ │
│ │ ├── image_path (独立图片) │ │
│ │ └── images (关联图片列表) │ │
│ ↓ │
│ to_page_content() │
│ ↓ │
│ 返回 chunks 列表 │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 2. 存储阶段 (Knowledge Manager) │
│ ┌──────────────────┐ ┌────────────────────┐ ┌───────────────────┐ │
│ │ chunks 列表 │────→│ add_file_to_kb() │────→│ 向量库 metadata │ │
│ │ (MinerUChunk) │ │ knowledge/manager │ │ │ │
│ └──────────────────┘ │ .py │ │ ├── chunk_type │ │
│ │ │ │ ├── source │ │
│ │ ✅ 合并跨页表格 │ │ ├── page │ │
│ │ ✅ 序列化 images │ │ ├── images_json ✅│ │
│ │ ✅ 存储 image_path │ │ └── image_path ✅ │ │
│ └────────────────────┘ └───────────────────┘ │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 3. 召回阶段 (RAG 检索) │
│ ┌──────────────────┐ ┌────────────────────┐ ┌───────────────────┐ │
│ │ 用户查询 │────→│ 混合检索 │────→│ 检索结果 │ │
│ │ "表3.1 数据" │ │ search_hybrid() │ │ contexts = [{ │ │
│ └──────────────────┘ │ api/chat_routes.py │ │ "doc": "...", │ │
│ └────────────────────┘ │ "meta": {...} │ │
│ ↓ │ }] │ │
│ ↓ └───────────────────┘ │
│ ┌────────────────────┐ ↓ │
│ │ _extract_rich_media│ ┌───────────────────┐ │
│ │ api/chat_routes.py │ │ 返回给前端 │ │
│ │ │────→│ { │ │
│ │ 读取 images_json │ │ "images": [...],│ │
│ │ 读取 image_path │ │ "tables": [...],│ │
│ │ ✅ 正确处理 │ │ "answer": "..." │ │
│ └────────────────────┘ │ } │ │
│ └───────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 关键代码位置
### 1. MinerU 解析 (parsers/mineru_parser.py)
**MinerUChunk 数据结构 (第107-125行)**:
```python
@dataclass
class MinerUChunk:
content: str # 文本内容
chunk_type: str # 类型: text, table, image, equation
page_start: int = 1
page_end: int = 1
title: str = ""
table_html: Optional[str] = None # 表格 HTML（如果是表格）
image_path: Optional[str] = None # 图片路径（独立图片）
images: Optional[List[Dict]] = None # 关联图片列表: [{"id": "abc.jpg", "order": 1}]
```
**表格切片创建 (第453-469行)**:
```python
chunk = MinerUChunk(
content=table_caption or "表格", # ⚠️ content 只有标题
chunk_type="table",
table_html=table_body, # ✅ 完整表格在 table_html
image_path=img_path, # 表格图片路径
images=table_images # 表格中嵌入的图片
)
```
### 2. 向量库存储 (knowledge/manager.py)
**add_file_to_kb() 核心逻辑 (第228-270行)**:
```python
for i, chunk in enumerate(chunks):
# 1. 获取 chunk_type
chunk_type = getattr(chunk, 'chunk_type', None)
if not chunk_type:
page_info = getattr(chunk, 'page_info', {}) or {}
chunk_type = page_info.get('chunk_type', 'text')
if chunk_type == 'table':
# 2. 表格内容优先使用 table_html
table_md = getattr(chunk, 'table_html', None) or chunk.content
semantic_content = _build_semantic_content_for_table(...)
# 3. 构建 metadata
metadata = {
'chunk_type': chunk_type,
'source': filename,
'page': page_start,
# ...
}
# 4. ✅ 序列化图片信息
if hasattr(chunk, 'images') and chunk.images:
metadata['images_json'] = json.dumps(chunk.images, ensure_ascii=False)
if hasattr(chunk, 'image_path') and chunk.image_path:
metadata['image_path'] = chunk.image_path
```
**跨页表格合并 (第323-420行)**:
```python
def _merge_cross_page_tables(self, chunks: list) -> list:
"""
合并规则：
1. 相邻两个表格切片
2. 页码连续 (page_end + 1 == next.page_start)
3. 第二个表格标题包含"续表"
"""
# 合并 table_html
current.table_html = curr_html + '\n' + next_html
# 合并 image_path 到 images
merged_images = [
{'id': curr_img, 'page': curr_page_end},
{'id': next_img, 'page': next_page_start}
]
current.images = merged_images
```
### 3. 富媒体召回 (api/chat_routes.py)
**_extract_rich_media() 核心逻辑 (第724-843行)**:
```python
def _extract_rich_media(contexts: List[Dict]) -> Dict[str, List]:
images = []
tables = []
for ctx in contexts:
meta = ctx.get("meta", {})
# 1. 独立图片切片 (image_path) - 图片/图表类型
if meta.get("chunk_type") in ("image", "chart") and meta.get("image_path"):
img_id = os.path.basename(meta["image_path"])
images.append({"id": img_id, "url": f"/images/{img_id}", ...})
# 2. 关联图片 (images_json) - 表格/文本嵌入图片
if meta.get("images_json"):
img_list = json.loads(meta["images_json"])
for img_info in img_list:
images.append({"id": img_info["id"], ...})
# 3. 表格图片 (image_path) - 表格类型的图片形式
if meta.get("chunk_type") == "table" and meta.get("image_path"):
img_id = os.path.basename(meta["image_path"])
images.append({"id": img_id, "type": "table_image", ...})
return {"images": images, "tables": tables}
```
## 当前问题分析
### 问题1: 表格显示"0行数据"
**根因**: `_build_semantic_content_for_table()` 接收的 `table_md` 可能是空的
**验证点**:
- MinerU 解析时 `table_html` 是否有值？
- `manager.py` 第240行 `table_md = getattr(chunk, 'table_html', None)` 是否正确获取？
### 问题2: 跨页表格合并不生效
**根因**: 可能是页码不连续或标题匹配失败
**验证点**:
- 检查 `_merge_cross_page_tables()` 的日志输出
- 验证两个表格切片的 `page_end` 和 `page_start` 是否连续
### 问题3: 图片重复
**根因**: 可能是 `images_json` 和 `image_path` 同时存在导致重复
**验证点**:
- 检查向量库中是否有同时存在 `images_json` 和 `image_path` 的切片
- `_extract_rich_media()` 中的去重逻辑是否有效
## 数据存储位置
| 目录 | 用途 |
|------|------|
| `.data/images/` | 全局图片存储（哈希命名，去重） |
| `.data/cache/vlm/` | VLM 图片描述缓存 |
| `.data/docstore/` | 原始表格/图片 JSON 备份 |
| `knowledge/vector_store/chroma/` | ChromaDB 向量数据库 |
## 测试验证步骤
### 1. 检查向量库 metadata
```python
from knowledge.manager import get_kb_manager
kb = get_kb_manager()
coll = kb.get_collection('my_ky')
result = coll.get(limit=10, include=['metadatas'])
for meta in result['metadatas']:
print(f"chunk_type: {meta.get('chunk_type')}")
print(f"images_json: {meta.get('images_json')}")
print(f"image_path: {meta.get('image_path')}")
print("---")
```
### 2. 检查 MinerU 解析结果
```python
from parsers.mineru_parser import parse_with_mineru
result = parse_with_mineru("tests/public/test_report.pdf")
for chunk in result.get('chunks', []):
if chunk.chunk_type == 'table':
print(f"表格标题: {chunk.title}")
print(f"table_html 长度: {len(chunk.table_html or '')}")
print(f"image_path: {chunk.image_path}")
print(f"images: {chunk.images}")
print("---")
```

180
docs/代码审查报告_2026-06-05.md
View File

@@ -1,180 +0,0 @@
## RAG-Agent 代码审查报告（精简版）
审查日期：2026-06-05
排除说明：storage 模块尚未启用（暂不纳入）；用户认证/权限由后端服务负责（生产环境 RAG 服务为无状态接口，不做鉴权）。
---
### 一、高危问题（6 项）
**H1. SSE 错误事件泄露完整堆栈信息**
- 文件：`api/chat_routes.py:1955`
- `/rag` 接口 SSE 生成器在异常时将 `traceback.format_exc()` 完整堆栈直接发给客户端，暴露调用栈、文件路径、代码行号、内部变量。
- 修复：移除 traceback 字段，仅在服务端日志记录，客户端返回通用错误消息。
**H2. 文档更新/删除接口存在路径遍历风险**
- 文件：`api/document_routes.py:652,714`
- `update_document` 和 `delete_document` 直接将 URL 中的 `doc_path` 拼接到文件路径，未做安全校验。可构造 `../../` 路径遍历载荷。
- 修复：使用 `os.path.realpath()` 解析最终路径，验证是否在 DOCUMENTS_PATH 目录下。
**H3. `serve_document_file` 路径遍历风险**
- 文件：`api/document_routes.py:139`
- 文件服务接口同样存在路径遍历风险。虽然有 DEV_MODE 开关，但默认值为 `'true'`。
- 修复：添加 realpath 校验。
**H4. 文档更新接口缺少文件类型和大小校验**
- 文件：`api/document_routes.py:621`
- `update_document` (PUT) 未验证文件类型和大小，直接 `file.save(filepath)`。与之对比，`upload_document` 有完整校验。
- 修复：添加与 upload 一致的 ALLOWED_EXTENSIONS 和 MAX_FILE_SIZE 校验。
**H5. 批量上传接口缺少文件大小校验**
- 文件：`api/document_routes.py:350`
- `batch_upload_documents` 对每个文件只检查了扩展名，未检查文件大小。可批量上传超大文件导致磁盘耗尽。
- 修复：在循环内添加 MAX_FILE_SIZE 校验。
**H6. `main.py` debug 模式默认开启 + 监听 0.0.0.0**
- 文件：`main.py:29-31`
- `--debug` 默认 `True`，`--host` 默认 `0.0.0.0`。Flask 调试模式启用 Werkzeug 交互式 debugger，可通过触发异常执行任意代码。
- 修复：`--debug` 默认值改为 `False`。
---
### 二、中危问题（13 项）
**M1. 多处异常响应直接暴露内部错误信息**
- 文件：`document_routes.py:332,467,733`；`kb_routes.py:523,636`；`feedback_routes.py:98,116`；`sync_routes.py:119`；`audit_routes.py:100` 等。
- 大量 `except` 块直接 `str(e)` 返回给客户端，可能包含数据库路径、SQL 片段、文件系统结构。
- 修复：统一使用通用错误消息，原始异常仅记录到服务端日志。
**M2. `/search` 接口缺少输入安全验证**
- 文件：`api/chat_routes.py:1974`
- 未调用 `validate_query()` 做注入检测和长度限制，与 `/chat`、`/rag` 不一致。
- 修复：添加 `validate_query(query)` 调用。
**M3. `/search` 的 `top_k` 参数未校验范围**
- 文件：`api/chat_routes.py:1989`
- 可传 `top_k=999999` 导致内存溢出。
- 修复：`top_k = max(1, min(int(top_k), 50))`。
**M4. `context_count` 参数未校验范围**
- 文件：`api/document_routes.py:821`
- 未限制范围且非整数字符串会 ValueError 导致 500。
- 修复：try/except + `max(0, min(n, 10))`。
**M5. CORS 配置允许所有来源**
- 文件：`api/__init__.py:70`
- `CORS(app)` 默认允许 `*` 跨域。生产环境应限制为已知前端域名。
- 修复：根据 APP_ENV 条件配置 origins。
**M6. LIKE 通配符注入风险**
- 文件：`api/kb_routes.py:503`
- `kb_name` 含 `%` 或 `_` 时会导致非预期的 LIKE 匹配行为。
- 修复：对 LIKE 特殊字符转义后再拼入模式。
**M7. SESSION_MANAGER 为 None 时未处理**
- 文件：`api/session_routes.py:35,64,83,102`
- 初始化失败时 SESSION_MANAGER 为 None，调用方法会触发 AttributeError 导致 500。
- 修复：使用前检查 None，返回 503。
**M8. LLM 调用缺少统一的超时和重试机制**
- 文件：`core/llm_utils.py`
- 部分 LLM 调用无超时控制，长时间阻塞会耗尽 worker。`@retry` 装饰器只在部分方法上使用。
- 修复：在 `_call_llm` 层面统一超时和重试。
**M9. LLM 输出 JSON 解析不够健壮**
- 文件：`core/agentic.py`、`core/agentic_answer.py`、`core/agentic_quality.py` 等
- 多处 LLM 返回的 JSON 解析缺少多策略提取和重试，仅靠 prompt 约束。exam_pkg 已修复但 core 模块尚未统一。
- 修复：提取 exam_pkg 的 `_extract_json` 为公共工具，core 模块统一使用。
**M10. Prompt 注入风险**
- 文件：`core/engine.py:2017`、`core/agentic_answer.py:83`
- 用户输入直接拼入 prompt，未做净化。恶意输入可操控 LLM 输出。
- 修复：对用户输入做基本的 prompt 注入检测（如检测 "ignore previous instructions" 等模式）。
**M11. `subprocess.run` 命令参数注入风险**
- 文件：`parsers/mineru_parser.py:632`
- file_path 中特殊字符（如以 `-` 开头的文件名）可能被命令行工具解释为选项。
- 修复：在文件路径前插入 `--` 分隔符；对 backend、lang 参数做白名单校验。
**M12. Excel/文本解析器无文件大小限制**
- 文件：`parsers/excel_parser.py:81`、`parsers/txt_parser.py:15`
- 一次性加载全文件到内存，超大文件导致 OOM。
- 修复：解析前检查文件大小，设定上限（如 50MB）。
**M13. 全局变量缓存竞态条件**
- 文件：`api/document_routes.py:100`、`api/kb_routes.py:46`
- 模块级全局变量 `_kb_manager` 等在多线程 gunicorn 下存在竞态。
- 修复：使用 `threading.Lock` 保护或改用 `flask.current_app.config`。
---
### 三、低危问题（12 项）
**L1.** `config.py` 硬编码第三方 API 端点 `xiaomimimo.com` 作为默认值（第 20 行）— 改为空字符串，要求环境变量显式配置。
**L2.** `python-dotenv` 未安装时静默跳过，服务可能 fail-open 启动（`config.py:11`）— 生产环境缺失时抛异常。
**L3.** `assert` 校验可被 `python -O` 跳过（`api/__init__.py:236`）— 改为 `raise ValueError`。
**L4.** `/chat` 的 `history` 未限长度（`chat_routes.py:1247`）— 可消耗大量 token。
**L5.** `history` 元素结构未验证（`chat_routes.py:1117`）— 缺少字段时 KeyError 导致 500。
**L6.** `safe_filename` 运算符优先级不明确（`document_routes.py:94`）— 加括号明确。
**L7.** DocStore glob 模式未转义特殊字符（`document_routes.py:267`）— 用 `glob.escape()`。
**L8.** 相对路径 `.data/images` 因工作目录不同可能解析错误（`chat_routes.py:59`）— 改用 PROJECT_ROOT 绝对路径。
**L9.** `asyncio.run()` 在 Flask 请求上下文中兼容性问题（`chat_routes.py:1744`）。
**L10.** Excel 同一文件被重复读取多次（`excel_parser.py:81,89`）— 应复用 ExcelFile 对象。
**L11.** PDF 图片提取 `doc` 对象异常时未关闭（`image_extractor.py:78`）— 改用 `with` 语句。
**L12.** TXT 解析器异常用 `print` 而非 `logger`（`txt_parser.py:26`）。
---
### 四、修复优先级
按修复成本从低到高排序：
**第一批：快速修复（半天，改几行代码）**
| 编号 | 问题 | 改动量 |
|:---:|---|:---:|
| H6 | main.py debug 默认开启 | 1 行 |
| M3 | /search top_k 范围校验 | 2 行 |
| M2 | /search 加 validate_query | 2 行 |
| M4 | context_count 范围校验 | 3 行 |
| L3 | assert 改 raise | 3 行 |
| H1 | SSE 移除 traceback 字段 | 5 行 |
**第二批：安全加固（1-2 天）**
| 编号 | 问题 | 改动量 |
|:---:|---|:---:|
| H2+H3 | 文档接口路径遍历 realpath 校验 | ~30 行 |
| H4+H5 | 文档更新/批量上传加文件校验 | ~30 行 |
| M6 | LIKE 通配符转义 | ~10 行 |
| M1 | 异常信息统一脱敏 | 多文件，每处 2-3 行 |
| M5 | CORS 生产环境限制来源 | ~5 行 |
| M7 | SESSION_MANAGER None 保护 | ~10 行 |
| M11 | subprocess 参数注入防护 | ~5 行 |
**第三批：架构改进（1-2 周）**
| 编号 | 问题 | 说明 |
|:---:|---|---|
| M8+M9 | LLM 调用统一超时/重试/解析 | 提取 exam_pkg 经验为公共工具 |
| M10 | Prompt 注入防御 | 需设计检测规则 |
| M13 | 全局变量竞态修复 | threading.Lock |
| M12 | 解析器文件大小限制 | 统一加前置校验 |
---
### 五、做得好的方面
SQL 查询全部使用参数化查询，无注入风险；`validate_query()` 对聊天输入做了注入检测和违禁词过滤；`safe_filename` 对上传文件做了基本防护；`filter_response()` 能过滤 API 密钥等敏感信息；exam_pkg 的输入校验体系完整（已在本轮开发中加固）；`.gitignore` 正确排除了 `.env` 等敏感文件。

785
docs/企业文档更新管理方案.md
View File

@@ -1,785 +0,0 @@
# 企业文档更新管理方案
> 本文档合并了企业文档管理的多种方案比较分析（包括增量更新、完整版本管理和软删除等），以及目前项目中所采纳的“方案C（智能全量更新）”的具体实现细则。
## 第一部分：文档更新管理方案横评
# 企业文档管理方案分析与建议
> 针对企业文档部分更新、文件废止等场景的最佳实践
---
## 📋 企业文档管理的实际需求
### 典型场景
1. **文档部分更新**
- 制度文件修订（如：报销制度第3条修改）
- 附件更新（如：报销单模板更新）
- 内容勘误（如：错别字修正）
2. **文档废止**
- 旧制度失效（如：2023年报销制度被2024年版本替代）
- 临时文件过期（如：疫情期间的临时政策）
- 部门撤销（如：某部门解散，相关文档废止）
3. **版本管理**
- 多版本共存（如：新旧制度过渡期）
- 历史追溯（如：查询某个时间点的制度内容）
- 变更记录（如：审计需要查看修改历史）
---
## 🔍 当前实现分析
### 现有机制：sync.py
**优点**：
- ✅ 自动检测文件变更（新增、修改、删除）
- ✅ 基于文件 Hash 判断内容是否变化
- ✅ 支持多向量库（按目录自动分类）
- ✅ 实时监控文件系统变化
**处理策略**：
```python
# 当前的"全量更新"策略
if change.change_type == ChangeType.MODIFIED:
# 1. 删除旧文档的所有 chunks
deleted = kb_manager.delete_document(kb_name, filename)
# 2. 重新解析并添加新文档的所有 chunks
chunks_added = kb_manager.add_file_to_kb(kb_name, filepath)
```
**问题**：
- ❌ 即使只修改一个字，也要重新解析整个文档
- ❌ 删除所有旧 chunks，可能影响正在使用的查询
- ❌ 没有保留历史版本
- ❌ 无法追溯变更内容
---
## 💡 解决方案对比
### 方案 A：增量更新（diff.py 的设计思路）
**原理**：
```python
# 1. 解析新旧文档
old_chunks = parse_document(old_version)
new_chunks = parse_document(new_version)
# 2. 计算差异
diff = DocumentDiffAnalyzer().compute_diff(old_chunks, new_chunks)
# 3. 增量更新
for chunk in diff.added:
kb_manager.add_chunk(chunk) # 只添加新增的
for chunk in diff.deleted:
kb_manager.delete_chunk(chunk.id) # 只删除被删的
for chunk in diff.modified:
kb_manager.update_chunk(chunk.id, chunk.new_content) # 只更新修改的
```
**优点**：
- ✅ 性能优化：只处理变化的部分
- ✅ 减少重复计算：不需要重新 Embedding 未变化的内容
- ✅ 平滑过渡：不影响正在使用的 chunks
**缺点**：
- ❌ 实现复杂：需要精确匹配新旧 chunks
- ❌ 匹配困难：文档结构变化时难以对应
- ❌ 边界问题：chunk 边界变化导致误判
- ❌ 维护成本高：525 行代码，逻辑复杂
**适用场景**：
- 超大文档（1000+ 页）
- 频繁小改动（每天多次更新）
- 对性能要求极高
**企业实际情况**：
- ❌ 大部分企业文档 < 100 页
- ❌ 更新频率低（每月/每季度）
- ❌ 全量更新耗时可接受（几秒到几十秒）
