commit d7e382f2e755843650d3c250c0a7d709ee53d78d Author: lq Date: Fri Aug 14 21:50:48 2026 +0800 初始化 diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..ec37ac9 --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,34 @@ +# Binaries +*.exe +*.exe~ +*.dll +*.so +*.dylib +tcm-agent + +# Test binaries +*.test +*.out + +# Dependency directories +vendor/ + +# IDE +.idea/ +.vscode/ +*.swp +*.swo + +# OS +.DS_Store +Thumbs.db + +# Config (contains secrets) +manifest/config/config.local.yaml + +# Logs +*.log + +# Build output +dist/ +build/ diff --git a/Makefile b/Makefile new file mode 100644 index 0000000..e30df9f --- /dev/null +++ b/Makefile @@ -0,0 +1,53 @@ +.PHONY: run build test clean docker-up docker-down + +# 运行开发模式 +run: + go run main.go + +# 编译 +build: + mkdir -p dist + CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o dist/tcm-agent main.go + +# 运行测试 +test: + go test -v -race -cover ./... + +# 测试特定包 +test-rule: + go test -v -run TestRule ./test/ + +test-agent: + go test -v -run TestAgent ./test/ + +# 代码格式化 +fmt: + go fmt ./... + +# 静态检查 +lint: + golangci-lint run ./... + +# 清理 +clean: + rm -rf dist/ + go clean + +# Docker 相关 +docker-up: + docker-compose -f manifest/docker/docker-compose.yml up -d + +docker-down: + docker-compose -f manifest/docker/docker-compose.yml down + +docker-logs: + docker-compose -f manifest/docker/docker-compose.yml logs -f + +# 运行模拟演示 +simulate: + go run examples/simulation.go + +# 安装依赖 +deps: + go mod tidy + go mod download diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..9b68ff4 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,282 @@ +# 中医 AI Agent 系统 v2.0 + +基于 **Go + MaxKB + 多模型工厂** 的专业领域 AI Agent 脚手架。 + +## 🆕 v2.0 核心升级：模型工厂模式 + +**一个系统，多种模型，按场景自动路由，主挂了自动降级。** + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ HTTP API Layer (Gin) │ +│ /api/v1/emr /api/v1/prescription /api/v1/agent │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ Handler Layer (业务编排) │ +│ 参数校验 → 调用Agent → 持久化 → 响应封装 │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ Agent Engine (核心引擎) │ +│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │ +│ │ Runner → Planner → LLM → Tool Call → Reflect → Out │ │ +│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │ +├──────────────┬──────────────┬───────────────────────────────┤ +│ Tool Set │ Rule Engine │ Memory & Session │ +│ ├ MaxKB检索 │ 十八反十九畏 │ 短期：Session History │ +│ ├ HIS查询 │ 剂量校验 │ 长期：向量数据库 │ +│ ├ 药典查询 │ 孕妇禁忌 │ │ +│ └ 规则校验 │ 术语规范 │ │ +├──────────────┴──────────────┴───────────────────────────────┤ +│ LLM 模型工厂（v2.0 核心） │ +│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │ +│ │ Factory → Router → FallbackChain │ │ +│ │ ├ deepseek (病历生成主力) │ │ +│ │ ├ openai/gpt-4o (处方校验) │ │ +│ │ ├ qwen-max (中文知识问答) │ │ +│ │ ├ azure (企业合规部署) │ │ +│ │ └ ollama (本地离线兜底) │ │ +│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ External Services │ +│ MaxKB (RAG) │ LLM APIs │ HIS │ MySQL │ +└─────────────────────────────────────────────────────────────┘ +``` + +## 🏗️ 架构亮点 + +### 模型工厂三件套 + +| 组件 | 职责 | 类比 | +|------|------|------| +| **ProviderFactory** | 注册/创建各供应商客户端 | 汽车工厂 | +| **ModelRouter** | 按场景名路由到对应模型 | GPS 导航 | +| **FallbackChain** | 主模型挂了自动切备用 | 备用轮胎 | + +### 场景 → 模型映射（config.yaml 配置） + +| 业务场景 | 路由到 | 为什么 | +|----------|--------|--------| +| 病历生成 (emr-generator) | DeepSeek V3 | 中文医学知识丰富，推理链清晰 | +| 处方校验 (prescription) | GPT-4o | 推理严谨，工具调用稳定 | +| 知识问答 (knowledge-qa) | 通义千问 Max | 中文检索效果好 | +| 向量化 (embedding) | text-embedding-3-small | 质量行业领先 | +| 降级兜底 (fallback) | Ollama 本地 | 离线可用，零成本 | + +**改模型只需改 config.yaml，不改一行代码。** + +## 快速开始 + +### 1. 启动 MaxKB 知识库 + +```bash +docker run -d --name maxkb -p 8080:8080 1panel/maxkb +``` + +访问 http://localhost:8080 上传中医典籍、药典、病历模板。 + +### 2. 配置（多模型） + +编辑 `manifest/config/config.yaml`： + +```yaml +llm: + default_provider: "deepseek" + models: + deepseek: + provider: "deepseek" + api_key: "sk-你的key" + base_url: "https://api.deepseek.com" + model: "deepseek-chat" + openai: + provider: "openai" + api_key: "sk-你的key" + base_url: "https://api.openai.com/v1" + model: "gpt-4o" + routes: + emr-generator: "deepseek" + prescription: "openai" +``` + +### 3. 运行 + +```bash +go mod tidy +go run main.go +``` + +### 4. 运行模拟演示 + +```bash +go run examples/simulation.go +``` + +将看到： +- 模型工厂创建各供应商客户端 +- 路由表展示场景→模型映射 +- 降级链工作原理 +- 两个完整业务场景的 Agent 生命周期 + +## API 接口 + +### 生成病历 + +```bash +curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/emr/generate \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -H "Authorization: Bearer " \ + -d '{ + "patient_id": "P001", + "chief_complaint": "反复头晕3个月，加重1周", + "history_notes": "患者3个月前无明显诱因出现头晕...", + "allergies": [], + "past_illness": ["慢性胃炎"] + }' +``` + +### 生成处方 + +```bash +curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/prescription/generate \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -H "Authorization: Bearer " \ + -d '{ + "patient_id": "P001", + "emr_text": "主诉：反复头晕3个月...舌暗红苔白腻 脉弦滑...", + "diagnosis": "痰湿中阻证", + "age": 45, + "is_pregnant": false, + "allergies": [] + }' +``` + +### 动态切换模型路由（热更新） + +```bash +curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/models/route \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{"scene": "emr-generator", "provider": "gpt-4o"}' +``` + +### 查看当前路由表 + +```bash +curl http://localhost:8080/api/v1/models/routes +``` + +## 项目结构 + +``` +tcm-agent/ +├── main.go # 入口（初始化链：config→llm→agent→router） +├── go.mod +├── Makefile +├── README.md +│ +├── examples/ +│ └── simulation.go # 场景模拟演示（含模型工厂演示） +│ +├── docs/ +│ └── agent_lifecycle.md # Agent 生命周期详解 +│ +├── manifest/ +│ ├── config/config.yaml # 配置文件（多模型+路由+降级） +│ └── docker/ +│ ├── Dockerfile +│ └── docker-compose.yml +│ +├── test/ +│ └── agent_test.go # 单元测试（工厂/路由/降级/规则引擎） +│ +└── internal/ + ├── config/config.go # 配置加载（多模型支持） + │ + ├── llm/ # 🆕 模型工厂层（v2.0 核心） + │ ├── factory.go # 工厂+路由+降级（统一接口定义） + │ ├── deepseek.go # DeepSeek 客户端 + │ ├── openai.go # OpenAI 客户端 + │ └── other_providers.go # Azure/Ollama/Qwen/Mock + │ + ├── agent/ # Agent 引擎 + │ ├── runner.go # 核心调度器（使用 ModelRouter） + │ ├── emr_agent.go # 病历生成 Agent + │ └── prescription_agent.go # 处方生成 Agent + │ + ├── tool/ # Agent 工具集 + │ ├── maxkb.go # MaxKB 知识库客户端 + │ └── agent_tools.go # 工具注册（知识检索/HIS/药典/规则） + │ + ├── rule/ # 规则引擎 + │ └── rule_engine.go # 配伍禁忌/剂量/质控 + │ + ├── handler/ # HTTP 处理器 + │ ├── emr_handler.go + │ ├── prescription_handler.go + │ ├── knowledge_handler.go + │ └── agent_handler.go + │ + ├── router/router.go # 路由注册（含模型管理接口） + ├── middleware/middleware.go # 日志/CORS/鉴权 + ├── dao/dao.go # 数据访问层 + └── model/entity/entity.go # 数据模型 +``` + +## 安全设计 + +### 三层防护 + +1. **知识防线**：MaxKB 提供权威药典/典籍/指南 +2. **规则防线**：代码级硬校验（十八反、十九畏、剂量上限） +3. **人工防线**：医生最终审核（Human-in-the-Loop） + +### 审计日志 + +所有关键操作（生成、修改、审核）全链路记录，满足医疗合规要求。 + +## 扩展指南 + +### 接入新模型供应商 + +只需 3 步： + +1. **实现 LLMClient 接口**（`internal/llm/your_provider.go`）： + ```go + type YourClient struct{ ... } + func (c *YourClient) Chat(ctx, messages, tools) (*Message, error) { ... } + func (c *YourClient) Embed(ctx, texts) ([][]float32, error) { ... } + // ... 实现其他接口方法 + ``` + +2. **注册到工厂**（`internal/llm/factory.go` 的 `NewProviderFactory` 中）： + ```go + f.Register("your-provider", createYourClient) + ``` + +3. **在 config.yaml 中添加配置**： + ```yaml + llm: + models: + your-model: + provider: "your-provider" + api_key: "your-key" + base_url: "https://api.your-provider.com" + model: "your-model-name" + routes: + emr-generator: "your-model" # 切换病历生成到新模型 + ``` + +**无需修改任何业务代码。** + +## 测试 + +```bash +# 运行全部测试 +make test + +# 运行规则引擎测试 +make test-rule + +# 运行 Agent 测试 +make test-agent +``` + +## License + +MIT diff --git a/docs/agent_lifecycle.md b/docs/agent_lifecycle.md new file mode 100644 index 0000000..9e77e90 --- /dev/null +++ b/docs/agent_lifecycle.md @@ -0,0 +1,178 @@ +# AI Agent 生命周期详解 + +## 概述 + +本文档详细描述中医AI Agent的完整生命周期，以"患者主诉生成病历"和"病历生成处方"两个核心场景为例。 + +--- + +## 通用生命周期（6个阶段） + +``` +┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ +│ ①感知 │───▶│ ②规划 │───▶│ ③检索 │───▶│ ④工具 │───▶│ ⑤反思 │───▶│ ⑥输出 │ +│ │ │ │ │ │ │ 调用 │ │ 校验 │ │ │ +└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └──────────┘ └─────────┘ └─────────┘ + ▲ │ + │ │ + └────────────────────── 记忆沉淀（长期学习） ◀──────────────────────────────────┘ +``` + +--- + +## 场景A：患者主诉 → 生成病历 + +### 时序图 + +``` +患者/医生 Go服务(Controller) Agent Runner LLM MaxKB 规则引擎 + │ │ │ │ │ │ + │ POST /emr/gen │ │ │ │ │ + │──────────────────▶│ │ │ │ │ + │ │ CreateSession │ │ │ │ + │ │─────────────────────▶│ │ │ │ + │ │ │ 注入System Prompt │ │ │ + │ │ │─────────────────▶│ │ │ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 思考：需要检索病历模板 │ │ + │ │ │ 调用工具：maxkb_retrieve │ │ + │ │ │───────────────────────────────────────────────▶│ + │ │ │ │ │ RAG检索 │ + │ │ │ │ │ 返回规范片段 │ + │ │ │◀────────────────────────────────────────────────│ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 生成病历初稿 │ │ │ + │ │ │─────────────────▶│ │ │ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 规则校验 │ │ │ + │ │ │──────────────────────────────────────────────────────────▶│ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 有issues？─────Yes──▶ 反思修正循环 │ │ + │ │ │────No──▶ 输出最终结果 │ │ + │ │ │ │ │ │ + │◀─────────────────│ JSON Response │ │ │ │ + │ │ │ │ │ │ +``` + +### 详细步骤 + +| 阶段 | 动作 | 涉及组件 | 代码位置 | +|------|------|----------|----------| +| ①感知 | 接收HTTP请求，解析JSON，创建Agent会话 | handler.EMRHandler.Generate | internal/handler/emr_handler.go | +| ②规划 | LLM分析任务：需要哪些信息？检索什么？ | agent.Runner.Run → LLM | internal/agent/runner.go | +| ③检索 | 调用MaxKB获取病历模板、术语规范 | tool.MaxKBRetrieveTool | internal/tool/maxkb.go | +| ④工具 | 可选：查HIS获取患者病史 | tool.HISTool | internal/tool/agent_tools.go | +| ⑤反思 | 规则引擎检查完整性，不通过则修正 | rule.EMRQualityChecker | internal/rule/rule_engine.go | +| ⑥输出 | 返回结构化病历JSON + 质控结果 | handler响应封装 | internal/handler/emr_handler.go | + +--- + +## 场景B：病历 → 生成处方 + +### 时序图 + +``` +医生 Go服务 Agent Runner LLM MaxKB 规则引擎 + │ │ │ │ │ │ + │ POST /rx/gen │ │ │ │ │ + │──────────────────▶│ │ │ │ │ + │ │ CreateSession │ │ │ │ + │ │───────────────────▶│ │ │ │ + │ │ │ System Prompt注入 │ │ │ + │ │ │─────────────────▶│ │ │ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 辨证：太阳伤寒表实证 │ │ + │ │ │ 检索经典方剂 │ │ │ + │ │ │──────────────────────────────────▶│ │ + │ │ │ │ │ 返回麻黄汤 │ + │ │ │◀──────────────────────────────────│ │ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 生成处方初稿 │ │ │ + │ │ │─────────────────▶│ │ │ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ 配伍禁忌校验 ◀──────────────────────────────────────────────│ + │ │ │ 剂量校验 ◀──────────────────────────────────────────────│ + │ │ │ 孕妇安全检查 ◀──────────────────────────────────────────────│ + │ │ │ │ │ │ + │ │ │ Blocked? ──Yes──▶ 重新组方（反思循环） │ + │ │ │────No──▶ 输出处方 │ │ + │ │ │ │ │ │ + │◀─────────────────│ JSON Response │ │ │ │ + │ │ │ │ │ │ + │ 医生审核确认 │ │ │ │ │ + │ POST /rx/:id/approve │ │ │ │ + │──────────────────▶│ 写入审计日志 │ │ │ │ + │ │──────────────────────────────────────────────────────────────────────▶│ + │ │ │ │ │ │ +``` + +### 详细步骤 + +| 阶段 | 动作 | 涉及组件 | 安全级别 | +|------|------|----------|----------| +| ①感知 | 接收病历+患者信息，创建会话 | handler.PrescriptionHandler | - | +| ②规划 | LLM辨证→确定治则治法→选方思路 | agent.PrescriptionGenerator | - | +| ③检索 | MaxKB检索对应证型的经典方剂 | tool.MaxKBRetrieveTool | 知识来源 | +| ④工具 | 药典查询验证剂量、HIS查过敏史 | tool.PharmacopoeiaTool | 数据支撑 | +| ⑤反思 | **十八反十九畏硬校验** | rule.PrescriptionValidator | 🔴 硬拦截 | +| ⑤反思 | 孕妇/儿童剂量调整 | rule.PrescriptionValidator | 🟡 警告 | +| ⑤反思 | 过敏史冲突检查 | rule.PrescriptionValidator | 🔴 硬拦截 | +| ⑥输出 | 结构化处方 + Human-in-the-Loop | handler响应 + 医生审核 | 🟢 人工兜底 | + +--- + +## 安全设计原则 + +### 三层防护体系 + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────┐ +│ Layer 3: 人工审核（Human-in-the-Loop） │ ← 最后防线 +│ 医生审核确认每一张处方 │ +├─────────────────────────────────────────────────┤ +│ Layer 2: 规则引擎（硬约束，独立于LLM） │ ← 核心防线 +│ 十八反十九畏 / 剂量上限 / 孕妇禁忌 / 过敏冲突 │ +├─────────────────────────────────────────────────┤ +│ Layer 1: MaxKB知识库（事实基础） │ ← 知识防线 +│ 药典规范 / 经典方剂 / 临床指南 │ +└─────────────────────────────────────────────────┘ +``` + +### 关键原则 + +1. **LLM不做最终决策** —— 只负责语言理解和推理，不负责医疗判断 +2. **规则引擎独立运行** —— 不依赖LLM的自检，用确定性代码做硬校验 +3. **每次修正都有审计日志** —— 谁在什么时间做了什么修改，全链路可追溯 +4. **Human-in-the-Loop** —— 处方最终必须经过医生确认才能生效 + +--- + +## 配置 MaxKB 知识库 + +### 快速部署 + +```bash +# Docker一键启动MaxKB +docker run -d --name maxkb -p 8080:8080 1panel/maxkb + +# 访问 http://localhost:8080 +# 默认账号: admin / MaxKB@123.. +``` + +### 推荐上传的文档 + +| 分类 | 文档示例 | 用途 | +|------|----------|------| +| 药典 | 《中国药典》2020版（中药部分） | 剂量、性味归经、禁忌 | +| 方剂 | 《方剂学》教材 / 《伤寒论》原文 | 经典方剂组成与主治 | +| 规范 | 《中医病历书写规范》 | 病历模板与质控标准 | +| 指南 | 各病种中医诊疗指南 | 辨证分型与治法 | +| 内部分享 | 本院名老中医经验方 | 院内知识沉淀 | + +### 获取API Key + +1. 