后端: 1. RAG embedding 接入修正,并兼容 Ark 多模态 embedding 链路 - 更新 backend/infra/rag/embed/eino_embedder.go:文本 embedding 继续走 Eino OpenAI 兼容链路;`doubao-embedding-vision-*` 模型切到 Ark 原生 `/embeddings/multimodal` - 增加 embedding baseURL 归一化:兼容把 `.../embeddings` 或 `.../embeddings/multimodal` 误填进配置的情况,统一回退到 `/api/v3` - 为第三方 embedding 调用增加 panic recover,避免向量检索/写入异常直接打崩主进程 2. RAG runtime / pipeline / store 稳定性加固,统一降级为 error 语义 - 更新 backend/infra/rag/runtime.go:runtime 对外入口增加 panic recover 与观测打点 - 更新 backend/infra/rag/core/pipeline.go:ingest / retrieve 编排边界增加 panic recover - 更新 backend/infra/rag/retrieve/vector_retriever.go:向量检索边界补充 panic recover - 更新 backend/infra/rag/store/milvus_store.go、backend/infra/rag/store/inmemory_store.go:补齐未初始化保护,避免 nil 依赖直接异常退出 3. RAG embedding 配置口径与普通 LLM 链路对齐 - 更新 backend/infra/rag/factory.go:RAG embedding API Key 不再走 `apiKeyEnv` 间接映射,统一直接读取 `ARK_API_KEY` - 更新 backend/infra/rag/config/config.go:删除 `rag.embed.apiKeyEnv` 配置字段,收敛配置分叉 - 更新 backend/config.example.yaml:示例配置切到当前联调口径,保持 `rag.enabled=true`、`memory.rag.enabled=true`,并对齐 Milvus / embed 配置 4. Memory + RAG 联调链路可运行态修正 - 当前已验证 memory 抽取写库、RAG ingest 写入 Milvus、后续语义召回链路可继续联调 - 检索失败场景已从“直接 panic”收敛为“记录日志并降级”,不再阻断主聊天链路 前端:无 仓库:无 undo: 1. 增删改查的 mysql 记忆去重没实现 2. 提取用户话为记忆的过滤机制不足,有点无脑 3. RAG 召回也有问题
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