---
### 方案 B：版本管理 + 软删除（lifecycle.py 的设计思路）
**原理**：
```python
# 1. 保留所有版本
document_versions = [
{"version": "v1", "status": "superseded", "upload_time": "2023-01-01"},
{"version": "v2", "status": "superseded", "upload_time": "2023-06-01"},
{"version": "v3", "status": "active", "upload_time": "2024-01-01"}
]
# 2. 查询时只返回 active 版本
chunks = kb_manager.query(kb_name, query, filter={"status": "active"})
# 3. 废止文档（软删除）
lifecycle_manager.deprecate_document(kb_name, doc_id, reason="制度已更新")
# 实际操作：将 status 改为 "deprecated"，不删除数据
```
**优点**：
- ✅ 历史追溯：可以查询任意时间点的内容
- ✅ 安全回滚：废止操作可逆
- ✅ 审计友好：完整的变更记录
- ✅ 过渡期支持：新旧版本可以共存
**缺点**：
- ❌ 存储成本：保留所有历史版本
- ❌ 查询复杂：需要过滤 status
- ❌ 数据膨胀：向量库体积增大
**适用场景**：
- 合规要求高（金融、医疗）
- 需要审计追溯
- 文档变更频繁但需要保留历史
---
### 方案 C：智能全量更新（推荐）⭐
**原理**：
```python
# 1. 检测变更
if file_hash_changed:
# 2. 标记旧版本（软删除）
kb_manager.mark_document_as_deprecated(kb_name, doc_id, version="v1")
# 3. 添加新版本
kb_manager.add_file_to_kb(
kb_name,
filepath,
extra_metadata={
"status": "active",
"version": "v2",
"previous_version": "v1",
"change_reason": "制度修订"
}
)
# 4. 异步清理旧版本（可选）
schedule_cleanup(kb_name, doc_id, version="v1", delay="7 days")
```
**优点**：
- ✅ 实现简单：基于现有 sync.py
- ✅ 性能可接受：全量更新耗时短
- ✅ 可靠性高：不依赖复杂的 diff 算法
- ✅ 灵活性好：可选保留历史版本
**缺点**：
- ⚠️ 短暂的双份数据（新旧版本共存期间）
**适用场景**：
- ✅ 大部分企业场景
- ✅ 文档更新频率适中
- ✅ 对性能要求不极端
---
## 📊 方案对比总结
| 方案 | 实现复杂度 | 性能 | 存储成本 | 历史追溯 | 适用场景 |
|------|-----------|------|---------|---------|---------|
| **A. 增量更新** | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 优 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 低 | ❌ 无 | 超大文档、频繁更新 |
| **B. 完整版本管理** | ⭐⭐⭐⭐ 中高 | ⭐⭐⭐ 中 | ⭐⭐ 高 | ✅ 完整 | 金融、医疗等合规场景 |
| **C. 智能全量更新** | ⭐⭐ 低 | ⭐⭐⭐⭐ 良 | ⭐⭐⭐⭐ 中 | ✅ 可选 | **大部分企业场景** ⭐ |
---
## 🎯 最终建议
### 推荐方案：方案 C（智能全量更新 + 轻量级版本管理）
**理由**：
1. ✅ **实现简单**：基于现有 sync.py，增量开发
2. ✅ **性能足够**：全量更新耗时可接受（秒级）
3. ✅ **功能完整**：支持版本管理、软删除、历史追溯
4. ✅ **维护成本低**：逻辑清晰，不易出错
5. ✅ **适用性广**：覆盖 90% 的企业场景
**不推荐**：
- ❌ 方案 A（增量更新）：实现复杂，收益不明显
- ⚠️ 方案 B（完整版本管理）：存储成本高，大部分企业用不到
### 具体操作
1. **删除 diff.py**（525 行）
2. **简化 lifecycle.py**（保留 ~200 行核心功能）
3. **增强 sync.py**（添加版本管理逻辑）
4. **补充 API**（废止、恢复、历史查询）
**预期效果**：
- 减少 ~800 行冗余代码
- 保留实际需要的功能
- 满足企业文档管理需求
---
**文档版本**: v1.0
**创建时间**: 2026-04-20
**维护者**: RAG 服务开发组
---
## 第二部分：选定方案（方案C）详细落地落实说明
# 方案 C：文档、废止状态与向量库关系详解
> 详细说明智能全量更新方案的数据流和状态管理
---
## 📊 核心概念
### 三个层次
1. **物理层**：`documents/` 目录（文件系统）
2. **逻辑层**：文档状态管理（数据库）
3. **检索层**：向量库（ChromaDB/Milvus）
---
## 🔄 完整数据流图
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 物理层：documents/ │
│ │
│ documents/ │
│ ├── public/ │
│ │ ├── 报销制度_v1.pdf ← 旧版本（物理存在） │
│ │ ├── 报销制度_v2.pdf ← 新版本（物理存在） │
│ │ └── 临时防疫政策.pdf ← 已废止（物理存在） │
│ └── finance/ │
│ └── 差旅管理办法.pdf │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. 逻辑层：document_versions 表 │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ kb_name │ document_id │ version │ status │ │
│ ├─────────┼────────────────────┼─────────┼─────────────┤ │
│ │ public │ 报销制度_v1.pdf │ v1 │ superseded │ │
│ │ public │ 报销制度_v2.pdf │ v2 │ active │ │
│ │ public │ 临时防疫政策.pdf │ v1 │ deprecated │ │
│ │ finance │ 差旅管理办法.pdf │ v1 │ active │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. 检索层：向量库（ChromaDB） │
│ │
│ Collection: public_kb │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ chunk_id │ content │ metadata │ │
│ ├──────────┼──────────────┼───────────────────────────┤ │
│ │ c1 │ 报销流程... │ {doc: 报销制度_v1.pdf, │ │
│ │ │ │ status: superseded, │ │
│ │ │ │ version: v1} │ │
│ ├──────────┼──────────────┼───────────────────────────┤ │
│ │ c2 │ 报销流程... │ {doc: 报销制度_v2.pdf, │ │
│ │ │ │ status: active, │ │
│ │ │ │ version: v2} │ │
│ ├──────────┼──────────────┼───────────────────────────┤ │
│ │ c3 │ 防疫要求... │ {doc: 临时防疫政策.pdf, │ │
│ │ │ │ status: deprecated, │ │
│ │ │ │ version: v1} │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 📝 详细场景说明
### 场景 1：文档更新（报销制度 v1 → v2）
#### 步骤 1：用户上传新版本
```bash
# 用户操作
documents/public/报销制度_v2.pdf # 上传新文件
```
#### 步骤 2：系统检测变更
```python
# sync.py 自动检测
change = DocumentChange(
document_id="public/报销制度_v2.pdf",
change_type=ChangeType.ADDED,
new_hash="abc123..."
)
```
#### 步骤 3：处理更新
```python
# 方案 C 的处理逻辑
def process_document_update(kb_name, old_doc_id, new_doc_path):
# 1. 标记旧版本为 superseded（不删除）
kb_manager.update_metadata(
kb_name="public",
filter={
"document_id": "报销制度_v1.pdf",
"status": "active"
},
update={
"status": "superseded",
"superseded_by": "报销制度_v2.pdf",
"superseded_time": "2024-01-15 10:00:00"
}
)
# 2. 添加新版本
chunks_added = kb_manager.add_file_to_kb(
kb_name="public",
filepath="documents/public/报销制度_v2.pdf",
extra_metadata={
"status": "active",
"version": "v2",
"previous_version": "v1",
"document_id": "报销制度_v2.pdf",
"upload_time": "2024-01-15 10:00:00"
}
)
# 3. 记录版本历史
db.insert_version_record({
"kb_name": "public",
"document_id": "报销制度_v2.pdf",
"version": "v2",
"status": "active",
"previous_version": "v1",
"change_reason": "制度修订"
})
# 4. 可选：7天后清理旧版本
schedule_cleanup(
kb_name="public",
document_id="报销制度_v1.pdf",
delay_days=7
)
```
#### 步骤 4：查询时的效果
```python
# 用户查询："报销流程是什么？"
results = kb_manager.query_kb(
kb_name="public",
query="报销流程是什么",
top_k=5,
where_filter={"status": "active"} # 只查询 active 状态
)
# 返回结果：
# ✅ 报销制度_v2.pdf 的内容（新版本）
# ❌ 报销制度_v1.pdf 的内容（被过滤掉）
```
#### 数据状态对比
**物理层（documents/）**：
```
documents/public/
├── 报销制度_v1.pdf ← 仍然存在（用户可能需要查看旧版）
└── 报销制度_v2.pdf ← 新版本
```
**逻辑层（document_versions 表）**：
```sql
-- 旧版本记录
INSERT INTO document_versions VALUES (
'public', '报销制度_v1.pdf', 'v1', 'superseded',
'2023-01-01', '被 v2 替代'
);
-- 新版本记录
INSERT INTO document_versions VALUES (
'public', '报销制度_v2.pdf', 'v2', 'active',
'2024-01-15', NULL
);
```
**检索层（向量库）**：
```python
# 旧版本 chunks（status=superseded，查询时被过滤）
{
"chunk_id": "c1",
"content": "报销流程：先填写申请单...",
"metadata": {
"document_id": "报销制度_v1.pdf",
"status": "superseded", # ← 关键字段
"version": "v1"
}
}
# 新版本 chunks（status=active，查询时返回）
{
"chunk_id": "c2",
"content": "报销流程：使用新系统提交...",
"metadata": {
"document_id": "报销制度_v2.pdf",
"status": "active", # ← 关键字段
"version": "v2"
}
}
```
---
### 场景 2：文档废止（临时防疫政策失效）
#### 步骤 1：管理员废止文档
```python
# API 调用
POST /api/kb/public/documents/临时防疫政策.pdf/deprecate
{
"reason": "疫情结束，政策失效"
}
```
#### 步骤 2：系统处理废止
```python
def deprecate_document(kb_name, doc_id, reason):
# 1. 更新向量库 metadata
kb_manager.update_metadata(
kb_name="public",
filter={
"document_id": "临时防疫政策.pdf",
"status": "active"
},
update={
"status": "deprecated",
"deprecated_reason": "疫情结束，政策失效",
"deprecated_time": "2024-01-20 15:00:00"
}
)
# 2. 更新版本表
db.update_version_status(
kb_name="public",
document_id="临时防疫政策.pdf",
status="deprecated",
reason="疫情结束，政策失效"
)
# 3. 记录废止日志
db.insert_change_log({
"kb_name": "public",
"document_id": "临时防疫政策.pdf",
"change_type": "deprecate",
"reason": "疫情结束，政策失效",
"operator": "admin"
})
```
#### 步骤 3：查询时的效果
```python
# 用户查询："防疫政策是什么？"
results = kb_manager.query_kb(
kb_name="public",
query="防疫政策是什么",
top_k=5,
where_filter={"status": "active"} # 只查询 active 状态
)
# 返回结果：
# ❌ 临时防疫政策.pdf 的内容（被过滤掉）
# ✅ 其他 active 状态的文档
```
#### 数据状态
**物理层（documents/）**：
```
documents/public/
└── 临时防疫政策.pdf ← 仍然存在（可能需要归档）
```
**逻辑层（document_versions 表）**：
```sql
UPDATE document_versions
SET status = 'deprecated',
status_reason = '疫情结束，政策失效',
deprecated_time = '2024-01-20 15:00:00'
WHERE kb_name = 'public'
AND document_id = '临时防疫政策.pdf';
```
**检索层（向量库）**：
```python
# 废止后的 chunks（status=deprecated，查询时被过滤）
{
"chunk_id": "c3",
"content": "疫情期间需要佩戴口罩...",
"metadata": {
"document_id": "临时防疫政策.pdf",
"status": "deprecated", # ← 关键字段
"deprecated_reason": "疫情结束，政策失效"
}
}
```
---
### 场景 3：恢复已废止的文档
#### 步骤 1：管理员恢复文档
```python
# API 调用
POST /api/kb/public/documents/临时防疫政策.pdf/restore
{
"reason": "疫情反复，政策恢复"
}
```
#### 步骤 2：系统处理恢复
```python
def restore_document(kb_name, doc_id, reason):
# 1. 更新向量库 metadata
kb_manager.update_metadata(
kb_name="public",
filter={
"document_id": "临时防疫政策.pdf",
"status": "deprecated"
},
update={
"status": "active",
"restored_reason": "疫情反复，政策恢复",
"restored_time": "2024-02-01 09:00:00"
}
)
# 2. 更新版本表
db.update_version_status(
kb_name="public",
document_id="临时防疫政策.pdf",
status="active",
reason="疫情反复，政策恢复"
)
```
#### 步骤 3：查询时的效果
```python
# 用户查询："防疫政策是什么？"
results = kb_manager.query_kb(
kb_name="public",
query="防疫政策是什么",
top_k=5,
where_filter={"status": "active"}
)
# 返回结果：
# ✅ 临时防疫政策.pdf 的内容（已恢复）
```
---
## 🔍 查询行为详解
### 默认查询（只返回 active 文档）
```python
def query_kb(self, kb_name: str, query: str, top_k: int = 5):
"""默认查询：只返回生效的文档"""
results = self.collection.query(
query_texts=[query],
n_results=top_k,
where={
"status": "active" # ← 自动过滤
}
)
return results
```
**效果**：
- ✅ 返回：报销制度_v2.pdf（active）
- ❌ 过滤：报销制度_v1.pdf（superseded）
- ❌ 过滤：临时防疫政策.pdf（deprecated）
### 历史查询（包含所有版本）
```python
def query_kb_with_history(self, kb_name: str, query: str, top_k: int = 5):
"""历史查询：包含所有版本"""
results = self.collection.query(
query_texts=[query],
n_results=top_k,
where={
"status": {"$in": ["active", "superseded", "deprecated"]}
}
)
return results
```
**效果**：
- ✅ 返回：报销制度_v2.pdf（active）
- ✅ 返回：报销制度_v1.pdf（superseded）
- ✅ 返回：临时防疫政策.pdf（deprecated）
### 特定版本查询
```python
def query_specific_version(self, kb_name: str, query: str, version: str):
"""查询特定版本"""
results = self.collection.query(
query_texts=[query],
n_results=5,
where={
"version": version # 指定版本
}
)
return results
```
---
## 📊 数据清理策略
### 自动清理（可选）
```python
def schedule_cleanup(kb_name: str, doc_id: str, delay_days: int = 7):
"""
定期清理 superseded 版本
策略：
1. 保留最近 7 天的 superseded 版本（防止误操作）
2. 7 天后自动删除向量库中的 chunks
3. 保留版本记录（document_versions 表）
"""
# 7 天后执行
schedule_task(
task=lambda: kb_manager.delete_chunks(
kb_name=kb_name,
filter={
"document_id": doc_id,
"status": "superseded"
}
),
delay=timedelta(days=delay_days)
)
```
### 手动清理
```python
# API 端点
POST /api/kb/public/cleanup
{
"strategy": "superseded", # 清理 superseded 版本
"older_than_days": 30 # 超过 30 天的
}
```
---
## 🎯 关键优势
### 1. 物理层与逻辑层分离
**物理层（documents/）**：
- 文件可以保留（用户可能需要下载旧版）
- 文件可以删除（不影响向量库）
- 灵活管理
**逻辑层（向量库）**：
- 通过 metadata 控制可见性
- 不需要物理删除
- 支持快速恢复
### 2. 查询时自动过滤
```python
# 用户无感知，系统自动过滤废止文档
results = query_kb(kb_name, query) # 只返回 active 文档
```
### 3. 历史可追溯
```python
# 管理员可以查询历史版本
history = get_document_history(kb_name, doc_id)
# 返回：v1 (superseded), v2 (active)
```
### 4. 操作可逆
```python
# 废止操作可以恢复
deprecate_document(kb_name, doc_id) # 废止
restore_document(kb_name, doc_id) # 恢复
```
---
## 📈 存储成本分析
### 短期（7天内）
```
向量库大小 = active 文档 + superseded 文档（7天内）
存储成本 = 1.2x ~ 1.5x（相比只保留 active）
```
### 长期（7天后自动清理）
```
向量库大小 = active 文档
存储成本 = 1.0x（与只保留 active 相同）
```
### 版本记录（永久保留）
```
document_versions 表大小 = 每个版本 ~1KB
100 个文档 × 平均 3 个版本 = 300KB（可忽略）
```
---
## ✅ 总结
### 方案 C 的核心特点
1. **物理层**：documents/ 目录可以保留或删除文件，不影响向量库
2. **逻辑层**：通过 status 字段控制文档可见性
3. **检索层**：查询时自动过滤非 active 文档
4. **历史追溯**：保留版本记录，支持审计
5. **操作可逆**：废止/恢复操作不删除数据
6. **自动清理**：定期清理旧版本，控制存储成本
### 与现有方案的区别
| 方面 | 当前方案 | 方案 C |
|------|---------|--------|
| 文档更新 | 删除旧 chunks，添加新 chunks | 标记旧 chunks 为 superseded，添加新 chunks |
| 文档废止 | 删除 chunks | 标记 chunks 为 deprecated |
| 历史追溯 | ❌ 无法查询旧版本 | ✅ 可以查询任意版本 |
| 操作可逆 | ❌ 删除后无法恢复 | ✅ 废止后可以恢复 |
| 存储成本 | 低 | 中（短期略高，长期相同） |
---
**文档版本**: v1.0
**创建时间**: 2026-04-20
**维护者**: RAG 服务开发组

635
docs/出题批卷系统设计.md
View File

@@ -1,635 +0,0 @@
# 出题批卷系统设计
> **文档类型**: 系统设计文档
> **创建日期**: 2026-04-10
> **最后更新**: 2026-06-04
> **状态**: 已实施
---
## 一、系统概述
### 1.1 背景
出题批卷系统是 RAG 知识库系统的扩展模块，支持：
- **按文件出题**：根据指定文档自动生成题目
- **智能批卷**：支持选择题、填空题、简答题的自动批改
- **溯源追踪**：每道题可追溯到来源文件和知识片段
### 1.2 模块结构
```
exam_pkg/ # 考试系统
├── generator.py # 出题逻辑（按文件/按主题生成题目）
├── grader.py # 批卷逻辑（选择题/填空题/简答题批改）
├── manager.py # 试卷管理与协调逻辑
├── api.py # Flask Blueprint (exam_bp)
└── local_db.py # 本地题库 (SQLite)
```
**认证模块**: `auth/gateway.py` - 网关认证
---
## 二、出题系统设计
### 2.1 按文件出题接口
**接口路径**：`POST /exam/generate-by-file`
**请求参数**：
```json
{
"file_path": "public/产品手册.pdf",
"collection": "public_kb",
"choice_count": 5,
"blank_count": 2,
"short_answer_count": 2,
"difficulty": 3,
"choice_score": 2,
"blank_score": 3
}
```
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| `file_path` | string | ✅ | - | 文件路径 |
| `collection` | string | ✅ | - | 向量库名称 |
| `choice_count` | int | ❌ | 3 | 选择题数量 |
| `blank_count` | int | ❌ | 2 | 填空题数量 |
| `short_answer_count` | int | ❌ | 2 | 简答题数量 |
| `difficulty` | int | ❌ | 3 | 难度等级 (1-5) |
| `choice_score` | int | ❌ | 2 | 每道选择题分值 |
| `blank_score` | int | ❌ | 3 | 每道填空题分值 |
**返回结果**：
```json
{
"exam_id": "uuid-xxxx-xxxx",
"source_file": {
"path": "public/产品手册.pdf",
"collection": "public_kb"
},
"choice_questions": [
{
"id": "q_choice_001",
"content": "根据保密制度，公司最高机密的处理原则是什么？",
"options": ["A. 可向客户透露", "B. 严禁外传", "C. 部门内共享", "D. 仅领导知晓"],
"answer": "B",
"analysis": "根据保密制度第1条规定...",
"knowledge_points": ["保密制度", "信息安全"],
"difficulty": 2,
"score": 2,
"source_file": "public/产品手册.pdf",
"source_snippet": "该题依据的知识片段..."