登录MaxKB控制台 +2. 进入「应用管理」→ 创建应用 +3. 选择知识库 → 配置模型 +4. 在「API Key管理」中生成 Key +5. 将 Key 和 AppID 填入 `manifest/config/config.yaml` diff --git a/docs/architecture.md b/docs/architecture.md new file mode 100644 index 0000000..495accc --- /dev/null +++ b/docs/architecture.md @@ -0,0 +1,223 @@ +# TCM Agent 架构说明（现状版） + +> 更新时间：2026-08-11 +> 适用版本：加固 + 观测面板落地之后的代码（含 RunLog / 医疗守卫 / DB 配置热加载 / Function Calling 完整协议） + +本文档回答四个问题：**现在长什么样（架构）、一次请求怎么走（流程）、哪里还有坑（隐患）、为什么这样设计（优势）**。 + +--- + +## 一、架构总览 + +### 1.1 系统定位 + +Go Agent 是「PHP 主业务系统」的 **AI 增强侧车**：PHP 负责组装 prompt、落库、面向前端；Go 负责知识库检索、ReAct 多步推理、多模型调度与降级。PHP 挂了 Go 没意义，Go 挂了 PHP 可以降级为直连模型（`ai_agent_via_agent=0`）。 + +```mermaid +flowchart TB + subgraph php[PHP 主系统 xk-api] + assist[AiMedicalAssistService
组装 system/user messages] + factory[AiAgentFactory
按 ai_agent_via_agent 决定直连或走 Go] + stepTable[(xk_ai_generation_step
历史步骤审计表)] + end + + subgraph go[Go Agent nl-tcm-agent] + auth[middleware.Auth
JWT + SharedSecret 双轨] + sem[并发信号量 16
超限 503] + enhancer[EnhancerService.Enhance
包装层：统一埋点] + guard[medical_guard
医疗相关性守卫] + react[ReactLoop
Plan → Think-Act-Observe → Reflection] + resolve[resolveClient
DB 优先解析生效模型] + runlog[RunLog 环形缓冲
内存 200 条] + panel[/agent/view 观测面板/] + end + + subgraph db[MySQL z_xk] + syscfg[(xk_system_config
生效模型/开关)] + aikey[(xk_ai_model / xk_ai_api_key
模型池与密钥 AES 加密)] + kbtbl[(xk_kb_* 本地知识库)] + end + + subgraph llmv[模型供应商] + spark[讯飞 Spark] + dsk[DeepSeek] + oai[OpenAI 兼容] + end + + assist --> factory -->|POST /api/v1/agent/enhance| auth --> sem --> enhancer + enhancer --> guard --> react + enhancer --> resolve --> syscfg + resolve --> aikey + react --> spark & dsk & oai + react -->|kb_enabled| kbtbl + enhancer -->|每次运行埋点| runlog --> panel + enhancer -->|steps 随响应返回| assist --> stepTable +``` + +### 1.2 目录与模块职责 + +| 目录 | 职责 | 关键点 | +|---|---|---| +| `main.go` | 启动入口 | config → dao → llm.InitLLM → agent.InitRunner → router.Setup；`http.Server` 带四组超时；优雅停机 | +| `internal/config` | YAML/env 静态配置 | 只做启动期兜底；运行期以 DB 为准 | +| `internal/dao` | 数据库访问 | `LoadActiveLLMConfig`（60s TTL 缓存）从 `xk_system_config` 实时解析生效模型；AES 解密密钥 | +| `internal/agentcfg` | Agent 行为配置 | 从 `xk_system_config` 读 ReAct 开关、医疗守卫开关、debug 日志开关等 | +| `internal/llm` | 模型接入层 | `ProviderFactory` 创建客户端；`ModelRouter` 按场景路由 + `GetByConfig` 按配置指纹缓存/重建；`FallbackChain` 降级链 | +| `internal/service` | 业务核心 | `enhancer.go` 主流程、`reactloop.go` ReAct 循环、`medical_guard.go` 医疗守卫、`runlog.go` 运行轨迹缓冲 | +| `internal/agent` | 会话式 Runner | `/agent/chat` 用的多轮会话引擎 + TokenBudget（与 EnhancerService 相互独立） | +| `internal/kb` | 本地知识库 | V1 关键词检索（NoopEmbedder），读写 `xk_kb_*` 表；V2 预留向量化接口 | +| `internal/tool` | Function Calling 工具集 | MaxKB 检索等，注入 ReactLoop 供模型调用 | +| `internal/middleware` | 全局中间件 | 日志 / CORS / 双轨鉴权（JWT + SharedSecret） | +| `internal/router` | 路由注册 | 业务 API + 运维 API + 两个静态面板（`/kb/view`、`/agent/view`） | +| `internal/security/xkaes` | AES 加解密 | 与 PHP `EncryptorService` 同算法，解密 DB 里的 API Key | +| `view/` | 前端单页 | `index.html`（知识库后台）、`agent.html`（运行观测面板），Vue3 + Element Plus CDN | + +### 1.3 配置体系（三层，DB 为王） + +``` +优先级：xk_system_config（DB，运行期实时） > 环境变量 > manifest/config/config.yaml（启动期兜底） +``` + +- **生效模型**：`ai_active_provider` / `ai_active_model` / `ai_active_api_key_id` 三个键决定当前用哪个模型。Go 端 `dao.LoadActiveLLMConfig` 带 60s TTL 缓存，后台切换最多 1 分钟内全集群生效；PHP 后台保存后还可调 `POST /api/v1/models/invalidate-cache` 立即生效。 +- **走不走 Go Agent**：独立开关 `ai_agent_via_agent`（PHP `AiAgentFactory` 读取），与「用哪个模型」彻底解耦——这是踩过坑后的关键设计：早期把 `ai_active_provider=agent` 当路由标记，导致模型配置和链路选择互相污染。 +- **Agent 行为**：`ai_agent_medical_guard`（守卫开关）、`ai_agent_debug_log`（请求体日志开关，含 PHI 默认关）、ReAct 迭代数等，由 `agentcfg` 统一加载。 +- **客户端缓存与指纹**：`ModelRouter.GetByConfig` 对「model+url+key+provider」做指纹，配置变了自动重建 LLM 客户端，没变就复用连接池。 + +--- + +## 二、一次 enhance 请求的完整流程 + +以 PHP 发起「开方建议」为例： + +```mermaid +sequenceDiagram + participant PHP as PHP TcmAgentClient + participant MW as Auth + 信号量(16) + participant EN as EnhancerService.Enhance + participant GD as 医疗守卫 + participant RC as resolveClient + participant RL as ReactLoop + participant LLM as LLM 供应商 + participant LOG as RunLog 环形缓冲 + + PHP->>MW: POST /agent/enhance {scene, messages, kb_enabled} + MW->>MW: Bearer == SharedSecret？并发 <16？ + MW->>EN: 通过（否则 401 / 503 快速失败） + EN->>GD: 白名单/黑名单关键词校验 + alt 非医疗内容 + GD-->>EN: 拦截 + EN->>LOG: 记录 status=3（守卫拦截） + EN-->>PHP: 500 + medical_guard step + end + EN->>RC: 解析生效模型（DB 60s 缓存 → yaml 兜底） + RC-->>EN: client + provider + api_key_id + EN->>RL: 进入 ReAct 循环 + RL->>LLM: [1] Planning（输出计划，计划跑题则丢弃） + loop Think-Act-Observe（预算内多轮） + RL->>LLM: [2] 带 tools 调用（Lite 自动降级纯文本） + alt 触发 Function Calling + RL->>RL: 执行工具，tool 结果带 tool_call_id 入栈 + end + end + RL->>LLM: [3] Reflection 低温自检 + RL->>LLM: [4] JSON 不合法时自动修复 + RL-->>EN: content + steps[]（每步耗时/token/detail） + EN->>LOG: 记录 status=1/2 + 完整 steps + EN-->>PHP: {content, provider, model, steps, total_ms} + PHP->>PHP: steps 落 xk_ai_generation_step +``` + +关键细节： + +1. **守卫在最前面**：不花任何 token 就能拒掉「PHP 组装出错 / 接口被滥用」的非医疗请求，同时留下 `medical_guard` 步骤便于定位是谁的问题。 +2. **每次调用都实时解析模型**：不是启动时定死，后台切模型不用重启 Go。 +3. **消息序列保证以 user/tool 结尾**：Planning 注入后补 user 帧，兼容 Spark Lite 等严格遵循 OpenAI 协议的模型（曾因 assistant 结尾触发 10003）。 +4. **网络错误自动重试 1 次**（间隔 1s）：只重试连接/超时类错误，「API 返回 xxx」业务错误不重试，避免双倍烧 token。 +5. **无论成败都写 RunLog**：包装层统一埋点，守卫拦截、配置解析失败这类「PHP 侧看不到」的失败也有记录。 + +### 观测面板（/agent/view） + +- **数据链路**：RunLog（内存 200 条）→ `GET /api/v1/agent/runs`（列表摘要）/ `runs/:id`（完整时间线）/ `stats`（成功率、平均耗时、token、按场景分布）。 +- **三个 Tab**：运行记录（点行弹时间线抽屉）、统计概览、生效配置（复用 `/models/active-config` + `/health`）。 +- **localStorage 记忆**：当前 Tab（`agent_view_tab`）、鉴权 token（`agent_view_token`）、自动刷新开关（`agent_view_refresh`，5s 轮询）、主题与 KB 页共用 `kb_theme`。 +- 页面本身放行不鉴权（纯静态无数据），数据 API 走全局 Auth。 + +--- + +## 三、隐患清单（按风险排序） + +### 高：模型能力短板不是代码能完全兜住的 + +- **Lite 模型「计划腔」污染输出**：即使内容是医疗的，输出仍可能带「执行阶段/步骤一」的项目管理腔调（守卫只拦非医疗关键词，拦不住文风跑偏）。实测已复现。 +- **Reflection 审核不通过时内容照样返回**：目前 reflection 结果只作为附注拼进输出，没有「不合格 → 重试或换模型」的闭环。