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smartmate/backend/config.example.yaml
Losita bf1f1defa5 Version: 0.9.14.dev.260410
后端:
  1. LLM 客户端从 newAgent/llm 提升为 infra/llm 基础设施层
     - 删除 backend/newAgent/llm/(ark.go / ark_adapter.go / client.go / json.go)
     - 等价迁移至 backend/infra/llm/,所有 newAgent node 与 service 统一改引用 infrallm
     - 消除 newAgent 对模型客户端的私有依赖,为 memory / websearch 等多模块复用铺路
  2. RAG 基础设施完成可运行态接入(factory / runtime / observer / service 四层成型)
     - 新建 backend/infra/rag/factory.go / runtime.go / observe.go / observer.go /
  service.go:工厂创建、运行时生命周期、轻量观测接口、检索服务门面
     - 更新 infra/rag/config/config.go:补齐 Milvus / Embed / Reranker 全部配置项与默认值
     - 更新 infra/rag/embed/eino_embedder.go:增强 Eino embedding 适配,支持 BaseURL / APIKey 环境变量 / 超时 /
  维度等参数
     - 更新 infra/rag/store/milvus_store.go:完整实现 Milvus 向量存储(建集合 / 建 Index / Upsert / Search /
  Delete),支持 COSINE / L2 / IP 度量
     - 更新 infra/rag/core/pipeline.go:适配 Runtime 接口,Pipeline 由 factory 注入而非手动拼装
     - 更新 infra/rag/corpus/memory_corpus.go / vector_store.go:对接 Memory 模块数据源与 Store 接口扩展
  3. Memory 模块从 Day1 骨架升级为 Day2 完整可运行态
     - 新建 memory/module.go:统一门面 Module,对外封装 EnqueueExtract / ReadService / ManageService / WithTx /
  StartWorker,启动层只依赖这一个入口
     - 新建 memory/orchestrator/llm_write_orchestrator.go:LLM 驱动的记忆抽取编排器,替代原 mock 抽取
     - 新建 memory/service/read_service.go:按用户开关过滤 + 轻量重排 + 访问时间刷新的读取链路
     - 新建 memory/service/manage_service.go:记忆管理面能力(列出 / 软删除 / 开关读写),删除同步写审计日志
     - 新建 memory/service/common.go:服务层公共工具
     - 新建 memory/worker/loop.go:后台轮询循环 RunPollingLoop,定时抢占 pending 任务并推进
     - 新建 memory/utils/audit.go / settings.go:审计日志构造、用户设置过滤等纯函数
     - 更新 memory/model/item.go / job.go / settings.go / config.go / status.go:补齐 DTO 字段与状态常量
     - 更新 memory/repo/item_repo.go / job_repo.go / audit_repo.go / settings_repo.go:补齐 CRUD 与查询能力
     - 更新 memory/worker/runner.go:Runner 对接 Module 与 LLM 抽取器,任务状态机完整化
     - 更新 memory/README.md:同步模块现状说明
  4. newAgent 接入 Memory 读取注入与工具注册依赖预埋
     - 新建 service/agentsvc/agent_memory.go:定义 MemoryReader 接口 + injectMemoryContext,在 graph
  执行前统一补充记忆上下文
     - 更新 service/agentsvc/agent.go:新增 memoryReader 字段与 SetMemoryReader 方法
     - 更新 service/agentsvc/agent_newagent.go:调用 injectMemoryContext 注入 pinned block,检索失败仅降级不阻断主链路
     - 更新 newAgent/tools/registry.go:新增 DefaultRegistryDeps(含 RAGRuntime),工具注册表支持依赖注入
  5. 启动流程与事件处理器接线更新
     - 更新 cmd/start.go:初始化 RAG Runtime → Memory Module → 注册事件处理器 → 启动 Worker 后台轮询
     - 更新 service/events/memory_extract_requested.go:改用 memory.Module.WithTx(tx) 统一门面,事件处理器不再直接依赖
  repo/service 内部包
  6. 缓存插件与配置同步
     - 更新 middleware/cache_deleter.go:静默忽略 MemoryJob / MemoryItem / MemoryAuditLog / MemoryUserSetting
  等新模型,避免日志刷屏;清理冗余注释
     - 更新 config.example.yaml:补齐 rag / memory / websearch 配置段及默认值
     - 更新 go.mod / go.sum:新增 eino-ext/openai / json-patch / go-openai 依赖
  前端:无 仓库:无
2026-04-10 23:17:38 +08:00

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2.6 KiB
YAML
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# 应用配置文件示例
# 包含服务器、数据库等基础配置
# 请根据实际情况修改并保存为 config.yaml
server:
port: 8080
mode: debug
timeout: 30s
database:
host: localhost
port: 3306
user: smartflow_user
password: "put_your_database_password_here"
dbname: "put_your_database_name_here"
charset: utf8mb4
parseTime: true
loc: Local
jwt:
accessSecret: "put_your_jwt_access_secret_here"
refreshSecret: "put_your_jwt_refresh_secret_here"
accessTokenExpire: 15min
refreshTokenExpire: 7d
log:
level: info
path: logs/
redis:
host: localhost
port: 6379
password: ""
db: 0
kafka:
enabled: true
brokers:
- "localhost:9092"
topic: "smartflow.agent.outbox"
groupID: "smartflow-agent-outbox-consumer"
retryScanInterval: 1s
retryBatchSize: 100
maxRetry: 20
time:
zone: "Asia/Shanghai"
semesterStartDate: "2026-03-02" #学期开始日期,一定要设定为周一,以便于计算周数
semesterEndDate: "2026-07-19" #学期结束日期,一定要设定为周日,确保最后一周完整
agent:
workerModel: "doubao-seed-1-6-lite-251015" # 智能体使用的Worker模型需根据实际情况调整
strategistModel: "deepseek-v3-2-251201" # 策略师使用的Worker模型需根据实际情况调整
baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" # Worker服务的基础URL需根据实际情况调整
dailyRefineConcurrency: 3 # 日内并发优化并发度,建议按模型配额调整
weeklyAdjustBudget: 5 # 周级跨天配平额度上限,防止过度调整
rag:
enabled: false
store: "inmemory" # 可选inmemory / milvus
topK: 8
threshold: 0.55
retrieve:
timeoutMs: 1500
ingest:
chunkSize: 400
chunkOverlap: 80
embed:
provider: "mock" # 可选mock / eino
model: "" # 例如 Ark/OpenAI 兼容 embedding 模型名
baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
apiKeyEnv: "ARK_API_KEY"
timeoutMs: 1200
dimension: 1024
reranker:
enabled: false
provider: "noop" # 当前默认 noop后续可扩展
timeoutMs: 1200
milvus:
address: "http://localhost:19530" # Milvus REST 入口,当前联调确认不要填 9091 健康检查口
token: "root:Milvus"
dbName: ""
collectionName: "smartflow_rag_chunks"
metricType: "COSINE"
requestTimeoutMs: 1500
memory:
enabled: true
rag:
enabled: false
prompt:
extract: ""
decision: ""
threshold: 0.55
enableReranker: false
llm:
temperature: 0.1
topP: 0.2
job:
maxRetry: 6
worker:
pollEvery: 2s
claimBatch: 1
websearch:
rag:
enabled: false