}
],
"blank_questions": [...],
"short_answer_questions": [...],
"total_count": 9,
"total_score": 22,
"generated_at": "2026-04-10T14:00:00"
}
```
### 2.2 试卷状态流程
```
生成试卷 → draft (草稿)
↓
提交审核 → pending_review (待审核)
↓
管理员审核 → approved (通过) / rejected (驳回)
↓
学生答题 → 批阅 → 生成报告
```
**状态说明**：
| 状态 | 说明 | 可见范围 |
|------|------|----------|
| `draft` | 草稿，刚生成尚未提交审核 | 创建者可见 |
| `pending_review` | 待审核，已提交等待管理员审核 | 管理员可见 |
| `approved` | 已通过，可用于学生答题 | 所有用户可见 |
| `rejected` | 已驳回，不可使用 | 创建者可见 |
---
## 三、题目格式规范
### 3.1 选择题
```json
{
"id": "q_choice_001",
"content": "根据保密制度，公司最高机密的处理原则是什么？",
"options": [
"A. 可向客户透露",
"B. 严禁外传",
"C. 部门内共享",
"D. 仅领导知晓"
],
"answer": "B",
"analysis": "根据保密制度第1条规定，公司最高机密严禁外传，仅限特定人员知晓。",
"knowledge_points": ["保密制度", "信息安全"],
"difficulty": 2,
"score": 2,
"source_file": "public/产品手册.pdf",
"source_snippet": "原文相关片段..."
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `id` | string | ✅ | 题目唯一标识 |
| `content` | string | ✅ | 题干内容 |
| `options` | array | ✅ | 选项列表，格式为 `["A. 选项内容", ...]` |
| `answer` | string | ✅ | 正确答案，单个字母（如 "A", "B"） |
| `analysis` | string | ✅ | 答案解析 |
| `knowledge_points` | array | ❌ | 知识点标签 |
| `difficulty` | int | ❌ | 难度等级 1-5，默认 3 |
| `score` | int | ✅ | 题目分值 |
| `source_file` | string | ❌ | 来源文件路径 |
| `source_snippet` | string | ❌ | 来源文本片段 |
### 3.2 填空题
```json
{
"id": "q_blank_001",
"content": "公司财务报表应在每季度结束后______天内提交。",
"answer": "15",
"analysis": "根据财务管理制度第5条规定，季度报表需在季后15天内提交。",
"knowledge_points": ["财务管理"],
"difficulty": 3,
"score": 3
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `id` | string | ✅ | 题目唯一标识 |
| `content` | string | ✅ | 题干内容，空缺处用 `______` 表示 |
| `answer` | string | ✅ | 正确答案 |
| `analysis` | string | ✅ | 答案解析 |
| `knowledge_points` | array | ❌ | 知识点标签 |
| `difficulty` | int | ❌ | 难度等级 1-5 |
| `score` | int | ✅ | 题目分值 |
### 3.3 简答题
```json
{
"id": "q_short_001",
"content": "简述公司数据安全的三道防线。",
"reference_answer": {
"points": [
{"point": "技术防线（防火墙、加密、访问控制等）", "score": 3},
{"point": "制度防线（安全规定、审批流程、应急预案）", "score": 3},
{"point": "人员防线（安全培训、意识教育、考核机制）", "score": 4}
],
"total_score": 10
},
"analysis": "评分要点说明...",
"knowledge_points": ["数据安全"],
"difficulty": 4,
"score": 10
}
```
**字段说明**：
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `id` | string | ✅ | 题目唯一标识 |
| `content` | string | ✅ | 题干内容 |
| `reference_answer` | object | ✅ | 参考答案，包含评分要点 |
| `reference_answer.points` | array | ✅ | 得分点列表 |
| `reference_answer.points[].point` | string | ✅ | 得分点描述 |
| `reference_answer.points[].score` | int | ✅ | 该得分点分值 |
| `analysis` | string | ❌ | 整体解析 |
| `knowledge_points` | array | ❌ | 知识点标签 |
| `difficulty` | int | ❌ | 难度等级 1-5 |
| `score` | int | ✅ | 题目总分值 |
---
## 四、批卷系统设计
### 4.1 批卷输入格式
**接口路径**：`POST /exam/grade-from-mysql`
**当前格式（完整字段）**：
```json
{
"exam_id": "uuid-xxxx-xxxx",
"student_id": "STU_2023001",
"student_name": "张三",
"answers": [
{
"question_id": "q_choice_001",
"question_type": "choice",
"question_content": "根据保密制度，公司最高机密的处理原则是什么？",
"options": ["A. 可向客户透露", "B. 严禁外传", "C. 部门内共享", "D. 仅领导知晓"],
"correct_answer": "B",
"max_score": 2,
"student_answer": "B"
},
{
"question_id": "q_blank_001",
"question_type": "blank",
"question_content": "公司财务报表应在每季度结束后______天内提交。",
"correct_answer": "15",
"max_score": 3,
"student_answer": "10"
},
{
"question_id": "q_short_001",
"question_type": "short_answer",
"question_content": "简述公司数据安全的三道防线。",
"correct_answer": "{\"points\":[{\"point\":\"技术防线\",\"score\":3},{\"point\":\"制度防线\",\"score\":3},{\"point\":\"人员防线\",\"score\":4}]}",
"max_score": 10,
"student_answer": "第一道是技术防护，包括防火墙和加密；第二道是制度管理；第三道是员工培训。"
}
]
}
```
**优化后格式（最小字段）**：
```json
{
"exam_id": "uuid",
"student_id": "STU_001",
"student_name": "张三",
"answers": [
{
"question_id": "q_choice_001",
"question_type": "choice",
"student_answer": "B"
},
{
"question_id": "q_blank_001",
"question_type": "blank",
"student_answer": "15"
},
{
"question_id": "q_short_001",
"question_type": "short_answer",
"student_answer": "第一道是技术防护..."
}
]
}
```
### 4.2 批卷输出格式
```json
{
"report_id": "report-uuid-xxxx",
"exam_id": "uuid-xxxx-xxxx",
"student_id": "STU_2023001",
"student_name": "张三",
"total_score": 12,
"max_score": 15,
"score_rate": 80.0,
"graded_at": "2026-04-12T14:30:00",
"results": [
{
"question_id": "q_choice_001",
"question_type": "choice",
"correct": true,
"score": 2,
"max_score": 2,
"student_answer": "B",
"correct_answer": "B",
"feedback": "回答正确！"
},
{
"question_id": "q_blank_001",
"question_type": "blank",
"correct": false,
"score": 0,
"max_score": 3,
"student_answer": "10",
"correct_answer": "15",
"feedback": "正确答案是15天，请复习财务管理制度。"
},
{
"question_id": "q_short_001",
"question_type": "short_answer",
"score": 8,
"max_score": 10,
"student_answer": "第一道是技术防护...",
"score_details": [
{"point": "技术防线", "earned": 3, "max": 3},
{"point": "制度防线", "earned": 2, "max": 3},
{"point": "人员防线", "earned": 3, "max": 4}
],
"feedback": "整体回答较好，制度防线描述不够具体。",
"highlights": ["技术防线表述准确"],
"shortcomings": ["制度防线未具体说明"],
"suggestions": ["建议补充具体的制度名称"]
}
],
"summary": {
"strengths": ["选择题掌握较好", "简答题要点覆盖全面"],
"weaknesses": ["填空题记忆不准确"],
"recommendations": ["重点复习财务管理制度第3章"]
}
}
```
### 4.3 批改流程
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 批量批改流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 前端传入 answers (最小字段) │
│ └─ 只有 question_id + question_type + student_answer │
│ │
│ 2. 后端查询题目详情 │
│ └─ 从数据库/缓存获取 correct_answer, max_score, content │
│ │
│ 3. 按题型分组 │
│ ├─ choice 组 → 批量调用 Dify 代码执行节点 │
│ └─ blank/short_answer 组 → 批量调用 Dify LLM 节点 │
│ │
│ 4. 合并结果返回 │
│ └─ 统一格式返回所有批改结果 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 五、数据库设计
### 5.1 题目表 (questions)
```sql
CREATE TABLE questions (
id VARCHAR(64) PRIMARY KEY, -- 题目ID（UUID）
question_type ENUM('choice', 'blank', 'short_answer') NOT NULL,
content TEXT NOT NULL, -- 题干内容
options JSON, -- 选择题选项（JSON数组）
correct_answer TEXT NOT NULL, -- 正确答案
analysis TEXT, -- 解析
knowledge_points JSON, -- 知识点（JSON数组）
difficulty TINYINT DEFAULT 3, -- 难度(1-5)
score INT NOT NULL, -- 分值
-- 溯源字段（核心）
source_file VARCHAR(255) NOT NULL, -- 来源文件路径
source_collection VARCHAR(64) NOT NULL, -- 来源向量库
source_snippet TEXT, -- 来源知识片段
source_hash VARCHAR(64), -- 文件哈希（用于检测文件变更）
-- 审核状态
status ENUM('pending', 'approved', 'rejected') DEFAULT 'pending',
reviewed_by VARCHAR(64),
reviewed_at DATETIME,
-- 元数据
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
created_by VARCHAR(64),
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_source_file (source_file),
INDEX idx_source_collection (source_collection),
INDEX idx_question_type (question_type),
INDEX idx_status (status)
);
```
### 5.2 试卷表 (exams)
```sql
CREATE TABLE exams (
id VARCHAR(64) PRIMARY KEY, -- 试卷ID
name VARCHAR(255) NOT NULL, -- 试卷名称
description TEXT, -- 描述
total_score INT NOT NULL, -- 总分
total_count INT NOT NULL, -- 题目总数
duration INT DEFAULT 60, -- 考试时长（分钟）
-- 状态
status ENUM('draft', 'pending', 'published', 'archived') DEFAULT 'draft',
published_at DATETIME,
-- 元数据
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
created_by VARCHAR(64),
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_status (status)
);
```
### 5.3 试卷题目关联表 (exam_questions)
```sql
CREATE TABLE exam_questions (
exam_id VARCHAR(64) NOT NULL,
question_id VARCHAR(64) NOT NULL,
question_order INT NOT NULL, -- 题目顺序
PRIMARY KEY (exam_id, question_id),
FOREIGN KEY (exam_id) REFERENCES exams(id) ON DELETE CASCADE,
FOREIGN KEY (question_id) REFERENCES questions(id) ON DELETE CASCADE,
INDEX idx_exam_id (exam_id),
INDEX idx_question_id (question_id)
);
```
### 5.4 学生答卷表 (student_answers)
```sql
CREATE TABLE student_answers (
id VARCHAR(64) PRIMARY KEY,
exam_id VARCHAR(64) NOT NULL,
student_id VARCHAR(64) NOT NULL,
student_name VARCHAR(100),
question_id VARCHAR(64) NOT NULL,
question_type ENUM('choice', 'blank', 'short_answer') NOT NULL,
student_answer TEXT NOT NULL, -- 学生答案
-- 批阅结果
score INT DEFAULT 0,
max_score INT NOT NULL,
feedback TEXT,
score_details JSON, -- 评分详情（JSON）
-- 元数据
submitted_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
graded_at DATETIME,
FOREIGN KEY (exam_id) REFERENCES exams(id) ON DELETE CASCADE,
FOREIGN KEY (question_id) REFERENCES questions(id) ON DELETE CASCADE,
INDEX idx_exam_student (exam_id, student_id),
INDEX idx_student_id (student_id)
);
```
### 5.5 批阅报告表 (grade_reports)
```sql
CREATE TABLE grade_reports (
id VARCHAR(64) PRIMARY KEY,
exam_id VARCHAR(64) NOT NULL,
student_id VARCHAR(64) NOT NULL,
student_name VARCHAR(100),
total_score INT NOT NULL,
max_score INT NOT NULL,
score_rate DECIMAL(5,2),
-- 整卷分析（可选）
analysis JSON, -- AI生成的整卷分析
graded_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (exam_id) REFERENCES exams(id) ON DELETE CASCADE,
INDEX idx_exam_id (exam_id),
INDEX idx_student_id (student_id)
);
```
---
## 六、文件修改联动
### 6.1 触发条件
当文件被修改或删除时，通过 `source_file` 字段查找受影响的题目。
### 6.2 联动逻辑
```sql
-- 查找受影响的题目
SELECT id, source_file, source_hash
FROM questions
WHERE source_file = 'public/产品手册.pdf';
-- 如果文件哈希变更，标记题目需要重新审核
UPDATE questions
SET status = 'pending',
source_hash = 'new_hash_value'
WHERE source_file = 'public/产品手册.pdf';
```
### 6.3 联动接口
**接口路径**：`POST /exam/check-file-changes`
**请求参数**：
```json
{
"file_path": "public/产品手册.pdf",
"new_hash": "新的文件哈希"
}
```
**返回结果**：
```json
{
"success": true,
"file_path": "public/产品手册.pdf",
"affected_questions": ["q_uuid_001", "q_uuid_002", ...],
"count": 15,
"recommendation": "建议重新生成该文件的题目"
}
```
---
## 七、API 接口汇总
### 7.1 出题接口
| 接口 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/exam/generate` | POST | 按主题生成试卷 |
| `/exam/generate-by-file` | POST | 按文件生成题目 |
| `/exam/list` | GET | 获取试卷列表 |
| `/exam/<exam_id>` | GET | 获取试卷详情 |
| `/exam/<exam_id>` | PUT | 更新试卷 |
| `/exam/<exam_id>` | DELETE | 删除试卷 |
| `/exam/<exam_id>/submit` | POST | 提交审核 |
| `/exam/<exam_id>/review` | POST | 审核试卷（仅管理员） |
| `/exam/by-file` | GET | 查询文件关联的题目 |
### 7.2 批卷接口
| 接口 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/exam/grade-from-mysql` | POST | 基于传入题目批卷 |
| `/exam/<exam_id>/grade` | POST | 批阅试卷 |
| `/exam/report/<report_id>` | GET | 获取批阅报告 |
| `/exam/report/list` | GET | 批阅报告列表 |
### 7.3 题库接口
| 接口 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/exam/questions/search` | GET | 搜索题目 |
### 7.4 联动接口
| 接口 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/exam/check-file-changes` | POST | 检查文件变更影响的题目 |
---
## 八、错误处理
### 8.1 错误响应格式
```json
{
"error": "错误类型",
"message": "详细错误信息",
"details": {}
}
```
### 8.2 常见错误码
| HTTP状态码 | 错误类型 | 说明 |
|-----------|---------|------|
| 400 | bad_request | 请求参数格式错误 |
| 401 | unauthorized | 未认证 |
| 403 | forbidden | 权限不足 |
| 404 | not_found | 资源不存在 |
| 500 | internal_error | 服务器内部错误 |
---
## 九、注意事项
1. **题目ID生成**：使用UUID，确保全局唯一
2. **文件哈希**：用于检测文件变更，建议使用MD5或SHA256
3. **批量批卷性能**：简答题批卷耗时，建议使用异步处理或并发
4. **错误处理**：批卷失败时返回默认结果，不影响整体流程
5. **认证方式**：出题系统使用 JWT Bearer Token 认证
---
## 十、变更记录
| 日期 | 版本 | 变更内容 |
|------|------|---------|
| 2026-06-04 | 2.1 | 更新模块结构：移除已删除的 analysis.py、question_hook.py，新增 generator.py、grader.py |
| 2026-04-13 | 2.0 | 合并出题批卷功能改造计划、批卷工作流优化计划、批卷接口规范 |
| 2026-04-12 | 1.2 | 新增最小字段输入格式，优化批量批改流程 |
| 2026-04-10 | 1.0 | 初始版本：按文件出题功能设计 |

21
docs/出题批题后端对接指南.md
View File

@@ -4,9 +4,12 @@
| 接口 | 方法 | 功能 | 超时建议 |
|------|------|------|----------|
| `/exam/generate` | POST | 生成题目 | 120秒 |
| `/exam/generate` | POST | 生成题目（手动指定题型数量） | 120秒 |
| `/exam/generate-smart` | POST | 生成题目（AI 自动分析文档结构出题） | 120秒 |
| `/exam/grade` | POST | 批阅答案 | 60秒 |
> **2026-06-05 变更**：`/exam/grade` 请求字段 `question_content` 已重命名为 `content`（破坏性变更）。详见 [出题批阅接口变更说明（2026-06-05）](出题批阅接口变更说明（2026-06-05）.md)。
---
## 二、出题接口
@@ -175,7 +178,7 @@ Content-Type: application/json
|------|------|------|------|------|
| `question_id` | string | ✅ | 题目ID | 后端数据库 |
| `question_type` | string | ✅ | 题型 | 后端数据库 |
| `question_content` | object | ✅ | 题目内容（含正确答案） | 后端数据库 |
| `content` | object | ✅ | 题目内容（含正确答案） | 后端数据库 |
| `student_answer` | any | ✅ | 学生答案 | 学生提交 |
| `max_score` | number | ✅ | 满分 | 后端数据库 |
@@ -188,7 +191,7 @@ Content-Type: application/json
{
"question_id": "q-001",
"question_type": "single_choice",
"question_content": {
"content": {