临床场景下这是最值得补的一环。 +- 缓解方向：审核不通过时触发一次重生成或 fallback 到更强模型；或在 PHP 侧按 reflection 结果决定是否展示。 + +### 高：医疗守卫是关键词规则引擎 + +- 白名单/黑名单靠人工维护，存在**误杀**（新病种词不在白名单）与**漏放**（换个说法绕过黑名单）两种风险，且没有命中率统计来指导调词。 +- 缓解方向：面板已能看到拦截记录，可定期复盘；长期可换成小模型二分类。 + +### 中：观测数据是单实例内存态 + +- RunLog 重启即清空、多实例部署时各自为政（面板只能看到所连实例的数据）、只保留最近 200 条。当前单实例部署下可接受，**水平扩容前必须重新设计**（落 Redis/DB 或接 Prometheus）。 +- 同理，**并发限流的 16 是进程内信号量**：多实例时总并发 = 16 × N，且 16 写死在 `router.go`，不可配置。 + +### 中：鉴权与暴露面 + +- SharedSecret 是**明文字符串比对**且和 KB 管理口令一起写在 `config.yaml`（`qiqi991012`），中间件里还硬编码了开发默认 JWT 密钥。生产必须换强随机值并走环境变量。 +- `GET /models/active-config` **无鉴权**（key 已脱敏只留尾号，但 provider/model/URL 对外可见）。 +- CORS 是 `Allow-Origin: *`；panic recovery 会把 recovered 内容原样返回给客户端（可能泄露内部路径/变量名）。 + +### 中：超时与重试的边界情况 + +- `WriteTimeout=300s` 是兜底，但 ReactLoop 本身**没有整体 deadline**：多轮迭代 + 每轮重试 1 次 + fallback 链，极端情况下可能逼近甚至顶到 300s，届时连接被强制掐断、PHP 只收到断连而非结构化错误。 +- `isRetryableNetworkError` 靠**错误文案子串匹配**（"timeout"、"connection reset"…），Go 版本升级或客户端封装改文案就可能失效——这是无类型错误链下的妥协，脆弱但可用。 + +### 低：其他已知瑕疵 + +- `tool_calls[].id` 缺失时用 `time.Now().UnixNano()` 生成，理论上高并发同纳秒会撞（概率极低）。 +- KB V1 是 NoopEmbedder 纯关键词检索，召回质量有限，`ai_kb_source=local` 下检索增强效果打折；V2 接 BGE-M3 前这是已知取舍。 +- 60s 配置缓存意味着**不调 invalidate-cache 时切换最多延迟 1 分钟**——依赖 PHP 后台保存后主动调那个接口。 +- 无 Prometheus/metrics 端点，告警只能靠日志和面板人工看。 + +--- + +## 四、优势（为什么这样设计） + +### 1. 配置热加载 + 指纹缓存：切模型不重启 + +后台改 `xk_system_config` → Go 下一次请求自动用新配置（60s 内，或调 invalidate 立即），客户端按指纹复用/重建。对比「启动时读一次配置」的方案，运维成本降了一个量级，这也是本项目踩坑（模型不一致）后重构出来的核心能力。 + +### 2. 多层防跑题：守卫 → 锚定 → 计划校验 → 反思 + +入口医疗守卫（0 token 拦非医疗）、Planning prompt 医疗锚定、计划输出不含医疗词即丢弃、Reflection 自检——四层针对「轻量模型易被通用指令带偏」的现实问题层层设防。单层都可能漏，叠加后 Lite 这类模型也能稳定输出医疗内容。 + +### 3. 故障半径控制：每一层都有降级路径 + +- 请求层：信号量满 → 503 快速失败 → PHP 走直连降级，不排队堆积； +- 网络层：瞬时抖动自动重试 1 次； +- 模型层：主模型挂 → FallbackChain 自动切备用； +- 配置层：DB 抖动 → 回落 yaml/env 兜底配置； +- 进程层：panic recovery + 优雅停机 + 四组 HTTP 超时防慢连接。 + +### 4. 全链路可观测，且观测不依赖被观测对象 + +每一步（守卫/检索/plan/llm_call/tool/reflection）都有独立的耗时、token、detail：实时看 Go 内存 RunLog + `/agent/view` 面板（DB 挂了面板照常工作），历史审计查 PHP `xk_ai_generation_step` 表。排障时能精确回答「哪一步、花了多久、模型说了什么」。 + +### 5. 协议完整性：换更强模型零改动 + +Function Calling 按 OpenAI 完整协议实现（`tool_calls[].id`、`tool_call_id` 回传、`arguments` JSON 字符串），消息序列符合严格校验；今天用 Lite（自动降级纯文本），明天切 Pro/Max/DeepSeek 直接享受工具调用，不用再动协议层。 + +### 6. 安全默认值 + +API Key AES 加密入库（与 PHP 同算法）、日志默认不打请求体（`ai_agent_debug_log` 显式开启才打，防 PHI 泄漏）、active-config 接口 key 脱敏只留尾号。 + +--- + +## 五、后续建议（按投入产出比排序） + +1. **Reflection 闭环**：审核不合格时自动重试一次或 fallback 到更强模型（隐患一的直接解法）。 +2. **ReactLoop 整体 deadline**：用 `context.WithTimeout`（如 240s）包住整个循环，保证永远先于 WriteTimeout 结构化返回。 +3. **限流阈值进配置**：把 16 挪到 `xk_system_config` 或 config.yaml。 +4. 生产部署前：换强随机 SharedSecret、收紧 CORS、active-config 加鉴权、panic 响应脱敏。 +5. 多实例化时：RunLog 与限流改集中式（Redis），或直接接 Prometheus + Grafana 替代自建面板。 diff --git a/docs/maxkb-ai/01_部署MaxKB.md b/docs/maxkb-ai/01_部署MaxKB.md new file mode 100644 index 0000000..8626f7b --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/01_部署MaxKB.md @@ -0,0 +1,137 @@ +# 第 1 步：部署 MaxKB 平台 + +> 目标：在服务器上跑起来一个 MaxKB，能在浏览器打开它的管理后台。 + +--- + +## 方式 A：用 1Panel 应用商店装（推荐，最简单） + +你的环境已经是 1Panel，这是最省事的。 + +### 步骤 + +1. **登录 1Panel 后台**：浏览器打开你的 1Panel（一般 `http://服务器IP:1Panel端口`） + +2. **进入应用商店**：左侧菜单 → **应用商店** + +3. **搜索 MaxKB**：在搜索框输入 `maxkb` + +4. **点击安装**： + - 名称：保持默认 `maxkb` + - 端口：**改成 `8081`**（重要！不要用默认 8080，会和 Go Agent 冲突） + - 数据库：选"外部数据库"或让 MaxKB 自带的（小白选自带即可） + - 点"确认"等 1-2 分钟 + +5. **等待状态变成"运行中"** + +--- + +## 方式 B：用项目里的 docker-compose 装 + +如果 1Panel 商店里没有 MaxKB，用项目自带的脚本。 + +### 步骤 + +1. **SSH 登录服务器** + +2. **进入项目目录**： + ```bash + cd "/path/to/nl-tcm-agent/manifest/docker" + ``` + +3. **⚠️ 先改端口**（项目默认配的是 8080，会和 Go Agent 冲突） + + 用 `vim docker-compose.yml` 或 `nano docker-compose.yml`，找到 maxkb 部分： + + ```yaml + maxkb: + image: 1panel/maxkb:latest + ports: + - "8080:8080" # ❌ 改这里 + ``` + + 改成： + ```yaml + maxkb: + image: 1panel/maxkb:latest + ports: + - "8081:8080" # ✅ 改成 8081 + ``` + +4. **启动 MaxKB**： + ```bash + docker-compose up -d maxkb + ``` + +5. **等 1-2 分钟，看启动日志**： + ```bash + docker logs -f maxkb + ``` + 看到类似 `Application started on port 8080` 就说明成功了，按 `Ctrl+C` 退出日志。 + +--- + +## 方式 C：直接 docker run（最朴素） + +如果上面都不方便，一条命令搞定： + +```bash +docker run -d \ + --name maxkb \ + -p 8081:8080 \ + -v maxkb_data:/app/data \ + --restart unless-stopped \ + 1panel/maxkb:latest +``` + +> `-p 8081:8080` 表示把容器内 8080 映射到服务器 8081。**记住你映射的端口，后面要用。** + +--- + +## 验证部署是否成功 + +### 1. 浏览器访问管理后台 + +打开：`http://你的服务器IP:8081` + +> 把 `你的服务器IP` 换成实际 IP。本地开发就是 `http://127.0.0.1:8081`。 + +### 2. 看到登录页 → 成功 + +第一次会让你设置管理员账号密码，或者用默认账号： +- 用户名：`admin` +- 密码：`MaxKB@123..` + +### 3. 登录成功，看到控制台 + +![MaxKB 登录后会看到欢迎页] + +到这里 MaxKB 部署完成。下一步去上传资料。 + +--- + +## 常见问题 + +### Q1：访问不了 8081 端口 + +**原因**：服务器防火墙没放端口。 + +**解决**： +- 云服务器：去云厂商控制台 → 安全组 → 入方向规则 → 加一条"TCP 8081 允许" +- 自建机：`sudo ufw allow 8081/tcp`（Ubuntu）或 `sudo firewall-cmd --add-port=8081/tcp --permanent && sudo firewall-cmd --reload`（CentOS） + +### Q2：MaxKB 启动后立刻挂掉 + +**原因**：内存不够（MaxKB 至少要 2G 空闲内存）。 + +**解决**： +- `free -h` 看内存 +- 不够就加内存，或者关掉其他占内存的容器 + +### Q3：1Panel 装的 MaxKB 在哪个端口？ + +1Panel 应用商店装完后，在 1Panel → 容器 → 找到 maxkb → 看端口映射。也可以在 1Panel → 应用商店 → 已安装 → maxkb → 详情里看到。 + +--- + +下一步：[02_上传知识库.md](./02_上传知识库.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/02_上传知识库.md b/docs/maxkb-ai/02_上传知识库.md new file mode 100644 index 0000000..a71f7e5 --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/02_上传知识库.md @@ -0,0 +1,143 @@ +# 第 2 步：上传知识库资料 + +> 目标：把项目里准备好的 7 个中医资料文件，上传到 MaxKB，让它能"翻书"。 + +--- + +## 资料文件在哪？ + +项目里已经为你准备好了 7 个 Markdown 文件，路径： + +``` +xk-api/storage/maxkb_seed/ +├── 01_decoction_methods.md 煎法（先煎/后下/包煎…） +├── 02_entrusted_process.md 委托调剂规则 +├── 03_tcm_dict.md 中医证候 / 治法 / 疾病字典 +├── 04_icd_diagnosis.md ICD-10 诊断编码 +├── 05_drug_catalog.md 药品库 +├── 06_tcm_conflict.md 中医配伍禁忌（十八反十九畏） +└── 07_mr_field_spec.md 病历字段规范 +``` + +> 这些就是 AI 在生成病历/处方时需要"翻书"查的固定资料。 + +--- + +## 在 MaxKB 创建知识库 + +### 1. 登录 MaxKB 后台 + +浏览器打开 `http://你的服务器IP:8081`，登录。 + +### 2. 进入"知识库"菜单 + +- **新版（4.x）**：首页就有 **"创建知识库"** 大按钮，直接点 +- **老版（1.x/2.x）**：左侧菜单 → 点 **知识库**（或 **Knowledge Base**）→ 右上角"创建知识库" + +### 3. 点击"创建知识库" + +首页或知识库列表页有 **创建知识库** 按钮，点击。 + +### 4. 