"stem": "根据公司规定，员工薪资由哪几部分组成？",
"data": {
"options": [
@@ -206,7 +209,7 @@ Content-Type: application/json
{
"question_id": "q-002",
"question_type": "multiple_choice",
"question_content": {
"content": {
"stem": "以下哪些属于绩效奖金的评定因素？",
"data": {
"options": [
@@ -224,7 +227,7 @@ Content-Type: application/json
{
"question_id": "q-003",
"question_type": "true_false",
"question_content": {
"content": {
"stem": "公司规定员工每月绩效奖金上限为工资的20%。",
"answer": "F"
},
@@ -234,7 +237,7 @@ Content-Type: application/json
{
"question_id": "q-004",
"question_type": "fill_blank",
"question_content": {
"content": {
"stem": "员工薪资由___、___和___三部分组成。",
"data": {"blank_count": 3},
"answer": [["基本工资"], ["绩效奖金", "绩效"], ["津贴补贴", "补贴"]]
@@ -245,7 +248,7 @@ Content-Type: application/json
{
"question_id": "q-005",
"question_type": "subjective",
"question_content": {
"content": {
"stem": "请简述公司薪酬制度的核心原则。",
"data": {
"scoring_points": [
@@ -397,7 +400,7 @@ Content-Type: application/json
后端从数据库查询:
- question_id
- question_type
- question_content (含正确答案)
- content (含正确答案，原 question_content 已弃用)
- score (满分)
│
▼
@@ -434,7 +437,7 @@ Content-Type: application/json
|------|------|------|
| question_id | 后端数据库 | 题目唯一标识 |
| question_type | 后端数据库 | 题型 |
| question_content | 后端数据库 | 题目内容（含正确答案） |
| content | 后端数据库 | 题目内容（含正确答案，原 question_content 已弃用） |
| student_answer | 学生提交 | 学生作答 |
| **max_score** | **后端数据库** | 满分（决定得分上限） |

190
docs/出题系统测试报告.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,190 @@
# 出题系统测试报告
**测试日期**: 2026-06-22
**测试环境**: mimo-v2.5（关闭推理模式）、2.docx（文明吸烟环境建设标准）
**测试方式**: curl 接口测试 + 代码审查
---
## 一、测试总览
| # | 测试项 | 接口 | 结果 | 耗时 |
|---|--------|------|------|------|
| 1 | 参数出题 | POST /exam/generate | ✅ 成功 | ~87s (4题) |
| 2 | AI一键出题 | POST /exam/generate-smart | ⚠️ 成功但有上限失控 | ~244s (50题) |
| 3 | 偏门题型(纯主观) | POST /exam/generate | ✅ 成功 | ~87s (5题) |
| 4 | 偏门题型(多选+填空) | POST /exam/generate | ✅ 成功 | ~60s (6题) |
| 5 | 跨调用去重 | POST /exam/generate + exclude_stems | ✅ 去重有效 | ~60s (5题) |
| 6 | 批题(4题型混合) | POST /exam/grade | ✅ 全部成功 | ~30s |
---
## 二、测试详情
### Test 1: 参数出题 (single_choice:2, fill_blank:1, true_false:1)
- **结果**: 4题全部生成成功，题型匹配
- **问题**:
- ❌ 题目多样性不足：4题中3题考同一个知识点（"标准的解释机构"）
- ❌ source_trace 数据缺失（chunk_id=?, page=?）
### Test 2: AI一键出题 (generate-smart)
- **AI分析**: 检测到54个知识点，推荐50道题（20单选+15判断+10多选+5填空）
- **结果**: 50题全部生成，12个不同章节，0题干重复
- **问题**:
- ❌ **P0 上限失控**: prompt 要求"不超过20"，但AI返回50，代码没有 enforce 上限校验
- ⚠️ 50题意味着20-30次LLM调用，极易触发429限流
### Test 3: 纯主观题 (subjective:5)
- **结果**: 5题全部生成，覆盖不同章节，scoring_points 完整
- **耗时**: 87秒（关闭推理模式后正常）
### Test 4: 多选+填空 (multiple_choice:3, fill_blank:3)
- **结果**: 6题全部生成
- **问题**:
- ❌ **填空题答案格式不一致**: `content.answer` 是 `[["消费水平较高"]]` (list of list)，但没有 `data.reference_answer` 字段，只有 `data.blank_count`
- ⚠️ 与 grader 期望的格式可能不匹配
### Test 5: 跨调用去重 (exclude_stems)
- **结果**: 3个排除题干全部未出现，去重有效 ✅
### Test 6: 批题 (grade)
- **单选题答错**: score=0, correct=false ✅
- **判断题答对**: score=2, correct=true ✅
- **填空题部分对**: score=4.0 (满分4), blank_scores=[4.0] ✅
- **主观题(低质量回答)**: score=2.0/10, 4个scoring_point逐项评分 ✅
- **总评**: 得分率44.4%，评分合理
---
## 三、发现的问题（按严重度排序）
### P0 - 严重问题
#### 1. 🚨 AI一键出题上限失控 (generator.py:1053-1068)
**位置**: `analyze_document_for_exam()` 函数
**现象**: prompt 写了"所有数量之和不要超过 min(total_knowledge_points * 2, 20)"，但 LLM 返回50题，代码直接采纳
**根因**: 代码只做了"题型合法性"校验，没有对总数做上限 enforce
```python
# 当前代码 (generator.py:1053-1059) - 只校验单题型合法性，无总数限制
valid_types = ['single_choice', 'multiple_choice', 'true_false', 'fill_blank', 'subjective']
question_types = {}
for q_type in valid_types:
count = result.get('question_types', {}).get(q_type, 0)
if isinstance(count, int) and count >= 0:
question_types[q_type] = count # 直接采纳，无上限
```
**建议**: 增加总数上限校验，超过 `max_questions`（建议20）时按比例缩减
```python
total = sum(question_types.values())
max_questions = 20
if total > max_questions:
ratio = max_questions / total
question_types = {k: max(0, round(v * ratio)) for k, v in question_types.items()}
```
#### 2. 🚨 LLM 调用无限流机制，429 风暴 (generator.py:290-303, 540-543)
**位置**: `generate_questions_structured()` 主循环 + `_generate_with_retry()` 重试
**现象**: 并发出题时大量429错误，重试退避太短(1s/2s/4s)，3次全败后放弃该知识点
**根因**:
- 主循环 for 逐知识点调用 LLM，无请求间隔（补题函数有 sleep(1)，主循环没有）
- 429 重试退避 `2^attempt` 秒 (1/2/4s) 对 API 限流不够
- 无全局限流器（令牌桶/漏桶）
**建议**:
1. 主循环每次 LLM 调用后加 `time.sleep(1.5)` 最小间隔
2. 429 退避改为指数+抖动: `min(30, 2 ** attempt + random.uniform(0, 2))`
3. 长期: 引入 `tenacity` 或自实现令牌桶限流器
#### 3. 🚨 validate_questions_schema 只认 `type` 不认 `question_type` (generator.py:154)
**位置**: `validate_questions_schema()` 函数
**现象**: LLM 返回的题目可能用 `question_type` 字段，但校验只检查 `q.get('type')`，导致有效题目被丢弃
**对比**: `_validate_question_types()` (第448行) 做了兼容: `q_type = q.get('question_type') or q.get('type')`
```python
# 当前代码 (generator.py:154) - 不兼容
if q.get('type') not in VALID_TYPES:
continue # question_type 字段的题目被丢弃！
# 应改为
q_type = q.get('question_type') or q.get('type')
if q_type not in VALID_TYPES:
continue
```
### P1 - 中等问题
#### 4. ⚠️ 填空题答案格式不一致
**现象**: 出题返回 `content.answer = [["答案1"], ["答案2"]]` (list of list)，但无 `data.reference_answer`
**影响**: 前端/本地数据库可能期望 `reference_answer` 字段
**建议**: 统一在 `data` 中增加 `reference_answer` 字段，与 `content.answer` 保持一致
#### 5. ⚠️ grader max_tokens 对推理模型不足 (grader.py:438)
**位置**: `_grade_subjective()` 方法
**现象**: `max_tokens=_get_effective_max_tokens(1000, self.model)`
- 推理模型关闭推理时: 1000 tokens 勉强够
- 推理模型开启推理时: 思考链消耗 800+ tokens，content 为空
**当前状态**: 关闭推理模式后本次测试通过，但**开启推理模式会再次失败**
**建议**: 基础 max_tokens 从 1000 提升至 2000
#### 6. ⚠️ local_db._detect_question_type 使用旧格式 (local_db.py:378-383)
**位置**: `_detect_question_type()` 方法
**现象**: 检测 `options` 和 `reference_answer` 字段来判断题型，但新格式用 `content.data.options` 和 `content.answer`
```python
# 当前代码 - 检查顶层 options
if 'options' in question and question['options']:
return 'choice'
elif 'reference_answer' in question:
return 'short_answer'
# 应改为检查 content 内部结构
content = question.get('content', {})
data = content.get('data', {})
if data.get('options'):
return 'choice'
elif question.get('question_type') in ('fill_blank', 'subjective', ...):
return question['question_type']
```
#### 7. ⚠️ 题目多样性不足
**现象**: Test 1 中 4 题有 3 题考同一知识点（"标准的解释机构"）
**根因**: `_assign_questions_to_kps()` 可能将多个题型分配给同一知识点
**建议**: 增加"同一知识点最多出 N 道题"的限制（建议 N=2）
### P2 - 低优先级
#### 8. 💡 source_trace 数据偶尔缺失
**现象**: Test 1 中部分题目的 chunk_id 和 page 显示为 `?`
**可能原因**: `find_referenced_chunks` 匹配失败时的 fallback 显示
#### 9. 💡 多选题答案格式
**现象**: 多选题 answer 为 `['A', 'B']` 或 `['A', 'B', 'D']` (list)，前端需处理
**建议**: 在 API 文档中明确多选题 answer 格式为 list
#### 10. 💡 补题机制未与已有题目交叉去重
**现象**: 补题时只检查本次生成的题干，不检查已有题目
**建议**: 补题函数接受 `exclude_stems` 参数
---
## 四、测试通过项 ✅
1. **基础出题功能**: 5种题型均可正常生成
2. **AI智能分析**: 文档分析→题型推荐→出题流程完整
3. **补题机制**: 知识点出题失败后自动补题
4. **跨调用去重**: exclude_stems 功能正常，排除的题干不再出现
5. **批题功能**: 客观题精确匹配，填空题部分给分，主观题LLM逐项评分
6. **source_trace**: 大部分题目有完整的溯源信息（chunk_id, section, snippet）
7. **JSON解析**: mimo-v2.5 返回的 JSON 格式（含 markdown 包裹）可正常解析
8. **题目格式**: 单选题 options 为 list of dict `[{key, content}]`，格式规范
---
## 五、建议修复优先级
| 优先级 | 问题 | 修复难度 | 影响范围 |
|--------|------|----------|----------|
| P0 | AI出题上限失控 | 简单 | smart 出题 |
| P0 | LLM 429 限流 | 中等 | 全部出题 |
| P0 | validate_questions_schema type 字段 | 简单 | 全部出题 |
| P1 | 填空题答案格式统一 | 简单 | 填空题+批题 |
| P1 | grader max_tokens | 简单 | 主观题批题 |
| P1 | local_db 旧格式 | 中等 | 本地存储 |
| P1 | 题目多样性控制 | 中等 | 出题质量 |

26
docs/向量库边界风险分析.md
View File

@@ -42,6 +42,8 @@ doc_path = docstore_dir / f"{doc_id}.json" # doc_id = chunk_id = "filename_N"
### P1：同名文件重复上传 — 旧切片残留 + 搜索结果重复
> **✅ 已修复**（2026-06-04）：上传接口现在自动替换同名文件，旧切片自动标记为 `superseded`。详见 [风险边界问题修复注意事项.md](风险边界问题修复注意事项.md)。
**位置**：`api/document_routes.py` 第 246-250 行
```python
@@ -119,6 +121,8 @@ for item in all_items:
### P2：文件无原地更新机制
> **✅ 已修复**（2026-06-04）：上传接口新增自动替换机制（`replaced=true`），同名文件自动替换旧版本。
**场景**：用户上传 `制度.pdf` v1 后发现内容有误，修改后想替换。当前系统没有 "更新文件" 接口，只能删除后重新上传。如果用户不知道要先删除，就会触发 P1 的重复问题。
**修复方向**：upload 接口增加 "如果同名文件已存在则替换" 选项（先 delete_document 再 add_file_to_kb），或提供独立的 "更新文档" API。
@@ -151,14 +155,14 @@ chunk_index = int(str(chunk_id_raw).rsplit('_', 1)[-1])
### 风险总结
| 等级 | 风险 | 核心原因 | 触发条件 |
|------|------|----------|----------|
| **P0** | RRF 融合吞结果 | 去重 key 缺少 collection | 多库有同名文件 |
| **P0** | DocStore 覆盖 | 存储路径缺少 collection | 多库有同名含表格/图片文件 |
| **P1** | 旧切片残留 | 重复上传只改名不替换 | 同名文件二次上传 |
| **P1** | _collection 回退错误 | 硬编码 collections[0] | 单库路径 + 多 collection |
| **P1** | search_multiple 去重 | 去重 key 缺少 collection | 直接调用低层 API |
| **P2** | citation 字段名不一致 | `collection` vs `_collection` | 非标准查询路径 |
| **P2** | 无文件更新机制 | 设计缺失 | 用户需要替换文档 |
| **P2** | 元数据不同步 | JSON 文件可能损坏 | 手动操作或异常退出 |
| **P3** | 文件名含下划线 | 无问题（rsplit 兼容） | — |
| 等级 | 风险 | 核心原因 | 触发条件 | 状态 |
|------|------|----------|----------|------|
| **P0** | RRF 融合吞结果 | 去重 key 缺少 collection | 多库有同名文件 | 未修复 |
| **P0** | DocStore 覆盖 | 存储路径缺少 collection | 多库有同名含表格/图片文件 | 未修复 |
| **P1** | 旧切片残留 | 重复上传只改名不替换 | 同名文件二次上传 | ✅ 已修复 |
| **P1** | _collection 回退错误 | 硬编码 collections[0] | 单库路径 + 多 collection | 未修复 |
| **P1** | search_multiple 去重 | 去重 key 缺少 collection | 直接调用低层 API | 未修复 |
| **P2** | citation 字段名不一致 | `collection` vs `_collection` | 非标准查询路径 | 未修复 |
| **P2** | 无文件更新机制 | 设计缺失 | 用户需要替换文档 | ✅ 已修复 |
| **P2** | 元数据不同步 | JSON 文件可能损坏 | 手动操作或异常退出 | 未修复 |
| **P3** | 文件名含下划线 | 无问题（rsplit 兼容） | — | 无需修复 |

2
docs/多源信息融合指南.md
View File

@@ -1,5 +1,7 @@
# 多源信息融合设计指南
> **⚠️ 路径说明**：本文档描述的 `AgenticRAG.process()` 多源融合路径是**备用路径**（需启用网络搜索）。生产环境的 `/rag` 问答接口使用 `chat_routes.py` 的轻量编排路径（详见 [RAG数据流程.md](RAG数据流程.md)），不经过 `AgenticRAG.process()`。两条路径的区别见 [Agentic_RAG完整指南.md](Agentic_RAG完整指南.md)。
## 一、问题背景
当 Agentic RAG 同时使用知识库和网络搜索时，会遇到以下情况：

4
docs/开发与系统模块说明.md
View File

@@ -73,8 +73,8 @@
| 文档解析 | MinerU 3.0+ | PDF/DOCX/PPTX/图片统一解析 |
| 向量检索 | ChromaDB + BGE-base-zh | 本地向量数据库 + 嵌入模型 |
| 关键词检索 | BM25 + jieba | 中文分词 + 倒排索引 |
| 重排序 | BGE-reranker-base | CrossEncoder 精排 |
| 大模型 | Qwen (通义千问) | 问答生成、查询改写、意图分析 |
| 重排序 | qwen3-rerank（云端）/ BGE-reranker-base（本地，图片二次评分） | CrossEncoder 精排 |
| 大模型 | deepseek-v4-flash / Qwen (通义千问) | 问答生成、查询改写、意图分析 |
| 数据库 | SQLite | 会话管理、知识管理 |
---

125
docs/待解决风险项.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,125 @@
# 待解决风险项
> 本文档记录已识别但尚未实施修复的风险项，供后续迭代参考。
> 更新日期：2026-06-21
---
## P1: SemanticCache 满容量全清空
**文件**：`core/semantic_cache.py:161-164`
**现状**：当 FAISS 索引达到 `max_size`（默认 10000）时，执行 `self.clear()` 全清空，而非 LRU 淘汰最旧条目。
**影响**：高使用量下缓存命中率周期性断崖式下降，下一波请求全部 miss。
**建议方案**：
- 短期：可接受，断崖后缓存会重新积累
- 长期：改为分批淘汰（每次淘汰最旧 N 条），或引入 TTL 自动过期
**风险等级**：中（性能波动，不影响正确性）
---
## P2: _exact_cache 满后永久拒绝新条目
**文件**：`core/intent_analyzer.py:412-413`
**现状**：
```python
if len(self._exact_cache) < self._exact_cache_max: # 500
self._exact_cache[exact_key] = analysis
```
500 条满后不再接受新条目，且无淘汰机制。服务运行一段时间后，精确缓存变为固定快照。
**影响**：后续查询的精确缓存命中率逐渐归零，退化为每次都走语义缓存或 LLM 调用。
**建议方案**：改用 `OrderedDict` + 淘汰最旧条目，与 `LRUCache` 保持一致。
**风险等级**：低（性能退化，不影响正确性）
---
## P3: Jaccard 字符级阈值偏松
**文件**：`core/intent_analyzer.py:450-473`
**现状**：语义缓存二次验证使用字符级 Jaccard 相似度，阈值 0.5。中文短句共享大量单字（如"如何申请" vs "如何拒绝"），Jaccard = 2/4 = 0.5 刚好过线。
**影响**：语义相似但意图不同的查询可能误命中缓存。
**建议方案**：
- 方案 A：提升阈值到 0.6
- 方案 B：改用 bigram Jaccard（相邻字对作为集合元素）
**风险等级**：低（误命中概率不高，且有 embedding 0.92 阈值前置过滤）
---
## P4: /cache/clear 无 DEV_MODE 守卫
**文件**：`api/sync_routes.py:322`
**现状**：`POST /cache/clear` 端点仅使用 `@require_gateway_auth`，没有 `DEV_MODE` 检查。生产环境任何认证用户都能清缓存。其他 dev-only 端点（如 `document_routes.py` 的预览接口）有 `DEV_MODE` 守卫。
**影响**：生产环境缓存被误清，导致短暂的性能下降。
**建议方案**：添加 `DEV_MODE` 检查，或限制为 admin 角色。
**风险等级**：中（生产环境影响）
---
## P5: PDF TOC 目录数据未单独处理
**文件**：`parsers/mineru_parser.py`
**现状**：PDF 文档的目录页（TOC）被 MinerU 解析为多个 text_level=1 的标题切片，内容包含 `....1` 等页码标记。这些目录切片入库后污染 section 元数据，干扰章节过滤和上下文扩展。
**影响**：RAG 检索时目录切片可能被误判为相关章节，干扰上下文扩展的 section 精确匹配。
**建议方案**：
- 解析阶段检测 TOC 模式（连续短标题 + 页码标记）
- 标记 `chunk_type: 'toc'` 或直接跳过不入库
**风险等级**：中（影响检索质量）
---
## P6: PDF chart VLM 描述缺失
**文件**：`knowledge/lazy_enhance.py`、`parsers/mineru_parser.py`
**现状**：部分 PDF 图表切片的 VLM 描述为空。原因可能是：
1. MinerU VLM API 对部分图表返回空 content（上游问题）
2. 解析阶段的提取条件过严（如要求 `'|' in markdown` 才提取 chart_markdown）
**影响**：无 VLM 描述的图表切片退化为纯关键词匹配，图片选择准确率下降。
**建议方案**：
- 上游：跟进 MinerU API 的空 content 问题
- 本地兜底：用 `caption + section + 上下文文本` 拼接作为 fallback 描述
- 定期重算：用 `sync_vlm_cache.py --re-embed` 批量重算
**风险等级**：低（有 lazy_enhance 兜底，首次查询后补生成）
---
## P7: 图片选择负面用例误召回
**文件**：`api/chat_routes.py`
**现状**：定义/原则类查询（如"五化终端定义"、"防洪调度原则"）不应返回图片，但 `select_images` 仍返回了 2-3 张。根因：
1. `_filter_images_by_answer` 的关键词重叠阈值对长回答偏宽松
2. 兜底逻辑：过滤后为空时保留分数最高的 1 张
**影响**：用户看到不相关的图片，降低信任度。
**建议方案**：
- 增加查询意图判断：纯定义/原则类查询不应触发图片返回
- 移除兜底逻辑或提高兜底阈值
- 增加"不应返回图片"的负面评测用例
**风险等级**：中（影响用户体验）

9
docs/架构与部署方案.md
View File

@@ -75,13 +75,14 @@
| 数据类型 | 存储位置 | 管理方 | 说明 |
|----------|----------|--------|------|
| 向量数据 | ChromaDB | RAG 组 | 文档 embedding |
| 文档哈希 | SQLite | RAG 组 | 同步状态检测 |
| 向量数据 | ChromaDB | RAG 组 | 文档 embedding（每个知识库独立实例） |
| 文档哈希 | SQLite (knowledge.db) | RAG 组 | 同步状态检测 |
| 原始文档 | 文件系统 | RAG 组 | documents/ 目录 |
| 反馈记录 | SQLite (feedback.db) | RAG 组 | 用户反馈、黑名单 |
| 会话数据 | SQLite (session.db) | RAG 组 | 会话管理 |
| 出题数据 | SQLite (exam.db) | RAG 组 | 题目/批阅 |
| 用户账户 | MySQL/PG | 后端组 | 账号密码信息 |
| 会话历史 | MySQL/PG | 后端组 | 对话记录 |
| 审计日志 | MySQL/PG | 后端组 | 操作日志 |
| 反馈记录 | MySQL/PG | 后端组 | 用户反馈 |
| 题库数据 | MySQL/PG | 后端组 | 题目/试卷 |
---

485
docs/测试指南.md
View File

@@ -1,485 +0,0 @@
# 测试指南
> **文档类型**: 测试指南
> **创建日期**: 2026-04-05
> **最后更新**: 2026-06-04
> **文档总数**: 21个测试文档
---
## 一、测试文档清单
### 1.1 文档目录结构
```
documents/
├── public/ # 公开文档 - 所有人可见（包括未登录用户）
│ ├── 公司简介.txt
│ ├── 产品手册.pdf
│ ├── 产品手册.txt
│ ├── 员工手册.txt
│ ├── 组织架构.xlsx
│ ├── 组织架构说明.txt
│ └── 常见问题.txt
│
├── internal/ # 内部文档 - 登录用户可见
│ ├── 差旅管理办法.txt
│ ├── 请假制度.docx
│ ├── 信息安全管理制度.pdf
│ ├── 项目管理制度.xlsx
│ └── 会议纪要_2024Q1.txt
│
├── confidential/ # 机密文档 - 管理层及以上可见
│ ├── 财务报表_2024.pdf
│ ├── 薪酬制度.docx
│ ├── 合同台账.xlsx
│ ├── 战略规划.txt
│ └── 人员名册.txt
│
└── secret/ # 绝密文档 - 仅管理员可见
├── 董事会决议.pdf
├── 并购方案.docx
├── 股权结构.xlsx
└── 核心技术机密.txt
```
### 1.2 文档格式分布
| 格式 | 数量 | 测试目的 |
|------|------|---------|
| TXT | 10个 | 测试纯文本解析、编码识别 |
| PDF | 4个 | 测试PDF解析、表格提取、中文字体 |
| DOCX | 3个 | 测试Word解析、标题样式、表格处理 |
| XLSX | 4个 | 测试Excel解析、多工作表、单元格数据 |
### 1.3 权限级别
| 目录 | 权限级别 | 可见角色 |
|------|---------|---------|
| public | public | 所有人（含未登录用户） |
| internal | internal | user, manager, admin |
| confidential | confidential | manager, admin |
| secret | secret | admin only |
---
## 二、测试环境准备
### 2.1 环境检查
```bash
# 检查 Python 版本
python --version # 需要 Python 3.8+
# 检查依赖安装
pip list | grep -E "chromadb|sentence-transformers|flask|jieba"
# 检查模型文件
ls models/bge-base-zh-v1.5/
```
### 2.2 配置检查
确保 `config.py` 配置正确：
```python
# API配置
DASHSCOPE_API_KEY = "your-api-key"
DASHSCOPE_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
DASHSCOPE_MODEL = "qwen3.6-flash" # 主 LLM（文本生成 / RAG 对话）
INTENT_MODEL = "qwen-turbo" # 意图分析模型（轻量、确定性高）
```
> **注意**: Graph RAG（Neo4j）功能已废弃，相关配置（NEO4J_URI、USE_GRAPH_RAG 等）已移除。
---
## 三、测试执行流程
### 3.1 第一阶段：索引构建测试
#### 测试 1.1：向量索引构建
**测试步骤**：
```bash
# 清除旧索引
rm -rf chroma_db/
# 重建向量索引
python scripts/rebuild_multi_kb.py
```
**预期结果**：
- 控制台显示文档加载进度
- 显示各格式文档解析数量
- 显示向量构建进度
- 生成 `chroma_db/` 目录
**验证方法**：
```python
import chromadb
client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
collection = client.get_collection("knowledge_base")
print(f"向量数量: {collection.count()}")
```
#### 测试 1.2：BM25 索引构建
**测试步骤**：
```bash
# BM25索引会随向量索引一起构建
# 检查索引文件
ls -la bm25_index.pkl
```
**预期结果**：
- 生成 `bm25_index.pkl` 文件
- 文件大小约 1-5 MB
---
### 3.2 第二阶段：权限控制测试
#### 测试 2.1：未登录用户权限
**测试步骤**：
```bash
# 不带 Token 访问
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "公司的产品有哪些？"}'
```
**预期结果**：
- 只返回 public 目录下的内容
- 不返回 internal、confidential、secret 内容
#### 测试 2.2：user 角色权限
**测试步骤**：
```bash
# 使用 mock token 登录
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer mock-token-testuser" \
-d '{"message": "差旅费标准是多少？"}'
```
**预期结果**：
- 返回 public + internal 目录内容
- 不返回 confidential、secret 内容
#### 测试 2.3：manager 角色权限
**测试步骤**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Authorization: Bearer mock-token-manager" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "2024年财务报表显示净利润是多少？"}'
```
**预期结果**：
- 返回 public + internal + confidential 内容
- 正确回答财务相关问题
- 不返回 secret 目录内容
#### 测试 2.4：admin 角色权限
**测试步骤**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "董事会决议的并购方案是什么？"}'
```
**预期结果**：
- 返回所有目录内容
- 正确回答涉及绝密信息的问题
---
### 3.3 第三阶段：检索质量测试
#### 测试 3.1：向量语义检索
| 测试问题 | 预期命中文档 | 预期答案关键点 |
|---------|------------|--------------|
| 公司有哪些产品？ | 公司简介.txt、产品手册.pdf | 智能数据分析平台、AI知识图谱平台、RAG系统 |
| 请假需要提前几天申请？ | 请假制度.docx | 1天以内直属上级、3天内部门负责人、7天以上总经理 |
| 年假有几天？ | 请假制度.docx | 1年5天、5年7天、10年10天、20年15天 |
**测试命令**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/search \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-d '{"query": "公司有哪些产品？", "top_k": 5}'
```
#### 测试 3.2：BM25 关键词检索
| 测试关键词 | 预期命中文档 |
|-----------|------------|
| 差旅补助 500元 | 差旅管理办法.txt |
| 年假 15天 | 请假制度.docx |
| 薪酬 P5 35万 | 薪酬制度.docx |
#### 测试 3.3：混合检索 + Rerank
**测试步骤**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/search \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-d '{"query": "出差住宿标准是多少？", "top_k": 10}'
```
**预期结果**：
- 返回结果包含 rerank_score
- 结果排序比纯向量检索更准确
---
### 3.4 第四阶段：Agentic RAG 测试
#### 测试 4.1：简单问题直接回答
**测试问题**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "公司的请假制度是什么？"}'
```
**预期结果**：
- Agent 决策为 "answer"
- 直接返回检索结果
- 无需多轮检索
#### 测试 4.2：查询改写
**测试问题**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "我想了解关于报销的事情"}'
```
**预期结果**：
- Agent 决策为 "rewrite"
- 查询被改写为更具体的表述
#### 测试 4.3：问题分解
**测试问题**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "请假和报销的流程分别是什么？"}'
```
**预期结果**：
- Agent 决策为 "decompose"
- 问题被分解为多个子问题
- 分别检索后合并回答
#### 测试 4.4：多源融合
**测试问题**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/rag \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "技术部的组织架构和职责分工是怎样的？"}'
```
**预期结果**：
- 同时触发向量检索和 BM25 关键词检索
- 返回结果经过 Rerank 重排序并标注来源
---
### 3.5 第五阶段：出题系统测试
#### 测试 5.1：试卷生成
**测试步骤**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"topic": "公司制度基础", "choice_count": 5, "name": "公司制度测试"}'
```
**预期结果**：
- 返回 exam_id
- 试卷状态为 "draft"
- 包含选择题、填空题、简答题
#### 测试 5.2：试卷审核
**测试步骤**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/exam/<exam_id>/review \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"action": "approve"}'
```
**预期结果**：
- 返回 success: true
- 试卷状态变为 "approved"
#### 测试 5.3：试卷批阅
**测试步骤**：
```bash
curl -X POST http://localhost:5001/exam/<exam_id>/grade \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"student_name": "测试学生", "answers": {"choice_1": "A", "choice_2": "B"}}'
```
**预期结果**：
- 返回批阅报告
- 包含每题得分和总分
---
### 3.6 第六阶段：API 接口测试
#### 测试 6.1：认证接口
```bash
# 获取用户信息
curl http://localhost:5001/auth/me \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin"
```
#### 测试 6.2：会话管理
```bash
# 创建会话并对话
curl -X POST http://localhost:5001/chat \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "你好", "session_id": "test-001"}'
# 获取会话列表
curl http://localhost:5001/sessions \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin"
# 获取会话历史
curl http://localhost:5001/history/test-001 \
-H "Authorization: Bearer mock-token-admin"
```
#### 测试 6.3：健康检查
```bash
curl http://localhost:5001/health
```
**预期结果**：
```json
{
"status": "ok",
"knowledge_base": "多向量库模式 (按集合提供服务)",
"bm25_index": "动态按需加载",
"mode": "Agentic RAG"
}
```
---
## 四、测试报告模板
### 4.1 测试执行摘要
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 测试日期 | YYYY-MM-DD |
| 测试人员 | |
| 测试环境 | |
| 文档数量 | 21个 |
| 发现问题数量 | |
### 4.2 测试结果统计
| 测试类型 | 用例数 | 通过 | 失败 | 阻塞 |
|----------|--------|------|------|------|
| 索引构建测试 | 2 | | | |
| 权限控制测试 | 4 | | | |
| 检索质量测试 | 3 | | | |
| Agentic RAG测试 | 4 | | | |
| 出题系统测试 | 3 | | | |
| API接口测试 | 3 | | | |
| **总计** | **19** | | | |
### 4.3 问题列表
| 编号 | 测试用例 | 问题描述 | 严重程度 | 状态 |
|------|----------|----------|----------|------|
| BUG-001 | | | 高/中/低 | 待修复 |
---
## 五、快速测试命令
```bash
# 一键索引重建
python scripts/rebuild_multi_kb.py
# 启动服务
python main.py
# 快速测试
curl http://localhost:5001/health
```
---
## 六、测试文档生成
测试文档通过脚本 `generate_test_docs.py` 自动生成，支持以下格式：
- **TXT**: 直接文本写入
- **DOCX**: 使用 `python-docx` 库生成
- **XLSX**: 使用 `openpyxl` 库生成
- **PDF**: 使用 `reportlab` 库生成
运行命令：
```bash
python generate_test_docs.py
```
依赖安装：
```bash
pip install python-docx openpyxl reportlab
```
---
## 七、文本量统计
| 目录 | 文件数 | 总字符数 | 总词数(估计) |
|------|--------|---------|-------------|
| public | 7 | ~35,000 | ~15,000 |
| internal | 5 | ~25,000 | ~10,000 |
| confidential | 5 | ~20,000 | ~8,000 |
| secret | 4 | ~15,000 | ~6,000 |
| **合计** | **21** | **~95,000** | **~39,000** |
---
## 八、变更记录
| 日期 | 版本 | 变更内容 |
|------|------|---------|
| 2026-06-04 | 3.0 | 移除 Graph RAG（Neo4j）相关内容，更新模型配置和章节编号 |
| 2026-04-13 | 2.0 | 合并测试文档清单和测试执行流程 |
| 2026-04-05 | 1.0 | 初始版本 |

415
docs/版本管理实施完成报告.md
View File

@@ -1,415 +0,0 @@
# 企业文档版本管理方案实施完成报告
## ✅ 实施完成
所有计划的功能已成功实现，代码已提交。
---
## 📊 实施总结
### 已完成的 Phase
| Phase | 任务 | 状态 | 说明 |
|-------|------|------|------|
| Phase 1 | 清理冗余代码 | ✅ 完成 | 删除 diff.py，简化 lifecycle.py |
| Phase 2 | 增强 sync.py | ✅ 完成 | 添加版本管理逻辑 |
| Phase 3 | 增强 manager.py | ✅ 完成 | 添加状态标记和查询过滤 |
| Phase 4 | 添加 API 端点 | ✅ 完成 | 废止/恢复/版本历史 API |
| Phase 5 | 验证数据库 | ✅ 完成 | 添加性能优化索引 |
| Phase 6 | 创建清理机制 | ✅ 完成 | 自动清理旧版本 |
---
## 📝 代码变更清单
### 删除的文件（2个）
1. **knowledge/diff.py** (525行)
- 原因：完全未使用
- 影响：无
2. **knowledge/lifecycle.py** (618行)
- 原因：大部分功能未使用
- 替代：knowledge/document_versions.py
### 新增的文件（2个）
1. **knowledge/document_versions.py** (300行)
- 功能：文档版本查询（简化版）
- 保留：get_document_history, get_active_version, create_version_record, log_version_change
2. **knowledge/cleanup.py** (250行)
- 功能：自动清理 superseded/deprecated 版本
- 可选：定时任务调度
### 修改的文件（4个）
1. **knowledge/sync.py**
- 修改：process_change 方法
- 新增：_get_current_version, _generate_version_id, _record_version_change
- 功能：文档更新时标记旧版本为 superseded，生成新版本号
2. **knowledge/manager.py**
- 新增：mark_document_as_superseded 方法
- 修改：search_single 方法（添加 include_deprecated 参数）
- 功能：状态标记和查询过滤
3. **api/kb_routes.py**
- 新增：3个 API 端点
- POST /collections/<kb_name>/documents/<filename>/deprecate
- POST /collections/<kb_name>/documents/<filename>/restore
- GET /collections/<kb_name>/documents/<filename>/versions
4. **data/db.py**
- 新增：2个性能优化索引
- idx_document_versions_status
- idx_version_change_logs_document
---
## 🎯 功能实现
### 1. 文档更新（版本管理）
**流程**：
```
文档修改 → 检测变更 → 标记旧版本为 superseded → 添加新版本 → 记录变更日志
```
**代码位置**：
- `knowledge/sync.py` - process_change 方法
**效果**：
- 旧版本：status = "superseded"，查询时被过滤
- 新版本：status = "active"，查询时返回
- 版本号：自动递增（v1 → v2 → v3）
### 2. 文档废止（软删除）
**API**：
```bash
POST /api/kb/collections/public_kb/documents/报销制度.pdf/deprecate
{
"reason": "制度已废止"
}
```
**代码位置**：
- `knowledge/manager.py` - deprecate_document 方法
- `api/kb_routes.py` - deprecate_document 端点
**效果**：
- 文档状态：status = "deprecated"
- 查询行为：不返回该文档
- 可恢复：调用 restore API
### 3. 文档恢复
**API**：
```bash
POST /api/kb/collections/public_kb/documents/报销制度.pdf/restore
```
**代码位置**：
- `knowledge/manager.py` - restore_document 方法
- `api/kb_routes.py` - restore_document 端点
**效果**：
- 文档状态：status = "active"
- 查询行为：恢复返回
### 4. 版本历史查询
**API**：
```bash
GET /api/kb/collections/public_kb/documents/报销制度.pdf/versions?limit=10
```
**代码位置**：
- `knowledge/document_versions.py` - get_document_history 方法
- `api/kb_routes.py` - get_document_versions 端点
**返回**：
```json
{
"success": true,
"versions": [
{
"version": "v2",
"status": "active",
"created_at": "2024-01-15T10:00:00",
"chunk_count": 20
},
{
"version": "v1",
"status": "superseded",
"created_at": "2023-01-01T10:00:00",
"chunk_count": 15
}
]
}
```
### 5. 查询过滤
**代码位置**：
- `knowledge/manager.py` - search_single 方法
**默认行为**：
```python
# 只返回 active 状态的文档
result = search_single(kb_name, query_vector, query_text, include_deprecated=False)
```
**包含废止文档**：
```python
# 返回所有状态的文档（包括 deprecated 和 superseded）
result = search_single(kb_name, query_vector, query_text, include_deprecated=True)
```
### 6. 自动清理
**代码位置**：
- `knowledge/cleanup.py`
**使用方式**：
```python
from knowledge.cleanup import cleanup_superseded_versions
# 清理超过 7 天的 superseded 版本
cleaned = cleanup_superseded_versions(days_to_keep=7)
```
**定时任务**（可选）：
```python
from knowledge.cleanup import start_cleanup_scheduler
# 每天凌晨 3 点自动清理
start_cleanup_scheduler(
superseded_days=7,
deprecated_days=30,
schedule_time="03:00"
)
```
---
## 📈 代码统计
### 代码量变化
| 指标 | 变化 |
|------|------|
| 删除代码 | -1143 行（diff.py + lifecycle.py） |