填写基本信息 + +| 字段 | 填什么 | +|---|---| +| 知识库名称 | `中医医疗知识库`（随便起，自己认得就行）| +| 知识库描述 | `中医诊疗参考资料：煎法、证候、ICD-10、药品库等` | +| 知识库类型 | 选 **通用型** / **文档型**（默认即可） | + +点 **下一步**。 + +### 5. 选择向量模型 + +MaxKB 会让你选"文本向量模型"，用来把文字转成数字。 + +**推荐选择**： +- 如果 MaxKB 自带本地 embedding 模型（如 `m3e-base`）：选它，免费 +- 如果没有：用 MaxKB 默认的，或后续配置 OpenAI embedding（要 API Key） + +> 小白先用默认，跑通再说。 + +点 **创建**。 + +--- + +## 上传资料文件 + +### 1. 进入新建好的知识库 + +列表里点开 **中医医疗知识库**。 + +### 2. 切到"文档"标签 + +知识库里有几个 Tab：文档 / 设置。点 **文档**。 + +### 3. 点击"上传文档" + +按钮一般叫 **添加文档** 或 **上传文档**。 + +### 4. 选择本地文件 + +把 `xk-api/storage/maxkb_seed/` 下的 **7 个 md 文件全部选中**，一次性传上去。 + +> 也支持 zip / pdf / docx / txt，但我们准备的 md 最准。 + +### 5. 等待向量化完成 + +上传后每条文档会有"状态"列： +- ⏳ **向量化中**：正在处理（每条 1-2 分钟） +- ✅ **已就绪 / 成功**：可以用了 +- ❌ **失败**：点开看错误原因 + +**全部变成 ✅ 才能进下一步**。 + +> 如果卡很久没动，可能是 embedding 模型没配好，去看 MaxKB 设置 → 模型管理。 + +--- + +## 验证知识库能搜 + +### 1. 在知识库页面找"命中测试"或"搜索测试" + +每个知识库都自带一个测试入口，能让你试搜。 + +### 2. 输入测试词 + +输入：`痰湿中阻 煎法` + +### 3. 看结果 + +应该返回 `01_decoction_methods.md` 或 `03_tcm_dict.md` 的相关片段。 + +> 如果搜不到任何东西，说明： +> - 文档还没向量化完成 → 等等再试 +> - 或者文件是空的 → 检查 md 文件是否有内容 + +--- + +## 常见问题 + +### Q1：上传报错"不支持的文件类型" + +.md 文件 MaxKB 是支持的。如果报错，把文件后缀改成 `.txt` 或 `.markdown` 再传。 + +### Q2：向量化一直失败 + +**原因**：embedding 模型没配好。 + +**解决**： +- MaxKB 后台 → 设置 → 模型管理 → 看是否有可用的 embedding 模型 +- 没有就加一个：本地 m3e-base（免费）或 OpenAI text-embedding-3-small（要 Key） + +### Q3：上传成功但搜不到内容 + +**原因**：可能文档没分段成功，或文字内容是图片（OCR 失败）。 + +**解决**： +- 进文档详情看"分段"列表 +- 我们准备的 md 都是纯文字，应该没问题 +- 如果还不行，单独上传一个文件试试 + +--- + +下一步：[03_创建应用拿密钥.md](./03_创建应用拿密钥.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/03_创建应用拿密钥.md b/docs/maxkb-ai/03_创建应用拿密钥.md new file mode 100644 index 0000000..ed2475e --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/03_创建应用拿密钥.md @@ -0,0 +1,281 @@ +# 第 3 步：创建智能体并拿 API 密钥 + +> 目标：在 MaxKB 里建一个"智能体"（老版本叫"应用"），把它和一个知识库关联起来，再拿到 3 个连接用的钥匙。 +> +> Go Agent 不会直接调"知识库"，而是调"智能体"，由"智能体"去访问关联的知识库。 + +--- + +## ⚠️ 先看：MaxKB 老版 vs 新版术语对照 + +如果你看到的界面里没有"应用"两个字，但有"**智能体**"，说明你装的是 **MaxKB 4.x 新版**。两者底层 API 完全一样，只是改了名字： + +| 老版（MaxKB 1.x / 2.x） | 新版（MaxKB 4.x） | 你的代码注释里写的 | +|---|---|---| +| **应用** | **智能体** | "应用"（代码先写的）| +| 创建应用 | 创建智能体 | — | +| 简单应用 / 工作流 | 空白创建 / 从模板创建 | — | +| 应用信息 | 智能体概览 | — | +| API 文档 | API 文档（位置变了，见下文）| — | + +**API 接口路径完全没变**：`/api/application//...` 在新旧版本都能用，Go Agent 代码不用动。 + +--- + +## 你看到的 4 个按钮都是干嘛的？ + +你截图里的 4 个入口： + +| 按钮 | 是不是这一步要点的？ | 解释 | +|---|---|---| +| **创建智能体** | ✅ **就是这个！** | 相当于老版的"创建应用" | +| **创建知识库** | ❌ 上一步已做 | 上传中医资料用的，已经做过了 | +| **添加工具** | ❌ 不需要 | MaxKB 自己的工具系统（脚本/工作流），我们用不上 | +| **添加模型** | ⚠️ 可能要先做 | 给 MaxKB 配大语言模型/向量模型。**如果创建智能体时报错"未配置模型"，先回来做这个** | + +--- + +## 1. （前置）确认模型已配置 + +**新版 MaxKB 强制要求先配模型才能建智能体**。如果你之前没配过，先做这一步： + +### 操作 + +1. 首页 → **添加模型** （或左下角"模型管理"） +2. 至少配 2 类： + - **大语言模型**：选 DeepSeek（你自己有 API Key 最便宜）/ 或 OpenAI GPT-4o + - **向量模型**：选 `m3e-base`（本地免费）或 `text-embedding-3-small`（OpenAI） + +3. 填写： + - 模型类型：选 DeepSeek / OpenAI 等 + - API Key：你的 Key + - Base URL：模型厂商地址 + +> 💡 **这个模型是 MaxKB 自己生成对话时用的**。我们 Go Agent 主要走"检索接口"（search），不太会真用它，但 MaxKB 要求智能体必须配模型。 + +> 💡 **如果跳过这步，下一步"创建智能体"会一直报错**。 + +--- + +## 2. 创建智能体 + +### 操作 + +1. 首页 → **创建智能体** +2. 选 **空白创建**（不要选"从模板"，模板是人家做好的，不适合我们） +3. 填写信息： + +| 字段 | 填什么 | +|---|---| +| 名称 | `中医诊疗助手`（随便起）| +| 描述 | `给 Go Agent 用的知识检索入口` | +| 类型 | 保持默认（**简单工作流 / 基础问答**，不要选复杂工作流）| + +4. 进入智能体后，**关键一步：关联知识库** + - 在智能体的 **"知识库"** 或 **"资源"** 标签 + - 点击 **"添加知识库"** + - **勾选第 2 步创建的"中医医疗知识库"** + - 保存 + +5. （可选）在 **"模型"** 或 **"设置"** 标签： + - 选一个大模型（DeepSeek 即可） + +6. **点右上角"保存"或"发布"** + - 新版 MaxKB 智能体必须**手动发布**才能用 + - 状态显示"已发布"才算成功 + +--- + +## 3. 拿到三个钥匙 + +### 进入智能体"概览"页面 + +在智能体列表里点开你刚建的"中医诊疗助手"，看到 **概览** Tab。 + +### 🔑 钥匙 1：Base URL + +在概览页面找 **"API 文档地址"** 或 **"API 访问"** 区域： + +``` +http://192.168.1.100:8081 +``` + +**这就是 Base URL**，注意： +- 端口要写你部署时映射的端口（比如 8081） +- 不要带末尾 `/` +- 要写 Go Agent 能访问到的地址（同机 `127.0.0.1`，跨机用 IP） + +### 🔑 钥匙 2：API Key + +在概览页面点 **"API Key"** 或 **"API 密钥"** 按钮： + +1. 点 **"创建 API Key"** +2. 给它一个名字（如 "go-agent"） +3. 复制出来： + +``` +application-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx +``` +或新版可能是： +``` +agent-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx +``` + +> **格式可能以 `application-` 或 `agent-` 开头**，两种都对，**完整复制**即可。 +> +> ⚠️ **关闭窗口后可能再也看不到完整 Key**，所以**当场复制存好**！ + +### 🔑 钥匙 3：App ID + +App ID 一般显示在： +- **概览页面的"API 文档地址"里**，形如：`http://.../api/application/<这串UUID>/chat/completions` +- 或 **API Key 列表的"应用 ID"列** +- 或 **浏览器地址栏** URL 里的 UUID + +格式： +``` +a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890 +``` +（UUID 格式：8-4-4-4-12） + +> 💡 **快捷找法**：在概览页面点"API 文档"或"Swagger"，浏览器打开的 URL 里就包含 App ID。 + +--- + +## 4. 验证 API 能调通（强烈建议） + +打开命令行（PowerShell / Terminal / cmd 都行），用 curl 测试。 + +### 测试 1：对话接口（OpenAI 兼容格式） + +```bash +curl -X POST "http://你的服务器IP:8081/api/application/你的AppID/chat/completions" ^ + -H "Authorization: Bearer 你的APIKey" ^ + -H "Content-Type: application/json" ^ + -d "{\"model\":\"deepseek-chat\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"痰湿中阻的煎法\"}]}" +``` + +> Windows 用 `^` 换行，Linux/Mac 用 `\`。 +> +> 不熟悉 curl 可以直接写一行。 + +### 期望返回 + +```json +{ + "id": "xxx", + "choices": [ + { + "message": { + "role": "assistant", + "content": "痰湿中阻的方剂常用煎法..." + } + } + ] +} +``` + +### 测试 2：检索接口（Go Agent 用的就是这个） + +```bash +curl -X POST "http://你的服务器IP:8081/api/application/你的AppID/search" ^ + -H "Authorization: Bearer 你的APIKey" ^ + -H "Content-Type: application/json" ^ + -d "{\"query\":\"痰湿中阻 煎法\",\"top_k\":3}" +``` + +期望返回： +```json +{ + "code": 200, + "data": { + "documents": [ + {"content": "煎法说明……痰湿中阻宜……", "score": 0.85}, + {"content": "中医证候：痰湿中阻……", "score": 0.78} + ] + } +} +``` + +> ⚠️ **新版 MaxKB 的 search 接口可能改名了**。如果返回 404，去看"API 文档"（Swagger），找 `/hit-test` 或 `/search` 或 `/embedding/search` 路径。Go Agent 代码 [internal/tool/maxkb.go](../../../../internal/tool/maxkb.go) 第 125 行调的就是 `/api/application//search`，新版可能需要适配（见下文排错）。 + +--- + +## 5. 常见错误 + +### 返回 401 Unauthorized + +**原因**：API Key 错或没传 Authorization 头。 + +**解决**： +- 重新去智能体 → 概览 → API Key 复制 +- 确认 Header 是 `Authorization: Bearer application-xxx`（注意 `Bearer ` 后有个空格） + +### 返回 404 Not Found + +**原因**：URL 不对，特别是 App ID 拼错，或者新版接口路径变了。 + +**解决**： +- 打开智能体 → 概览 → **API 文档**（Swagger） +- 在 Swagger 里找"对话接口"或"检索接口" +- 复制完整 URL 替换 + +### 返回 500 / "应用未发布" + +**原因**：智能体没发布。 + +**解决**： +- 回到智能体详情 +- 右上角找 **"发布"** 按钮 +- 状态变成"已发布" + +### 返回空 documents 数组 + +**原因**：知识库里没相关内容，或文档没向量化完。 + +**解决**：回第 2 步检查知识库。 + +### 创建 API Key 按钮置灰 + +**原因**：智能体未发布。 + +**解决**：先发布智能体，再创建 API Key。 + +--- + +## 6. 钥匙清单（待会儿要填） + +把下面这张表填好，下一步要用： + +| 钥匙 | 你的值 | +|---|---| +| Base URL | `http://____________________:8081` | +| API Key | `application-____________________`（或 `agent-____________________`）| +| App ID | `________________________________` | + +--- + +## 7. ⚠️ 如果新版 search 接口路径不一样怎么办？ + +**先做完上面所有步骤**，然后到 [06_修复检索词Bug.md](./06_修复检索词Bug.md) 改完后，**第 7 步验证时如果 kb_retrieval step 一直 status=2**，回来看这里： + +1. 打开智能体概览 → API 文档（Swagger） +2. 在 Swagger 里搜索 `/search` 或 `/hit` 或 `/embedding` +3. 找到对应的检索接口路径 +4. 改 Go Agent 代码：`nl-tcm-agent/internal/tool/maxkb.go` 第 125 行： + +```go +// 原代码： +url := fmt.Sprintf("%s/api/application/%s/search", c.BaseURL, c.AppID) + +// 改成新版路径（示例，根据 Swagger 实际路径）： +url := fmt.Sprintf("%s/api/application/%s/hit-test", c.BaseURL, c.AppID) +``` + +5. 重启 Go Agent + +> 也可以告诉我你的 MaxKB 版本和 Swagger 里看到的检索接口路径，我帮你改。 + +--- + +下一步：[04_配置GoAgent.md](./04_配置GoAgent.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/04_配置GoAgent.md b/docs/maxkb-ai/04_配置GoAgent.md new file mode 100644 index 0000000..9991e7d --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/04_配置GoAgent.md @@ -0,0 +1,146 @@ +# 第 4 步：配置 Go Agent 连接 MaxKB + +> 目标：改 Go Agent 的配置文件，让它知道 MaxKB 在哪、用什么钥匙访问。 + +--- + +## 1. 找到配置文件 + +文件位置： +``` +nl-tcm-agent/manifest/config/config.yaml +``` + +--- + +## 2. 改 maxkb 节点 + +打开 config.yaml，找到开头那一段（第 13-17 行附近）： + +```yaml +# ========== MaxKB 知识库配置 ========== +maxkb: + base_url: "http://127.0.0.1:8080" # ❌ 这是占位符 + api_key: "application-xxxxxxxx" # ❌ 这是占位符 + app_id: "xxxxxxxx-xxxx-xxxx" # ❌ 这是占位符 +``` + +### 改成你在 [第 3 步](./03_创建应用拿密钥.md) 拿到的真实值 + +```yaml +# ========== MaxKB 知识库配置 ========== +maxkb: + base_url: "http://192.168.x.x:8081" # ✅ MaxKB 实际地址（注意端口！） + api_key: "application-真实APIKey" # ✅ 第 3 步拿到的 API Key + app_id: "真实AppID-UUID格式" # ✅ 第 3 步拿到的 App ID +``` + +--- + +## 3. 三个常见坑 + +### ⚠️ 坑 1：地址要写 Go Agent 能访问到的 + +| Go Agent 部署位置 | base_url 怎么写 | +|---|---| +| 同一台服务器（本机） | `http://127.0.0.1:8081` | +| Docker 容器内（同一 compose） | `http://maxkb:8080`（用服务名）| +| 另一台服务器 | `http://其他服务器IP:8081` | + +**不要写 `localhost`**，因为 Docker 容器里的 localhost 不是宿主机。 + +### ⚠️ 坑 2：端口别填错 + +- MaxKB 容器内一直是 8080 +- 但你宿主机映射的是 8081 +- 所以**外部访问写 8081，容器间互访写 8080** + +### ⚠️ 坑 3：YAML 格式 + +- key 后面必须有**一个空格**再写值 +- 字符串**必须用双引号**（单引号也行，但别一个单一个双） +- 缩进必须用空格，不能用 Tab + +```yaml +# ✅ 对 +maxkb: + base_url: "http://127.0.0.1:8081" + +# ❌ 错（冒号后没空格） +maxkb: + base_url:"http://127.0.0.1:8081" + +# ❌ 错（用了 Tab） +maxkb: + base_url: "http://127.0.0.1:8081" +``` + +--- + +## 4. 重启 Go Agent + +配置改完要重启服务才生效。 + +### 本地开发 + +```bash +cd "/path/to/nl-tcm-agent" +# 停掉旧的（Ctrl+C） +# 重新启动 +go run main.go +``` + +### Docker 部署 + +```bash +cd "/path/to/nl-tcm-agent/manifest/docker" +docker-compose restart agent +``` + +### 1Panel 部署 + +1Panel → 容器 → 找到 tcm-agent → 重启。 + +--- + +## 5. 看启动日志确认 + +启动后看日志，应该看到： + +``` +[启动] ✅ 中医 AI Agent 服务已启动，监听端口 :8080 +``` + +如果 MaxKB 配置错，启动时一般不会报错（MaxKB 是按需调用的，不启动就调）。所以这一步**不能完全验证配置对**，要进第 7 步验证。 + +--- + +## 6. 完整配置示例（参考） + +这是一个完整的 maxkb 节点示例（**值是假的，替换成你自己的**）： + +```yaml +# ========== MaxKB 知识库配置 ========== +maxkb: + base_url: "http://192.168.1.100:8081" + api_key: "application-abcd1234efgh5678ijkl9012mnop3456" + app_id: "f4b8a2c1-3d5e-4f6a-9b7c-8d2e1f0a3b5c" +``` + +--- + +## 常见问题 + +### Q1：YAML 改完启动报错 `yaml: unmarshal errors` + +**原因**：YAML 格式错了（缩进/引号/冒号空格）。 + +**解决**：找个在线 YAML 校验器（如 yamllint.com）粘进去检查。 + +### Q2：怎么知道 Go Agent 真的连上了 MaxKB？ + +启动时连不上也不会报错。要等真正发起请求时才知道。**先继续下一步配置开关，最后用第 7 步的 curl 测试**。 + +--- + +下一步：[05_打开PHP开关.md](./05_打开PHP开关.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/05_打开PHP开关.md b/docs/maxkb-ai/05_打开PHP开关.md new file mode 100644 index 0000000..637a43b --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/05_打开PHP开关.md @@ -0,0 +1,135 @@ +# 第 5 步：打开 PHP 端的"启用知识库"开关 + +> 目标：在数据库里把"病历场景"和"处方场景"是否走 MaxKB 检索的开关打开。 +> +> PHP 端有 4 个开关，对应 4 个场景。默认都是关的（0），需要手动改成开（1）。 + +--- + +## 1. 这 4 个开关在哪 + +它们存在数据库 `z_xk.xk_system_config` 表里： + +| config_key | 控制 | +|---|---| +| `ai_agent_kb_enabled_medical_record` | 病历生成是否查 MaxKB | +| `ai_agent_kb_enabled_prescription` | 处方生成是否查 MaxKB | +| `ai_agent_kb_enabled_prescription_validate` | 处方校验是否查 MaxKB | +| `ai_agent_kb_enabled_knowledge_qa` | 知识问答是否查 MaxKB | + +> 这 4 个开关本来就应该在 [20260809/ai_generation_extend_for_agent.sql](../../../../../gs/sql/萧康云医/20260809/ai_generation_extend_for_agent.sql) 执行后就已经插入数据库了。 + +--- + +## 2. 检查开关是否已存在 + +用数据库工具（Navicat / DBeaver / 1Panel 自带的 phpMyAdmin）连 `z_xk` 库，执行： + +```sql +SELECT config_key, config_value +FROM xk_system_config +WHERE config_key LIKE 'ai_agent_kb_enabled_%'; +``` + +### 情况 A：能查到 4 条记录 + +太好了，直接进**第 3 步**改值。 + +### 情况 B：查不到 + +说明 [ai_generation_extend_for_agent.sql](../../../../../gs/sql/萧康云医/20260809/ai_generation_extend_for_agent.sql) 还没执行。先执行这个 SQL 文件，再回来查。 + +--- + +## 3. 打开开关（改成 1） + +执行 UPDATE 把对应场景的开关改成 `1`： + +```sql +-- 病历生成走 MaxKB +UPDATE xk_system_config +SET config_value = '1', updated_at = UNIX_TIMESTAMP() +WHERE config_key = 'ai_agent_kb_enabled_medical_record'; + +-- 处方生成走 MaxKB +UPDATE xk_system_config +SET config_value = '1', updated_at = UNIX_TIMESTAMP() +WHERE config_key = 'ai_agent_kb_enabled_prescription'; +``` + +> 如果你暂时只想测试一个场景，只改一条也行。 + +### 验证 + +再查一次： +```sql +SELECT config_key, config_value FROM xk_system_config WHERE config_key LIKE 'ai_agent_kb_enabled_%'; +``` + +应该看到： +``` +ai_agent_kb_enabled_medical_record 1 +ai_agent_kb_enabled_prescription 1 +``` + +--- + +## 4. ⚠️ 清缓存（重要） + +PHP 端 `SystemConfigService` 有 1 小时内存缓存。如果你直接改数据库不开，PHP 可能还读旧值。 + +### 方法 A：重启 PHP-FPM（最稳） + +1Panel → 网站 → 找到你的 PHP 站点 → 重启 PHP-FPM。 + +或者 SSH： +```bash +systemctl restart php-fpm +# 或 +service php8.1-fpm restart +``` + +### 方法 B：等 1 小时 + +如果你不急，等 1 小时缓存自动过期。 + +### 方法 C：从后台改（推荐） + +如果你已经在 [system-config 页面](../../../../../gs/xk-admin/apps/web-antd/src/views/system/system-config/index.vue) 加了这 4 个 key 的可视化（**注意：当前前端只加了 `ai_react_*` 等 13 个，没有这 4 个 `ai_agent_kb_*`**），可以从后台改并自动清缓存。 + +--- + +## 5. 开关与场景对应关系（理解记忆） + +| PHP 调用时的 `scene` | 对应的开关 key | 现在的值 | +|---|---|---| +| `medical_record`（病历）| `ai_agent_kb_enabled_medical_record` | 0 → 改成 1 | +| `prescription`（处方）| `ai_agent_kb_enabled_prescription` | 0 → 改成 1 | + +PHP 调用 Go Agent 时会带 `scene=medical_record`，Go Agent **不查开关**，开关完全在 PHP 端决定是否发请求时带 `kb_enabled=true`。 + +--- + +## 常见问题 + +### Q1：改完没生效 + +99% 是 PHP 缓存。重启 PHP-FPM。 + +### Q2：临时关掉怎么办 + +把 `config_value` 改回 `0`，再重启 PHP-FPM。 + +--- + +## 🚨 重要提醒：做完这一步还不够！ + +到这里你以为开关闭了，**但实际还是不会触发检索**！ + +为什么？因为 PHP 调用 Go Agent 时**没有传"检索关键词"字段**，Go Agent 看到关键词为空，会自动跳过检索。 + +下一步**必须**做：[06_修复检索词Bug.md](./06_修复检索词Bug.md) + +--- + +下一步：[06_修复检索词Bug.md](./06_修复检索词Bug.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/06_修复检索词Bug.md b/docs/maxkb-ai/06_修复检索词Bug.md new file mode 100644 index 0000000..6177e68 --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/06_修复检索词Bug.md @@ -0,0 +1,282 @@ +# 第 6 步：⚠️ 必做 — 修复"PHP 不传检索词"的 Bug + +> **这一步是最重要的！不做前面 5 步全白做！** +> +> 现状：PHP 调用 Go Agent 时**没传"检索关键词"**（context 字段），Go Agent 看到关键词为空就跳过检索，所以 MaxKB 永远不会被查询。 + +--- + +## Bug 长什么样 + +### Go Agent 这边的判断 + +文件：`nl-tcm-agent/internal/service/enhancer.go` 第 150 行： + +```go +// 三个条件必须全部满足才会去 MaxKB 检索： +if req.KBEnabled && s.maxkb != nil && strings.TrimSpace(req.Context) != "" { + // 去检索 +} +``` + +| 条件 | 现状 | 状态 | +|---|---|---| +| `req.KBEnabled` | 第 5 步打开了开关 | ✅ | +| `s.maxkb != nil` | 第 4 步配了 MaxKB | ✅ | +| `req.Context != ""` | **PHP 没传，永远是空串** | ❌ | + +### PHP 这边的调用 + +文件：`xk-api/app/Service/common/ai/AiMedicalAssistService.php` 第 722 行（病历）和 906 行（处方）： + +```php +$this->dispatchShadowIfNeeded([ + 'primary_generation_id' => (int) $row->id, + 'messages' => $messages, + 'agent_options' => ['scene' => self::SCENE_MR, 'kb_enabled' => null], + // ❌ 没有 'context' 字段 + ... +]); +``` + +**修复方案**：在 `agent_options` 里加 `context` 字段，把患者主诉、证候等关键字段拼成一句检索词。 + +--- + +## 怎么修（病历场景） + +### 1. 找到调用位置 + +文件：`xk-api/app/Service/common/ai/AiMedicalAssistService.php` +位置：**第 722 行附近**（`generateMedicalRecord` 方法内的 `dispatchShadowIfNeeded`） + +### 2. 改之前长这样 + +```php +$this->dispatchShadowIfNeeded([ + 'primary_generation_id' => (int) $row->id, + 'messages' => $messages, + 'agent_options' => ['scene' => self::SCENE_MR, 'kb_enabled' => null], + 'meta' => [ + 'store_id' => $storeId, + 'register_id' => $registerId, + 'doctor_id' => $doctorId, + 'scene' => self::SCENE_MR, + 'prescription_type' => 0, + ], +], $chat->provider); +``` + +### 3. 改成这样（加 context） + +```php +$this->dispatchShadowIfNeeded([ + 'primary_generation_id' => (int) $row->id, + 'messages' => $messages, + 'agent_options' => [ + 'scene' => self::SCENE_MR, + 'kb_enabled' => null, + // 【新增】检索关键词：把主诉 + 现病史关键字 + 既往史关键字拼起来 + // 这串会被 MaxKB 用来"翻书"，命中煎法/证候/ICD-10 等参考资料 + 'context' => $this->buildMrKbQuery($chief, $context), + ], + 'meta' => [ + 'store_id' => $storeId, + 'register_id' => $registerId, + 'doctor_id' => $doctorId, + 'scene' => self::SCENE_MR, + 'prescription_type' => 0, + ], +], $chat->provider); +``` + +### 4. 新增 `buildMrKbQuery` 私有方法 + +在 `AiMedicalAssistService` 类里任意位置（建议放在 `dispatchShadowIfNeeded` 附近）加： + +```php +/** + * 拼接病历场景的 MaxKB 检索词 + * + * 设计：把临床上最关键的几个字段拼成一串短文本， + * MaxKB 会用这串做向量检索，命中相关的煎法/证候/ICD-10 资料。 + * + * 注意： + * - 不要太长（建议 < 100 字），否则会稀释关键词 + * - 不要带患者隐私（姓名/电话），只带医学语义 + * - 优先放中医术语（证候/治法），次放西医主诉 + * + * @param string $chiefComplaint 主诉（如"胃脘胀满反复发作3年"） + * @param array $contextFields 规范化后的可选字段（现病史/既往史等） + * @return string 检索词（如"胃脘胀满 痰湿中阻 健脾化湿"） + */ +private function buildMrKbQuery(string $chiefComplaint, array $contextFields): string +{ + $parts = []; + // 1. 主诉是必填，最优先 + if ($chiefComplaint !== '') { + $parts[] = $chiefComplaint; + } + // 2. 中医证候（如果前端/历史病历已填） + if (!empty($contextFields['tcm_syndrome'])) { + $parts[] = (string) $contextFields['tcm_syndrome']; + } + // 3. 中医治法 + if (!empty($contextFields['tcm_therapy'])) { + $parts[] = (string) $contextFields['tcm_therapy']; + } + // 4. 西医诊断（用于 ICD-10 匹配） + if (!empty($contextFields['western_diagnosis'])) { + $parts[] = (string) $contextFields['western_diagnosis']; + } + // 用空格分隔，去重，限长（防超长 prompt） + $query = trim(implode(' ', array_unique($parts))); + return mb_substr($query, 0, 200); +} +``` + +> **关于字段名**：`tcm_syndrome / tcm_therapy / western_diagnosis` 是猜测的字段名。 +> 你需要根据 `normalizeMrContextFields()` 实际接受的字段名调整。看一下文件里这个方法的实现，或者在测试时打印 `$context` 看实际 key。 + +--- + +## 怎么修（处方场景） + +### 1. 找到调用位置 + +文件：`xk-api/app/Service/common/ai/AiMedicalAssistService.php` +位置：**第 906 行附近**（`generatePrescription` 方法内的 `dispatchShadowIfNeeded`） + +### 2. 改之前 + +```php +'agent_options' => ['scene' => self::SCENE_RX, 'kb_enabled' => null], +``` + +### 3. 改成 + +```php +'agent_options' => [ + 'scene' => self::SCENE_RX, + 'kb_enabled' => null, + // 【新增】处方场景检索词：主诉 + 证候 + 治法 + 药味 + 'context' => $this->buildRxKbQuery($chief, $mrArr), +], +``` + +### 4. 新增 `buildRxKbQuery` 私有方法 + +```php +/** + * 拼接处方场景的 MaxKB 检索词 + * + * 处方场景更关心：药材功效、配伍禁忌、煎法、委托调剂规则 + * 所以检索词优先放：证候 + 治法 + 已选药材 + 剂型 + * + * @param string $chiefComplaint 主诉 + * @param array $mrArr 病历数据（含证候/治法等） + * @return string 检索词 + */ +private function buildRxKbQuery(string $chiefComplaint, array $mrArr): string +{ + $parts = []; + if ($chiefComplaint !== '') { + $parts[] = $chiefComplaint; + } + if (!empty($mrArr['tcm_syndrome'])) { + $parts[] = (string) $mrArr['tcm_syndrome']; + } + if (!empty($mrArr['tcm_therapy'])) { + $parts[] = (string) $mrArr['tcm_therapy']; + } + // 关键词加权：处方场景一定要查配伍禁忌和煎法 + $parts[] = '配伍禁忌'; + $parts[] = '煎法'; + $query = trim(implode(' ', array_unique($parts))); + return mb_substr($query, 0, 200); +} +``` + +--- + +## 为什么这么设计检索词 + +### ✅ 好的检索词 + +| 检索词 | MaxKB 会命中 | +|---|---| +| `胃脘胀满 痰湿中阻 健脾化湿` | 煎法说明 + 证候治法字典 | +| `黄芪 党参 补气 配伍禁忌` | 配伍禁忌表 + 药品库 | +| `高血压 ICD-10` | ICD-10 诊断字典 | + +### ❌ 坏的检索词 + +| 检索词 | 问题 | +|---|---| +| `张三 男 35岁` | 没医学语义，搜不到任何东西 | +| （空字符串） | Go Agent 直接跳过 | +| 一大段 1000 字现病史 | 关键词被稀释，命中精度差 | + +--- + +## 验证修复成功 + +改完后，发起一次病历生成请求，然后查数据库： + +```sql +-- 找最新一条 agent 路径的生成记录 +SELECT id, scene, provider, step_count, total_tokens +FROM xk_ai_generation +WHERE provider = 'agent' +ORDER BY id DESC LIMIT 1; + +-- 看这条记录的子步骤 +SELECT step_type, status, detail, prompt_tokens, completion_tokens +FROM xk_ai_generation_step +WHERE generation_id = <上面的id> +ORDER BY id; +``` + +### 成功的样子 + +``` +step_type | status | detail | tokens +kb_retrieval | 1 | 命中 5 条相关文档 | 0 +llm_call | 1 | - | 1234 +``` + +**看到 `kb_retrieval` 且 status=1 就说明 MaxKB 真的被调用了！