| 新增代码 | +550 行（document_versions.py + cleanup.py + 修改） |
| **净减少** | **-593 行** |
### 功能完整性
| 功能 | 状态 |
|------|------|
| 文档版本管理 | ✅ 已实现 |
| 软删除和恢复 | ✅ 已实现 |
| 历史追溯 | ✅ 已实现 |
| 查询自动过滤 | ✅ 已实现 |
| 自动清理 | ✅ 已实现（可选） |
---
## 🧪 测试建议
### 1. 单元测试
创建 `tests/test_version_management.py`：
```python
def test_document_update_creates_version():
"""测试文档更新时创建新版本"""
# 1. 上传文档 v1
# 2. 修改文档上传 v2
# 3. 验证 v1 状态为 superseded
# 4. 验证 v2 状态为 active
# 5. 查询只返回 v2
def test_deprecate_and_restore():
"""测试废止和恢复"""
# 1. 废止文档
# 2. 验证查询不返回该文档
# 3. 恢复文档
# 4. 验证查询返回该文档
def test_version_history():
"""测试版本历史查询"""
# 1. 创建多个版本
# 2. 查询版本历史
# 3. 验证返回所有版本记录
```
### 2. 集成测试
```bash
# 1. 上传文档
curl -X POST http://localhost:5001/api/kb/public/upload \
-F "file=@报销制度_v1.pdf"
# 2. 查询文档（应返回 v1）
curl http://localhost:5001/api/rag \
-d '{"query": "报销流程", "kb_name": "public"}'
# 3. 上传新版本
curl -X POST http://localhost:5001/api/kb/public/upload \
-F "file=@报销制度_v2.pdf"
# 4. 查询文档（应只返回 v2）
curl http://localhost:5001/api/rag \
-d '{"query": "报销流程", "kb_name": "public"}'
# 5. 查询版本历史
curl http://localhost:5001/api/kb/collections/public_kb/documents/报销制度.pdf/versions
# 6. 废止文档
curl -X POST http://localhost:5001/api/kb/collections/public_kb/documents/报销制度.pdf/deprecate \
-d '{"reason": "制度已废止"}'
# 7. 查询文档（应不返回）
curl http://localhost:5001/api/rag \
-d '{"query": "报销流程", "kb_name": "public"}'
# 8. 恢复文档
curl -X POST http://localhost:5001/api/kb/collections/public_kb/documents/报销制度.pdf/restore
# 9. 查询文档（应返回）
curl http://localhost:5001/api/rag \
-d '{"query": "报销流程", "kb_name": "public"}'
```
### 3. 性能测试
```python
import time
# 测试查询性能（带状态过滤）
start = time.time()
result = kb_manager.search_single(kb_name, query_vector, query_text)
print(f"无过滤: {time.time() - start:.3f}s")
start = time.time()
result = kb_manager.search_single(kb_name, query_vector, query_text, include_deprecated=False)
print(f"带过滤: {time.time() - start:.3f}s")
# 预期：性能差异 < 10%
```
---
## ⚠️ 注意事项
### 1. 数据库迁移
如果数据库已存在，需要运行索引创建：
```python
from data.db import get_connection
with get_connection("knowledge") as conn:
conn.execute('''
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_document_versions_status
ON document_versions(document_id, collection, status)
''')
conn.execute('''
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_version_change_logs_document
ON version_change_logs(document_id, collection, created_at DESC)
''')
conn.commit()
```
### 2. 现有文档处理
现有文档的 metadata 中可能没有 `status` 字段，需要批量更新：
```python
from knowledge.manager import get_kb_manager
kb_manager = get_kb_manager()
kb_names = kb_manager.list_collections()
for kb_name in kb_names:
collection = kb_manager.get_collection(kb_name)
result = collection.get()
# 更新所有没有 status 字段的 chunks
updated_metadatas = []
ids_to_update = []
for i, meta in enumerate(result['metadatas']):
if 'status' not in meta:
meta['status'] = 'active'
meta['version'] = 'v1'
updated_metadatas.append(meta)
ids_to_update.append(result['ids'][i])
if ids_to_update:
collection.update(ids=ids_to_update, metadatas=updated_metadatas)
print(f"更新 {kb_name}: {len(ids_to_update)} chunks")
```
### 3. 清理策略
建议的清理策略：
- **superseded 版本**：保留 7 天（防止误操作）
- **deprecated 版本**：保留 30 天（审计需求）
- **定时执行**：每天凌晨 3 点（低峰期）
---
## 📚 相关文档
- [企业文档更新管理方案](docs/企业文档更新管理方案.md)
---
## 🎉 总结
### 实施成果
1. ✅ **代码质量提升**
- 删除 ~1000 行冗余代码
- 降低维护成本 60%
- 提高代码可读性
2. ✅ **功能完整性**
- 支持文档版本管理
- 支持软删除和恢复
- 支持历史追溯
- 查询自动过滤废止文档
3. ✅ **性能影响**
- 查询性能：无明显影响（< 5%）
- 存储成本：短期略增（1.2x），长期持平（自动清理）
- 更新性能：略有提升（标记 vs 删除+重建）
### 下一步
1. **测试验证**
- 运行单元测试
- 执行集成测试
- 验证性能影响
2. **部署准备**
- 更新现有文档的 metadata
- 创建数据库索引
- 配置清理任务（可选）
3. **文档更新**
- 更新 API 文档
- 更新用户手册
- 更新部署指南
---
**实施完成时间**: 2026-04-20
**实施者**: Claude Code
**代码审查**: 已完成
**测试状态**: 已实施
**部署状态**: 已部署

219
docs/状态码功能更新说明.md
View File

@@ -1,219 +0,0 @@
# 状态码功能更新说明
> **更新日期**: 2026-04-30
> **改动范围**: 长时间运行端口的响应格式增强
---
## 一、更新概述
为方便后端判断 RAG 服务处理状态，以下端口增加了统一的 `status_code` 字段：
| 端口 | 改动文件 |
|------|----------|
| `/documents/upload` | `api/document_routes.py` |
| `/documents/batch-upload` | `api/document_routes.py` |
| `/sync` | `api/sync_routes.py` |
| `/exam/generate` | `exam_pkg/api.py` |
| `/exam/grade` | `exam_pkg/api.py` |
---
## 二、状态码速查表
### 处理中 (10xx)
| 状态码 | 常量名 | 说明 |
|--------|--------|------|
| 1000 | PROCESSING | 通用处理中 |
| 1010 | SYNC_RUNNING | 同步进行中 |
| 1020 | EXAM_GENERATING | 出题生成中 |
| 1021 | EXAM_GRADING | 批阅进行中 |
### 成功 (20xx)
| 状态码 | 常量名 | 说明 |
|--------|--------|------|
| 2000 | SUCCESS | 通用成功 |
| 2002 | UPLOAD_SUCCESS | 文件上传成功 |
| 2003 | BATCH_UPLOAD_SUCCESS | 批量上传成功 |
| 2010 | SYNC_SUCCESS | 同步完成 |
| 2020 | EXAM_SUCCESS | 出题成功 |
| 2021 | GRADE_SUCCESS | 批阅完成 |
### 客户端错误 (40xx)
| 状态码 | 常量名 | 说明 |
|--------|--------|------|
| 4000 | BAD_REQUEST | 请求参数错误 |
| 4004 | NO_FILE | 没有上传文件 |
| 4005 | NO_FILE_SELECTED | 没有选择文件 |
| 4006 | NO_COLLECTION | 未指定向量库 |
| 4007 | UNSUPPORTED_FORMAT | 不支持的文件格式 |
| 4008 | FILE_TOO_LARGE | 文件过大 |
### 服务端错误 (50xx)
| 状态码 | 常量名 | 说明 |
|--------|--------|------|
| 5000 | INTERNAL_ERROR | 内部错误 |
| 5010 | SYNC_ERROR | 同步失败 |
| 5020 | EXAM_ERROR | 出题失败 |
| 5021 | GRADE_ERROR | 批阅失败 |
---
## 三、各端口改动对照
### 3.1 文档上传 `/documents/upload`
| 场景 | 旧响应 | 新响应 |
|------|--------|--------|
| 成功 | `{"success": true, ...}` | `{"status": "success", "status_code": 2002, ...}` |
| 无文件 | `{"error": "没有上传文件"}` | `{"status": "failed", "status_code": 4004, ...}` |
| 格式错误 | `{"error": "不支持的文件类型"}` | `{"status": "failed", "status_code": 4007, ...}` |
| 文件过大 | `{"error": "文件大小超过限制"}` | `{"status": "failed", "status_code": 4008, ...}` |
### 3.2 批量上传 `/documents/batch-upload`
| 场景 | 旧响应 | 新响应 |
|------|--------|--------|
| 成功 | `{"success": true, ...}` | `{"status": "success", "status_code": 2003, ...}` |
### 3.3 同步服务 `/sync`
| 场景 | 旧响应 | 新响应 |
|------|--------|--------|
| 成功 | `{"success": true, ...}` | `{"status": "success", "status_code": 2010, ...}` |
| 服务不可用 | `{"error": "同步服务未启用"}` | `{"status": "failed", "status_code": 5000, ...}` |
| 同步失败 | `{"error": "xxx"}` | `{"status": "failed", "status_code": 5010, ...}` |
### 3.4 出题 `/exam/generate`
| 场景 | 旧响应 | 新响应 |
|------|--------|--------|
| 成功 | `{"success": true, ...}` | `{"status": "success", "status_code": 2020, ...}` |
| 参数缺失 | `{"error": "缺少参数"}` | `{"status": "failed", "status_code": 4000, ...}` |
| 出题失败 | `{"error": "xxx"}` | `{"status": "failed", "status_code": 5020, ...}` |
### 3.5 批阅 `/exam/grade`
| 场景 | 旧响应 | 新响应 |
|------|--------|--------|
| 成功 | `{"success": true, ...}` | `{"status": "success", "status_code": 2021, ...}` |
| 批阅失败 | `{"error": "xxx"}` | `{"status": "failed", "status_code": 5021, ...}` |
---
## 四、响应格式示例
### 成功响应
```json
{
"status": "success",
"status_code": 2002,
"message": "文件上传成功",
"success": true,
"data": {
"file": {
"filename": "document.pdf",
"collection": "public_kb",
"path": "public_kb/document.pdf",
"size": 102400
}
}
}
```
### 错误响应
```json
{
"status": "failed",
"status_code": 4007,
"message": "不支持的文件格式: .exe，支持: pdf, docx, doc, xlsx, txt",
"success": false,
"error": {
"error": "UNSUPPORTED_FORMAT",
"error_code": 4007,
"details": {}
}
}
```
---
## 五、后端对接代码示例
### Python 示例
```python
def handle_rag_response(response):
"""处理 RAG 服务响应"""
data = response.json()
status_code = data.get("status_code", 0)
# 判断处理状态
if 2000 <= status_code < 3000:
# 成功
return data.get("data", data)
elif 4000 <= status_code < 5000:
# 客户端错误
raise ClientError(data.get("message"), status_code)
elif 5000 <= status_code < 6000:
# 服务端错误
raise ServerError(data.get("message"), status_code)
# 兼容旧格式
if data.get("success"):
return data
raise Exception(data.get("error", "未知错误"))
```
### JavaScript 示例
```javascript
function handleRagResponse(data) {
const statusCode = data.status_code || 0;
if (statusCode >= 2000 && statusCode < 3000) {
// 成功
return data.data || data;
} else if (statusCode >= 4000 && statusCode < 5000) {
// 客户端错误
throw new ClientError(data.message, statusCode);
} else if (statusCode >= 5000 && statusCode < 6000) {
// 服务端错误
throw new ServerError(data.message, statusCode);
}
// 兼容旧格式
if (data.success) return data;
throw new Error(data.error || "未知错误");
}
```
---
## 六、向后兼容说明
所有响应保留了 `success` 字段：
- 成功时 `success: true`
- 失败时 `success: false`
旧代码仍可通过 `success` 字段判断，无需立即修改。
---
## 七、文件变更清单
| 文件 | 变更类型 |
|------|----------|
| `core/status_codes.py` | 新增 |
| `api/response_utils.py` | 新增 |
| `api/document_routes.py` | 修改 |
| `api/sync_routes.py` | 修改 |
| `exam_pkg/api.py` | 修改 |

367
docs/生产路径优化计划.md
View File

@@ -1,367 +0,0 @@
## 生产 RAG 路径优化计划
> 原则：小步快跑，每阶段独立可测，打完 commit 验证质量后再推进下一阶段。
> 如果某阶段导致回答质量下降，直接 `git revert` 回退到上一个 commit。
---
### 实施进度总览（更新于 2026-06）
| 阶段 | 内容 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|------|
| Phase 0 | 基线建立 + 评估基础设施 | **部分实施** | `scripts/eval_e2e.py` 已创建，但 `data/eval_dataset.json` 和 `baseline.json` 尚未生成 |
| Phase 1 | Rerank 分数传递与上下文过滤 | **已实施** | `RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE` 已配置，`_order_text_contexts_for_prompt` 已接受 `min_score` 参数 |
| Phase 2 | Token 预算控制 | **已实施** | `CONTEXT_MAX_CHARS=8000` / `CONTEXT_SOFT_LIMIT=6000` 已配置，`_build_context_with_budget()` 已实现 |
| Phase 3 | 上下文扩展精细化 | **已实施** | `EXPANSION_SCORE_THRESHOLD=0.3` / `MAX_EXPANDED_NEIGHBORS=4` 已配置，`_expanded_from_score` 元数据已记录 |
| Phase 4 | 置信度兜底 | **已实施** | `CONFIDENCE_WARN_THRESHOLD=0.15` / `CONFIDENCE_CAUTION_THRESHOLD=0.30` 已配置，`confidence_score` 已通过 SSE 输出 |
| Phase 5 | 上下文排序优化 | **部分实施** | `_build_context_with_budget()` 实现了通用排序逻辑，但列举类查询仍走独立的 `_is_enum_query` 分支 |
| Phase 6 | 引用标注改进 | **已实施** | 已迁移到 `core/agentic_citation.py`，支持动态阈值（短段落 0.55 / 长段落 0.45）和每段最多 2 引用 |
> **注**：下文各 Phase 中引用的具体函数名、行号为文档撰写时的快照，经多次迭代后已偏移。实际位置请以当前代码为准。
---
### Phase 0：基线建立 + 评估基础设施 `部分实施`
**目标**：在改动任何代码之前，先有量化基线和自动化评估手段。
**现状**：`scripts/eval_e2e.py` 已创建但尚未运行基线评估。`data/eval_dataset.json` 和 `data/eval_results/baseline.json` 尚未生成。
**工作内容**：
1. 创建 `data/eval_dataset.json`：从现有知识库中挑选 15-20 个测试问题，覆盖以下类型：
- 事实查询（"XX标准是多少"）
- 列举查询（"有哪些禁止情形"）
- 对比查询（"A和B的区别"）
- 流程查询（"如何申请XX"）
- 跨文档查询（答案涉及多个文件）
每个问题记录：`query`、`query_type`、`expected_keywords`（答案应包含的关键信息点）、`relevant_sources`（应命中的文件名）
2. 创建 `scripts/eval_e2e.py`：端到端评估脚本
- 启动本地服务（或连接已运行的服务）
- 对每个测试问题调用 `POST /rag`
- 收集回答，用 LLM 评分（相关性 1-5、完整性 1-5、准确性 1-5）
- 同时记录检索层指标（Rerank 分数分布、上下文切片数、上下文总字数）
- 输出 JSON 报告 + 终端汇总
3. 运行一次基线评估，保存为 `data/eval_results/baseline.json`
4. 打 Git tag：`git tag v1.0-rag-baseline`
**产出文件**：
- `data/eval_dataset.json`
- `scripts/eval_e2e.py`
- `data/eval_results/baseline.json`
**验收标准**：评估脚本能正常运行，基线报告包含每个问题的评分。
---
### Phase 1：Rerank 分数传递与上下文过滤 `已实施`
**目标**：让 Rerank 分数在上下文构建中发挥作用，过滤低分切片。
**改动范围**：`api/chat_routes.py` + `config.py`。
**实施说明**：
- `config.py` 已新增 `RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE = 0.05`
- `_order_text_contexts_for_prompt()` 已接受 `min_score` 参数（当前位于 `api/chat_routes.py` 第 188 行）
- 调用处已传入 `min_score=RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE`（当前位于第 1750-1751 行）
- SSE `context_built` 事件已包含 `min_score_filter`、`score_stats`、`confidence_top3` 等调试字段
**原始设计**：
1. 在 `contexts.append` 时已有 score 字段，确认它包含 Rerank 分数（当前 `scores` 来自 `search_result.get('scores')`，是 RRF 融合分数还是 Rerank 分数需要确认）
2. 在 `_order_text_contexts_for_prompt` 函数中增加分数过滤参数：
```python
def _order_text_contexts_for_prompt(contexts, query, max_chunks,
min_score=0.0):
# 过滤低于分数阈值的切片
if min_score > 0:
text_contexts = [c for c in text_contexts
if c.get('score', 0) >= min_score]
```
3. 在 `generate()` 中调用时传入阈值：
```python
text_contexts = _order_text_contexts_for_prompt(
contexts, message, MAX_CONTEXT_CHUNKS,
min_score=RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE # 新增配置项，初始值 0.05
)
```
4. 在 `config.py` 中新增配置：
```python
RERANK_CONTEXT_MIN_SCORE = 0.05 # 上下文最低 Rerank 分数阈值
```
5. 在 SSE `context_built` 事件中增加分数信息（DEV 模式），方便调试。
**风险**：低。`min_score` 初始设 0.05（几乎不过滤），逐步调高观察效果。
**验证方法**：
- 运行 `eval_e2e.py`，对比基线
- 重点关注：是否有问题因为过滤了切片而回答变差
- 观察 `context_built` 事件中 `chunk_count` 的变化
**Git commit**：`feat(rag): pass rerank scores through to context building with min-score filter`
---
### Phase 2：Token 预算控制 `已实施`
**目标**：用字数/token 预算替代纯计数截断，避免上下文过长稀释 LLM 注意力。
**改动范围**：`api/chat_routes.py` + `config.py`。
**实施说明**：
- `config.py` 已新增 `CONTEXT_MAX_CHARS = 8000`、`CONTEXT_SOFT_LIMIT = 6000`、`DIRECT_CONTEXT_MAX_CHARS = 2000`
- `api/chat_routes.py` 已新增 `_build_context_with_budget()` 函数（当前第 312 行），按 Rerank 分数降序逐个加入直到预算满
- 列举类 / 对比类查询走独立分支，保持原始顺序直接拼接（当前第 1754-1758 行）
**原始设计**：
1. 在 `config.py` 新增：
```python
CONTEXT_MAX_CHARS = 8000 # 上下文最大字符数（约 4000 token）
CONTEXT_SOFT_LIMIT = 6000 # 软限制，超过后只保留高分切片
```
2. 在 `_order_text_contexts_for_prompt` 返回后，构建 `context_text` 时：
```python
# 按 Rerank 分数降序逐个加入，直到达到 token 预算
sorted_contexts = sorted(text_contexts,
key=lambda c: c.get('score', 0),
reverse=True)
context_parts = []
total_chars = 0
for ctx in sorted_contexts:
doc = ctx.get('doc', '')
if total_chars + len(doc) > CONTEXT_MAX_CHARS:
break
context_parts.append(doc)
total_chars += len(doc)
context_text = "\n\n".join(context_parts)
```
3. 注意：排序后需要保持同一文档切片的连续性。改为先按 (source, section, chunk_index) 分组，再按组内最高分降序排列各组，逐组加入直到预算满。
**风险**：中。如果预算设太小，可能丢掉关键信息。初始 `CONTEXT_MAX_CHARS=8000` 比较保守（当前 20 个切片平均约 10000-15000 字）。
**验证方法**：
- 对比基线的评分变化
- 关注列举类查询（"有哪些禁止情形"）是否因为预算截断而漏条
- 观察 `context_built.context_length` 分布
**Git commit**：`feat(rag): add character-based token budget for context building`
---
### Phase 3：上下文扩展精细化 `已实施`
**目标**：Rerank 后的上下文扩展只对高置信度切片执行，避免低分切片引入噪声邻居。
**改动范围**：`core/engine.py` 的 `_expand_contiguous_chunks`（当前第 1089 行）及其调用处。
**实施说明**：
- `config.py` / `engine.py` 已新增 `EXPANSION_SCORE_THRESHOLD = 0.3`、`MAX_EXPANDED_NEIGHBORS = 4`
- 扩展时传入 `min_score=EXPANSION_SCORE_THRESHOLD` 过滤低分切片
- 邻居切片 metadata 已记录 `_expanded_from_score`（种子分数）
- `MAX_EXPANDED_NEIGHBORS` 限制每个种子的邻居数量
- 上下文扩展同时在 `chat_routes.py`（第 281 行）和 `engine.py` 中实现，参数由 `CONTEXT_EXPANSION_ENABLED/BEFORE/AFTER/MAX_CHUNKS` 控制
**原始设计**（行号为撰写时快照，已偏移）：
1. ~~MMR 前的扩展（第 573 行）保持不变~~ —— 已重构，实际位置见 `core/engine.py`
2. ~~Rerank 后的扩展（第 615 行）增加条件~~ —— 已实施，`EXPANSION_SCORE_THRESHOLD` 控制
```python
# 只对 Rerank 分数 > EXPANSION_SCORE_THRESHOLD 的切片扩展邻居
EXPANSION_SCORE_THRESHOLD = 0.3
```
3. 给扩展进来的邻居切片在 metadata 中记录扩展来源：
```python
n_meta['_expanded_from_score'] = seed_score # 种子切片的 Rerank 分数
```
4. 在 `_order_text_contexts_for_prompt` 中限制扩展邻居的数量：
```python
MAX_EXPANDED_NEIGHBORS = 4 # 最多 4 个扩展邻居进入上下文
```
**风险**：中。如果阈值设太高，一些中等分数的切片不会扩展邻居，可能丢失上下文。初始 0.3 比较宽松。
**验证方法**：
- 对比 `retrieval_debug` 事件中第二次 `context_expansion` 的 before/after 数量
- 检查是否有回答因为缺少邻居切片而变得不连贯
- 评估分数不应低于 Phase 2 的结果
**Git commit**：`feat(rag): restrict post-rerank context expansion to high-confidence chunks`
---
### Phase 4：置信度兜底 `已实施`
**目标**：当检索质量整体偏低时，在 prompt 中告知 LLM 谨慎回答，减少幻觉。
**改动范围**：`api/chat_routes.py`（prompt 层面 + SSE 输出）。
**实施说明**：
- `config.py` 已新增 `CONFIDENCE_WARN_THRESHOLD = 0.15`、`CONFIDENCE_CAUTION_THRESHOLD = 0.30`
- `generate()` 内已计算 `_confidence_score`（top-3 平均 Rerank 分数，当前第 1760-1762 行）
- 根据分数在 prompt 中注入不同的置信度提示（当前第 1821-1827 行）
- SSE `finish` 事件已附带 `confidence_score` 字段（当前第 1926 行）
**原始设计**：
1. 在上下文构建完成后（`context_text` 已生成），检查 top-3 切片的平均 Rerank 分数：
```python
top_scores = [ctx.get('score', 0) for ctx in text_contexts[:3]]
avg_top3_score = sum(top_scores) / len(top_scores) if top_scores else 0
```
2. 根据平均分数在 prompt 中注入不同指令：
```python
if avg_top3_score < CONFIDENCE_WARN_THRESHOLD: # 比如 0.15
confidence_note = (
"【重要提示】参考资料与问题的相关性较低。"
"请仅基于参考资料中明确包含的信息回答，"
"如果资料不足以回答问题，请直接说明'知识库中未找到直接相关的信息'。"
)
elif avg_top3_score < CONFIDENCE_CAUTION_THRESHOLD: # 比如 0.3
confidence_note = (
"参考资料的相关性一般，请优先引用资料中的原文，避免推测。"
)
else:
confidence_note = ""
```
3. 在 `config.py` 新增：
```python
CONFIDENCE_WARN_THRESHOLD = 0.15
CONFIDENCE_CAUTION_THRESHOLD = 0.30
```
4. 在 SSE `finish` 事件中附带 `confidence_score` 字段，前端可用于提示用户。
**风险**：低。纯 prompt 层面的改动，不影响检索链路。最坏情况是 LLM 过于保守拒绝回答——可以通过调低阈值解决。
**验证方法**：
- 构造几个"知识库中确实没有答案"的问题，检查 LLM 是否正确拒绝
- 正常问题的评分不应下降
- 观察 `finish` 事件中的 `confidence_score` 分布
**Git commit**：`feat(rag): add confidence-based prompt guidance for low-quality retrieval`
---
### Phase 5：上下文排序优化 `部分实施`
**目标**：对所有查询类型（不仅是列举类）都做同章节聚合排序，保证同一文件同一章节的切片连续排列。
**改动范围**：`api/chat_routes.py` 的 `_order_text_contexts_for_prompt`（当前第 188 行）。
**当前状态**：
- `_build_context_with_budget()`（第 312 行）已实现了通用的分数排序 + 预算控制逻辑
- 但列举类查询（`_is_enum_query`）和对比类查询仍走独立分支（第 1754 行），直接拼接不做预算截断
- 尚未将"同章节聚合排序"推广为所有查询类型的默认行为
**原始设计**：
1. 将当前只对 `_is_enum_query` 执行的排序逻辑推广为所有查询类型的默认行为
2. 排序策略：
- 第一优先级：按 Rerank 分数降序（高分切片先进入上下文）
- 第二优先级：同一 source + section 的切片按 chunk_index 连续排列
- 具体做法：先按 (source, section) 分组，组内按 chunk_index 排序，组间按组内最高分降序
3. 列举类查询保持当前行为不变（作为特例）
**风险**：低。排序变化不影响切片内容，只影响 LLM 看到的顺序。
**验证方法**：
- 对比 `context_built.chunks_used` 的排列顺序
- 评估分数不应低于 Phase 4
**Git commit**：`feat(rag): apply section-aware context ordering for all query types`
---
### Phase 6：引用标注改进 `已实施`
**目标**：提升引用匹配精度，支持多引用。
**改动范围**：已迁移至 `core/agentic_citation.py`（独立模块），原 `api/chat_routes.py` 中也保留了 `_attach_citations`（第 393 行）作为备用。
**实施说明**：
- 动态阈值已实现：短段落（< 50 字）使用 overlap 阈值 0.55，长段落 0.45
- 每段最多匹配 2 个 chunk
- 引用标记格式 `[ref:chunk_id]`，前端 `extractCitations` 已支持多个引用
- `agentic_citation.py` 中 `_attach_citations` 方法（第 220 行）为 agentic 模式提供独立的引用标注
**原始设计**：
1. 动态阈值：短段落（< 50 字）使用更高的 overlap 阈值（0.55），长段落保持 0.45
2. 允许一个段落匹配最多 2 个 chunk（如果两个 chunk 的 overlap 分数都超过阈值且差距小于 0.1）
3. 引用标记改为 `[ref:chunk_id_1][ref:chunk_id_2]`，前端 `extractCitations` 已支持多个 `[ref:xxx]`
**风险**：中。多引用可能导致引用列表变长、前端展示变化。
**验证方法**：
- 检查引用数量是否合理增加（不应翻倍）
- 引用溯源弹窗的跳转是否仍然正确
- 评估分数不应下降
**Git commit**：`feat(rag): improve citation matching with dynamic thresholds and multi-citation support`
---
### 阶段依赖关系
```
Phase 0 (基线+评估) [部分实施]
↓
Phase 1 (Rerank分数传递) [已实施] ← 风险最低，收益最直接
↓
Phase 2 (Token预算) [已实施] ← 依赖 Phase 1 的分数传递
↓
Phase 3 (扩展精细化) [已实施] ← 依赖 Phase 1 的分数信息
↓
Phase 4 (置信度兜底) [已实施] ← 依赖 Phase 1 的分数信息
↓
Phase 5 (上下文排序) [部分实施] ← 独立，可与 Phase 4 互换顺序
↓
Phase 6 (引用标注) [已实施] ← 独立，已迁移至独立模块
```
### 回退策略
每个 Phase 完成后执行：
```bash
# 运行评估
python scripts/eval_e2e.py --output data/eval_results/phase_N.json
# 对比上一阶段
# 如果评分下降 > 5%，回退：
git revert HEAD
# 如果评分持平或提升，打 tag：
git tag v1.0-phase-N
```
### 预估时间
| 阶段 | 代码改动量 | 预估时间 |
|------|----------|---------|
| Phase 0 | 新建 2 个文件 | 2-3 小时 |
| Phase 1 | 改 2 个文件，约 30 行 | 1 小时 |
| Phase 2 | 改 2 个文件，约 40 行 | 1-2 小时 |
| Phase 3 | 改 1 个文件，约 20 行 | 1 小时 |
| Phase 4 | 改 2 个文件，约 25 行 | 30 分钟 |
| Phase 5 | 改 1 个文件，约 30 行 | 1 小时 |
| Phase 6 | 改 1 个文件，约 40 行 | 1-2 小时 |

4
docs/认证与权限配置指南.md
View File

@@ -335,7 +335,7 @@ curl -X POST http://localhost:5001/search \
```bash
# 测试出题接口（携带网关注入的 Header）
curl -X POST http://localhost:5001/exam/generate-by-file \
curl -X POST http://localhost:5001/exam/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-User-ID: test_user" \
-H "X-User-Role: admin" \
@@ -343,7 +343,7 @@ curl -X POST http://localhost:5001/exam/generate-by-file \
-d '{
"file_path": "public/公司简介.txt",
"collection": "public_kb",
"choice_count": 2
"question_types": {"single_choice": 2, "true_false": 1}
}'
```

80
docs/题目模板.md
View File

@@ -1,80 +0,0 @@
1. 整体结构 (Envelope Pattern)所有题型统一采用以下外壳，通过 question_type 进行区分。JSON{
"metadata": {
"question_id": "string (UUID)",
"question_type": "single_choice | multiple_choice | true_false | fill_blank | subjective",
"difficulty": 3,
"tags": ["知识点A", "知识点B"],
"score": 10.0,
"version": "1.0"
},
"source_trace": {
"document_id": "string - 原始文档ID",
"document_name": "string - 文档名称",
"source_context": "string - AI出题参考的原文切片/上下文",
"page_numbers": [14, 15]
},
"content": {
"stem": "string - 题干内容，支持Markdown格式",
"data": {},
"answer": null,
"explanation": "string - 详尽的答案解析"
},
"review_info": {
"status": "pending",
"reviewer_comment": null,
"created_at": "2026-04-17T18:30:00Z"
}
}
2. 各题型 content.data 与 content.answer 定义(1) 单选题 (single_choice)data: 包含选项数组。answer: 对应正确选项的 key。JSON"content": {
"stem": "根据文档，公司成立的年份是？",
"data": {
"options": [
{"key": "A", "content": "1998年"},
{"key": "B", "content": "2005年"},
{"key": "C", "content": "2010年"}
]
},
"answer": "B",
"explanation": "在文档第三页明确提到公司于2005年获得营业执照。"
}
(2) 多选题 (multiple_choice)data: 选项数组。answer: 正确选项 key 的数组。JSON"content": {
"stem": "以下属于公司核心价值观的有？",
"data": {
"options": [
{"key": "A", "content": "创新"},
{"key": "B", "content": "诚信"},
{"key": "C", "content": "加班"}
]
},
"answer": ["A", "B"],
"explanation": "手册第一章第一节列出了‘创新’与‘诚信’为唯二核心价值观。"
}
(3) 判断题 (true_false)data: 可留空或自定义文字（如：正确/错误，对/错）。answer: boolean (true 为正确，false 为错误)。JSON"content": {
"stem": "员工可以在办公区吸烟。",
"data": null,
"answer": false,
"explanation": "《行政管理规范》第五条严禁在办公区吸烟。"
}
(4) 填空题 (fill_blank)data: 槽位定义。answer: 数组，按顺序存放每个空的标准答案列表（支持同义词）。JSON"content": {
"stem": "RAG的全称是___，其核心在于利用___增强生成效果。",
"data": { "blank_count": 2 },
"answer": [
["检索增强生成", "Retrieval Augmented Generation"],
["外部知识库", "自有文档", "Context"]
],
"explanation": "RAG即检索增强生成，通过引入外部知识库信息提升回答准确度。"
}
(5) 主观题 (subjective)data: 包含评分维度和关键词。answer: string (参考范文)。JSON"content": {
"stem": "请简述RAG架构中‘切片策略’对检索质量的影响。",
"data": {
"scoring_points": [
{"point": "提到了语义完整性", "weight": 0.4},
{"point": "提到了切片过大导致噪声", "weight": 0.3},
{"point": "提到了切片过小丢失上下文", "weight": 0.3}
],
"keywords": ["语义窗口", "Top-K", "重叠度"]
},
"answer": "参考范文：合理的切片策略能保持语义完整，通过设置Overlap防止信息断层...",
"explanation": "此题考查对RAG性能优化的深度理解。"
}
3. 后端约束说明 (Tips for Backend)数据持久化：建议将 content 整体以 JSONB (PostgreSQL) 或类似的格式存储，方便扩展未来可能增加的题型（如连线题、排序题）。分值校验：后端应校验 metadata.score 是否为正数；对于多选题，可增加逻辑判断 answer 数组长度必须 $\ge 2$。RAG 闭环：source_trace 字段是 RAG 项目的核心，建议后端在审核界面提供一个“点击查看原文”的按钮，直接展示 source_context 的内容。幂等性：建议由前端或 AI 服务生成 question_id (UUID)，防止网络波动导致的重复入库。

2
docs/风险边界问题修复注意事项.md
View File

@@ -1,5 +1,7 @@
## 风险边界问题修复注意事项
> **状态**：本文档中列出的所有场景均已修复并部署（2026-06-04）。保留本文档供参考，避免回退。
### 一、修复了哪些会出问题的情况
以下场景之前会报错或数据异常，现在已修复，不会再出问题：

14
exam_pkg/api.py
View File

@@ -210,6 +210,7 @@ def api_generate_smart():
"file_path": "public/产品手册.pdf",
"collection": "public_kb",
"difficulty": 3, // 可选，默认 3
"max_total": 20, // 可选，AI出题总数上限。不传则不限制
"options": {} // 可选
}
@@ -231,6 +232,16 @@ def api_generate_smart():
if diff_error:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, diff_error, http_status=400)
# 可选：AI出题总数上限（不传则不限制）
max_total = data.get('max_total')
if max_total is not None:
try:
max_total = int(max_total)
if max_total <= 0:
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, "max_total 必须为正整数", http_status=400)
except (ValueError, TypeError):
return error_response("INVALID_PARAMS", BAD_REQUEST, "max_total 必须为整数", http_status=400)
# 校验排除题干列表（可选）
exclude_stems = data.get('exclude_stems')
stems_error = validate_exclude_stems(exclude_stems)
@@ -255,7 +266,8 @@ def api_generate_smart():
from exam_pkg.manager import analyze_file_for_exam
ai_analysis = analyze_file_for_exam(
file_path=file_path,
collection=collection
collection=collection,
max_total=max_total
)
question_types = ai_analysis.get('question_types', {})

200
exam_pkg/generator.py
View File

@@ -26,19 +26,38 @@ import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
# 导入 LLM 工具函数
from core.llm_utils import call_llm, parse_json_list_from_response
from core.llm_utils import call_llm, parse_json_list_from_response, extract_json_list, extract_json_object
# 导入 LLM 配置
try:
from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL
from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL, LLM_TEMPERATURE, LLM_MAX_TOKENS
LLM_AVAILABLE = True
except ImportError:
API_KEY = None
BASE_URL = None
MODEL = None
LLM_TEMPERATURE = 0.7
LLM_MAX_TOKENS = 4000
LLM_AVAILABLE = False
# 推理模型识别：这些模型会消耗额外 token 用于思考链，需要更大的 max_tokens 预算
_REASONING_MODEL_KEYWORDS = ('mimo', 'qwq', 'deepseek-r1', 'deepseek-reasoner', 'o1', 'o3')
def _is_reasoning_model(model_name: str) -> bool:
"""判断是否为推理模型（需要额外思考链 token 预算）"""
if not model_name:
return False
name_lower = model_name.lower()
return any(kw in name_lower for kw in _REASONING_MODEL_KEYWORDS)
def _get_effective_max_tokens(base_max: int, model_name: str) -> int:
"""根据模型类型计算实际 max_tokens。推理模型需要 1.5x 预算给思考链"""
if _is_reasoning_model(model_name):
return max(base_max, int(base_max * 1.5))
return base_max
# ==================== 辅助函数 ====================
def group_chunks_by_section(chunks: List[Dict]) -> Dict[str, List[Dict]]:
@@ -131,8 +150,9 @@ def validate_questions_schema(questions: List[Dict]) -> List[Dict]:
validated = []
for q in questions:
# 必须有 type
if q.get('type') not in VALID_TYPES:
# 必须有 type 或 question_type
q_type = q.get('question_type') or q.get('type')
if q_type not in VALID_TYPES:
continue
# 必须有 content
@@ -145,7 +165,7 @@ def validate_questions_schema(questions: List[Dict]) -> List[Dict]:
continue
# 选项题必须有 options
if q['type'] in ['single_choice', 'multiple_choice']:
if q_type in ['single_choice', 'multiple_choice']:
if not content.get('data', {}).get('options'):
continue
@@ -359,8 +379,8 @@ class QuestionGenerator:
client=self.client,
prompt=prompt,
model=self.model,
temperature=0.7,
max_tokens=4000,
temperature=LLM_TEMPERATURE,
max_tokens=_get_effective_max_tokens(4000, self.model),
messages=messages
)
if not content:
@@ -493,25 +513,37 @@ class QuestionGenerator:
return type_names.get(q_type, q_type)
def _call_llm(self, prompt: str) -> str:
"""调用本地 LLM（OpenAI 兼容接口）"""
"""调用本地 LLM（OpenAI 兼容接口），支持 429 限流重试"""
if not self.client:
raise ValueError("LLM 客户端未初始化，请检查 config.py 中的 API_KEY 配置")
import time
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个专业的出题专家，擅长根据文档内容生成各类考试题目。你必须严格按照JSON格式输出，不要有任何其他内容。"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
result = call_llm(
client=self.client,
prompt=prompt,
model=self.model,
temperature=0.7,
max_tokens=4000,
messages=messages
)
if result is None:
raise Exception("LLM 调用失败")
return result
# 重试机制：429 限流时指数退避（最多重试 3 次）
for attempt in range(4):
result = call_llm(
client=self.client,
prompt=prompt,
model=self.model,
temperature=LLM_TEMPERATURE,
max_tokens=_get_effective_max_tokens(4000, self.model),
messages=messages
)
if result is not None:
return result
# 可能是 429 限流，等待后重试
if attempt < 3:
wait_time = 2 ** attempt # 1s, 2s, 4s
logger.warning(f" LLM 调用失败，{wait_time}s 后重试 ({attempt+1}/3)...")
time.sleep(wait_time)
raise Exception("LLM 调用失败（已重试 3 次）")
def _get_format_examples(self) -> str:
"""返回各题型格式示例（覆盖全部 5 种题型）"""
@@ -610,7 +642,6 @@ class QuestionGenerator:
)
# 清理纯标点符号
import re
all_content = re.sub(r'^[\s\*\-\d\.。、，：:；;]+$', '', all_content, flags=re.MULTILINE)
all_content = all_content.strip()
@@ -645,27 +676,24 @@ class QuestionGenerator:
请直接输出 JSON 数组："""
try:
response = self._call_llm(prompt)
for _attempt in range(2):
try:
response = self._call_llm(prompt)
if not response or not response.strip():
continue
# 清理响应（移除可能的 markdown 标记）
response = response.strip()
if response.startswith('```'):
lines = response.split('\n')
response = '\n'.join(lines[1:-1] if lines[-1] == '```' else lines[1:])
# 解析 JSON
result = json.loads(response)
if isinstance(result, list):
return [
{"name": kp, "section": section}
for kp in result[:max_points]
if isinstance(kp, str) and 3 <= len(kp) <= 30
]
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f" 知识点 JSON 解析失败: {e}")
except Exception as e:
logger.error(f" 知识点提取失败: {e}")
# 使用多策略 JSON 提取（支持 markdown 代码块、正则回退）
result = extract_json_list(response)
if isinstance(result, list) and result:
return [
{"name": kp, "section": section}
for kp in result[:max_points]
if isinstance(kp, str) and 3 <= len(kp) <= 30
]
# 解析结果无效，重试一次
logger.warning(f" 知识点提取返回无效结果(尝试 {_attempt+1}/2)，重试中...")
except Exception as e:
logger.error(f" 知识点提取失败(尝试 {_attempt+1}/2): {e}")
return []
@@ -918,7 +946,7 @@ def generate_questions_from_content(
return generator.generate_questions_structured(chunks, document_name, question_types, difficulty)
def analyze_document_for_exam(chunks: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
def analyze_document_for_exam(chunks: List[Dict], max_total: int = None) -> Dict[str, Any]:
"""
AI 智能分析文档内容，决定适合的题型和数量
@@ -1026,14 +1054,14 @@ def analyze_document_for_exam(chunks: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
try:
response = generator._call_llm(prompt)
response = response.strip()
if not response or not response.strip():
return _generate_default_question_types(total_knowledge_points)
# 清理 markdown 代码块
if response.startswith('```'):
lines = response.split('\n')
response = '\n'.join(lines[1:-1] if lines[-1] == '```' else lines[1:])
result = json.loads(response)
# 使用多策略 JSON 提取（支持 markdown 代码块、正则回退）
result = extract_json_object(response)
if not isinstance(result, dict):
logger.error(f"AI 分析返回非对象类型: {type(result)}")
return _generate_default_question_types(total_knowledge_points)
# 验证和清理结果
valid_types = ['single_choice', 'multiple_choice', 'true_false', 'fill_blank', 'subjective']
@@ -1046,6 +1074,24 @@ def analyze_document_for_exam(chunks: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
# 过滤不适合的题型
suitable_types = [t for t, c in question_types.items() if c > 0]
# 总数上限校验：如果指定了 max_total，超过时按比例缩减
if max_total and max_total > 0:
total = sum(question_types.values())
if total > max_total:
ratio = max_total / total
question_types = {k: max(0, round(v * ratio)) for k, v in question_types.items()}
# 修正四舍五入误差
diff = max_total - sum(question_types.values())
if diff > 0:
# 把差额分配给最大的题型
for k in sorted(question_types, key=question_types.get, reverse=True):
question_types[k] += 1
diff -= 1
if diff <= 0:
break
logger.info(f" AI 推荐 {total} 题，按上限 {max_total} 缩减为 {sum(question_types.values())} 题")
suitable_types = [t for t, c in question_types.items() if c > 0]
return {
"total_knowledge_points": result.get('total_knowledge_points', total_knowledge_points),
"suitable_types": suitable_types,
@@ -1053,10 +1099,6 @@ def analyze_document_for_exam(chunks: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
"reason": result.get('reason', 'AI 分析完成')
}
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"AI 分析结果 JSON 解析失败: {e}")
# 降级：根据知识点数量生成默认配置
return _generate_default_question_types(total_knowledge_points)
except Exception as e:
logger.error(f"AI 分析失败: {e}")
return _generate_default_question_types(total_knowledge_points)
@@ -1156,6 +1198,10 @@ def generate_questions_structured_v2(
# 提取知识点
kps = generator._extract_knowledge_points(section, section_chunks, max_points=3)
# API 限流保护：连续 LLM 调用间隔 1 秒
import time
time.sleep(1)
# 全局去重
for kp in kps:
kp_name = kp['name']
@@ -1219,6 +1265,10 @@ def generate_questions_structured_v2(
prompt, {q_type: 1}, kp_chunks, document_name, max_retries=2
)
# API 限流保护：连续 LLM 调用间隔 1 秒
import time
time.sleep(1)
if success and questions:
all_questions.extend(questions)
else:
@@ -1241,6 +1291,28 @@ def generate_questions_structured_v2(
type_counts[q.get('question_type')] += 1
logger.info(f" 题型分布: {dict(type_counts)}")
# 4.4 补题：如果某题型数量不足，使用 chunks 补充
shortage_types = {}
for q_type, target_count in question_types.items():
actual_count = type_counts.get(q_type, 0)
if actual_count < target_count:
shortage_types[q_type] = target_count - actual_count
if shortage_types:
logger.info(f" [v2] 补题: 缺少题型 {dict(shortage_types)}")
for q_type, shortage in shortage_types.items():
logger.info(f" 补充 {q_type} {shortage} 道...")
extra = generator._makeup_questions(chunks, q_type, shortage, difficulty, document_name)
# 补题也需去重
extra_deduped = _deduplicate_questions(extra, exclude_stems=exclude_stems)
final.extend(extra_deduped[:shortage])
# 补题后重新统计
type_counts = defaultdict(int)
for q in final:
type_counts[q.get('question_type')] += 1
logger.info(f" 补题后题型分布: {dict(type_counts)}")
return final
@@ -1404,9 +1476,27 @@ def _deduplicate_questions(questions: List[Dict], exclude_stems: List[str] = Non
# 预填已有题目的题干前缀，使新生成的题目与已有题目冲突时被过滤
if exclude_stems:
_valid_types = ('single_choice', 'multiple_choice', 'true_false', 'fill_blank', 'subjective')
for stem in exclude_stems:
seen_stems.add(stem[:80])
seen_kp_type.add(f"{stem[:30]}_") # 通配题型匹配
# 用 exclude_stem 自身长度做前缀键（排除题干通常短于30字）
# 新题目的 stem[:30] 如果以此前缀开头，[:len(prefix)] 后就能匹配
_prefix = stem[:30]
for _qt in _valid_types:
seen_kp_type.add(f"{_prefix}_{_qt}")
# 辅助函数：检查新题干是否匹配任何 exclude 前缀
_exclude_prefixes = []
if exclude_stems:
_exclude_prefixes = [s[:30] for s in exclude_stems]
def _matches_exclude(stem_text: str) -> bool:
"""检查题干前30字是否以某个 exclude 前缀开头"""
_stem30 = stem_text[:30]
for _ep in _exclude_prefixes:
if _stem30.startswith(_ep):
return True
return False
deduped = []
@@ -1419,6 +1509,10 @@ def _deduplicate_questions(questions: List[Dict], exclude_stems: List[str] = Non
if stem_key in seen_stems:
continue
# 跨调用排除：题干前缀匹配到 exclude_stems 则跳过
if _matches_exclude(stem):
continue
# 知识点 + 题型去重
kp_type_key = f"{stem[:30]}_{q.get('question_type')}"
if kp_type_key in seen_kp_type:

84
exam_pkg/grader.py
View File

@@ -37,6 +37,21 @@ except ImportError:
MODEL = None
LLM_AVAILABLE = False
# 推理模型识别（与 generator.py 共享同一套关键词）
_REASONING_MODEL_KEYWORDS = ('mimo', 'qwq', 'deepseek-r1', 'deepseek-reasoner', 'o1', 'o3')
def _is_reasoning_model(model_name: str) -> bool:
if not model_name:
return False
name_lower = model_name.lower()
return any(kw in name_lower for kw in _REASONING_MODEL_KEYWORDS)
def _get_effective_max_tokens(base_max: int, model_name: str) -> int:
"""推理模型需要 1.5x token 预算给思考链"""
if _is_reasoning_model(model_name):
return max(base_max, int(base_max * 1.5))
return base_max
# ==================== 装饰器 ====================
@@ -169,19 +184,56 @@ def grade_fill_blank(answer: Dict) -> Dict:
def fuzzy_match(student_answer: str, correct_answer: str) -> bool:
"""
模糊匹配（支持同义词）
模糊匹配（支持同义词和小编辑距离容错）
当前实现：精确匹配（忽略前后空格、大小写）
TODO: 可以扩展为语义相似度匹配
策略：
1. 精确匹配（去空格、转小写、统一标点）
2. 编辑距离容错（≥4字答案允许≤2字符差异）
"""
if not student_answer or not correct_answer:
return False
# 标准化：去空格、转小写
s = student_answer.strip().lower()
c = correct_answer.strip().lower()
# 标准化：去空格、转小写、统一标点
def _normalize(text: str) -> str:
t = text.strip().lower()
# 统一常见中文标点变体
t = t.replace('（', '(').replace('）', ')').replace('，', ',')
t = t.replace('；', ';').replace('：', ':').replace('"', '"').replace('"', '"')
return t
return s == c
s = _normalize(student_answer)
c = _normalize(correct_answer)
if s == c:
return True
# 编辑距离容错：答案≥4字时允许≤2字符差异
if len(s) >= 4 and len(c) >= 4:
dist = _edit_distance(s, c)
if dist <= 2:
return True
return False
def _edit_distance(s1: str, s2: str) -> int:
"""计算两个字符串的编辑距离（Levenshtein）"""
if len(s1) < len(s2):
return _edit_distance(s2, s1)
if len(s2) == 0:
return len(s1)
prev_row = list(range(len(s2) + 1))
for i, c1 in enumerate(s1):
curr_row = [i + 1]
for j, c2 in enumerate(s2):
# 插入、删除、替换
insertions = prev_row[j + 1] + 1
deletions = curr_row[j] + 1
substitutions = prev_row[j] + (c1 != c2)
curr_row.append(min(insertions, deletions, substitutions))
prev_row = curr_row
return prev_row[-1]
# ==================== AnswerGrader 类 ====================
@@ -237,7 +289,21 @@ class AnswerGrader:
# 🔥 P1 改进：并发调用 LLM 批阅主观题
if llm_questions:
self._grade_subjective_concurrently(llm_questions, results_map)
try:
self._grade_subjective_concurrently(llm_questions, results_map)
except Exception as e:
logger.error(f"主观题并发批阅整体异常: {e}")
# 兜底：为所有未完成的主观题设置失败状态
for ans in llm_questions:
qid = ans.get('question_id')
if qid not in results_map:
results_map[qid] = {
"question_id": qid,
"score": 0,
"max_score": ans.get('max_score', 10),
"grading_status": "failed",
"details": {"error": f"批阅系统异常: {str(e)}"}
}
# 🔥 P1 改进：按原始顺序重组结果
results = [results_map.get(ans.get('question_id')) for ans in answers]
@@ -369,7 +435,7 @@ class AnswerGrader:
prompt=prompt,
model=self.model,
temperature=0.3,
max_tokens=1000,
max_tokens=_get_effective_max_tokens(2000, self.model),
messages=messages
)
if result is None:

8
exam_pkg/manager.py
View File

@@ -154,7 +154,8 @@ def generate_questions_from_file(
def analyze_file_for_exam(
file_path: str,
collection: str,
top_k: int = 50
top_k: int = 50,
max_total: int = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
分析文件内容，返回 AI 推荐的题型和数量
@@ -193,7 +194,7 @@ def analyze_file_for_exam(
}
# 2. 调用 AI 分析
return analyze_document_for_exam(chunks)
return analyze_document_for_exam(chunks, max_total=max_total)
def retrieve_file_chunks_for_analysis(
@@ -311,6 +312,7 @@ def retrieve_file_chunks(
engine = get_engine()
# 按优先级遍历 collections，找到文件即停止
results = None
for coll in collections:
# 尝试两种格式：文件名和完整路径
for source_filter in [filename, file_path]:
@@ -330,7 +332,7 @@ def retrieve_file_chunks(
break # 外层循环跳出
chunks = []
if results.get('documents') and results['documents'][0]:
if results and results.get('documents') and results['documents'][0]:
for i, (doc, meta, score) in enumerate(zip(
results['documents'][0],
results['metadatas'][0],