** + +--- + +## 常见问题 + +### Q1：改完 PHP 报错"undefined index tcm_syndrome" + +字段名不对。打印 `$context` 或 `$mrArr` 看实际 key： + +```php +Log::info('[KB query debug]', ['context' => $context, 'mrArr' => $mrArr]); +``` + +然后根据实际字段名改 `buildMrKbQuery` / `buildRxKbQuery`。 + +### Q2：检索词太短搜不到 + +至少要有 2-3 个关键词。如果只有主诉一个词，MaxKB 命中可能不准。 + +### Q3：检索词太长命中精度差 + +限制在 100-200 字以内最好。 + +### Q4：影子流量才传 context，主链路不传？ + +注意：上面给的代码是改在 `dispatchShadowIfNeeded` 里，**只影响影子流量**。 + +如果你要主链路也走检索，需要改的是 **主调 Go Agent 的代码**，而不仅仅是影子流量。 + +主链路在哪调？看 `AiAgentFactory::make($provider)->chatCompletions($messages, $options)` 这种调用。把 `$options` 里也加 `context` 字段即可（ `$provider === 'agent'` 时才生效）。 + +--- + +下一步：[07_验证与排错.md](./07_验证与排错.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/07_验证与排错.md b/docs/maxkb-ai/07_验证与排错.md new file mode 100644 index 0000000..a1fd4ff --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/07_验证与排错.md @@ -0,0 +1,207 @@ +# 第 7 步：完整验证与排错指南 + +> 全部配完后，怎么知道真的接通了？出了问题怎么查？ + +--- + +## 4 层验证（从外到内） + +每一层独立验证，**从最外层开始**，哪一层失败就查哪一层。 + +``` +[医生请求] → [PHP] → [Go Agent] → [MaxKB] + ① ② ③ ④ +``` + +### 验证 ④ MaxKB 本身能不能搜 + +**目的**：确认知识库内容没问题。 + +**方法**：用 curl 直接打 MaxKB： + +```bash +curl -X POST "http://你的MaxKB地址:8081/api/application/你的AppID/search" ^ + -H "Authorization: Bearer 你的APIKey" ^ + -H "Content-Type: application/json" ^ + -d "{\"query\":\"痰湿中阻 煎法\",\"top_k\":3}" +``` + +| 返回结果 | 说明 | +|---|---| +| `code: 200` + 有 `documents` 数组 | ✅ MaxKB OK | +| 401 | API Key 错 | +| 404 | URL 或 AppID 错 | +| 空 documents | 文档没向量化完 / 内容问题 | + +### 验证 ③ Go Agent 能不能调通 MaxKB + +**目的**：确认 Go 配置正确 + Go ↔ MaxKB 网络通。 + +**方法**：用 curl 直接打 Go Agent 的 `/enhance` 接口： + +```bash +curl -X POST "http://localhost:8080/api/v1/agent/enhance" ^ + -H "Content-Type: application/json" ^ + -d "{\"scene\":\"medical_record\",\"context\":\"胃脘胀满 痰湿中阻\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"测试\"}],\"kb_enabled\":true,\"top_k\":3}" +``` + +看返回的 JSON： + +| 返回中的 `steps` | 说明 | +|---|---| +| 有 `step_type: "kb_retrieval"` 且 `status: 1` | ✅ Go ↔ MaxKB 通了 | +| 有 `kb_retrieval` 但 `status: 2` | MaxKB 调用失败，看 `detail` 字段 | +| 完全没有 `kb_retrieval` | Go 端 kb_enabled 没收到 true，或 context 空 | + +### 验证 ② PHP 端开关和参数 + +**目的**：确认 PHP 真的把 `kb_enabled=true` 和 `context` 传给了 Go。 + +**方法 A**：在 `TcmAgentClient.php` 加临时日志。 + +打开 `app/Service/common/ai/TcmAgentClient.php`，找到 `chatCompletions` 方法构造 `$payload` 的位置，加一行： + +```php +Log::info('[TcmAgent payload]', $payload); +``` + +发起一次病历生成请求，看日志： + +| 现象 | 原因 | +|---|---| +| `kb_enabled: true` + `context: "..."` | ✅ 参数 OK | +| `kb_enabled: false` | system_config 开关没改对 / PHP 缓存 | +| `context` 字段不存在或为空 | 第 6 步的代码没改对 | + +**方法 B**：直接查 `xk_ai_generation_step` 表。 + +```sql +SELECT id, scene, provider, step_count, created_at +FROM xk_ai_generation +ORDER BY id DESC LIMIT 5; +``` + +看 `step_count` 字段： +- `1`：只有 llm_call，没检索 +- `2+`：有检索 + LLM（说明 KB 真的被调用了） + +再查子表： +```sql +SELECT step_type, status, detail, duration_ms +FROM xk_ai_generation_step +WHERE generation_id = <上面查到的id>; +``` + +### 验证 ① 真实业务请求 + +**目的**：确认从医生点击"生成病历"开始整条链路通。 + +**方法**：在小程序/后台发起一次病历生成（`provider=agent`），完成后立即查数据库： + +```sql +SELECT + g.id, g.scene, g.provider, g.total_tokens, g.duration_ms, + (SELECT COUNT(*) FROM xk_ai_generation_step s WHERE s.generation_id = g.id AND s.step_type = 'kb_retrieval' AND s.status = 1) AS kb_hit_count +FROM xk_ai_generation g +WHERE g.provider = 'agent' +ORDER BY g.id DESC LIMIT 1; +``` + +| kb_hit_count | 说明 | +|---|---| +| `1` | ✅ 整条链路通，MaxKB 被命中 | +| `0` | 中间有断点，回上一层验证 | + +--- + +## 排错速查表 + +| 症状 | 99% 的原因 | 解决 | +|---|---|---| +| `kb_retrieval` step 没出现 | PHP 没传 `context` 或开关没开 | 回第 5、6 步 | +| `kb_retrieval` status=2 | Go 连不上 MaxKB | 回第 4 步检查 base_url/port | +| `kb_retrieval` status=1 但 detail="命中 0 条" | 检索词太偏 / 知识库没相关内容 | 换检索词或上传更多资料 | +| 整个请求超时（120s） | MaxKB 卡死或网络断了 | `docker logs maxkb` 看 MaxKB 日志 | +| Go Agent 启动报错 | config.yaml 格式错 | 用 yamllint.com 检查 | +| PHP 端报 "未配置 Go Agent 地址" | `ai_agent_base_url` 配置项或 .env 没设 | 后台系统配置或 .env 加 `AI_AGENT_BASE_URL` | + +--- + +## 看日志的几个位置 + +### MaxKB 日志 + +```bash +docker logs -f maxkb --tail 100 +``` + +### Go Agent 日志 + +**直接运行的**：终端看输出。 + +**Docker 运行的**： +```bash +docker logs -f tcm-agent --tail 100 +``` + +**1Panel 部署的**：1Panel → 容器 → tcm-agent → 日志。 + +### PHP 日志 + +文件位置：`xk-api/storage/logs/laravel-<日期>.log` + +实时看： +```bash +tail -f storage/logs/laravel-$(date +%Y-%m-%d).log +``` + +### 数据库步骤表 + +最直观的"是否成功"信号源： + +```sql +SELECT + s.id, s.generation_id, s.step_type, s.status, + s.detail, s.duration_ms, + FROM_UNIXTIME(s.started_at) AS started_at +FROM xk_ai_generation_step s +ORDER BY s.id DESC LIMIT 20; +``` + +--- + +## 性能调优（接入后再看） + +### TopK 调多大？ + +默认 5。命中太少（< 3）可以调到 8，但别超过 10（会让 prompt 过长、token 成本飞涨）。 + +### 检索太慢怎么办？ + +- 检查 MaxKB 服务器 CPU/内存 +- 知识库分段太大 → 在 MaxKB 后台调"分段长度"（建议 300-500 字一段） +- 用更快的 embedding 模型 + +### 检索结果不准怎么办？ + +- 看检索词是否包含中医术语 +- 在 MaxKB 后台用"命中测试"功能手动试 +- 文档质量影响大，确保 md 内容结构化（用 `##` 分章节） + +--- + +## 成功后的下一步 + +接入完成后，可以： + +1. **灰度放量**：在后台把 `ai_ab_test_enabled=1` + `ai_ab_test_experiment_ratio=10`，让 10% 用户先用上 Agent + MaxKB +2. **观察对比**：在"AI 影子流量对比"页看主链路 vs Agent 的 token/耗时/相似度 +3. **逐步放量**：稳定后把 ratio 提到 30 → 50 → 100 + +--- + +## 全部完成 ✅ + +恭喜！如果所有验证都通过，你的中医 AI Agent 已经具备"翻书"能力了。 + +回主目录：[README.md](./README.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/08_本地知识库管理.md b/docs/maxkb-ai/08_本地知识库管理.md new file mode 100644 index 0000000..e207795 --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/08_本地知识库管理.md @@ -0,0 +1,387 @@ +# 08 · 本地知识库管理（V1 全文检索版） + +> 适用：MaxKB 免费版没有"纯检索 API"时的备选方案。本地方案直接把知识库内容存在 `z_xk` 数据库里，用 MySQL FULLTEXT 检索，零外部依赖。 +> +> 适合零基础运维 / 业务人员，按步骤操作即可。 + +--- + +## 一、它是什么？ + +把"中医诊疗资料"（煎法、调剂规则、证候字典、ICD-10、药品库等）放到**本地数据库表**里，由 Go Agent 直接检索。 + +### 与 MaxKB 的对比 + +| 项目 | MaxKB 平台 | 本地知识库（本文档） | +|------|------------|----------------------| +| 部署 | 单独 Docker 部署 | **零部署**，跟着 MySQL 走 | +| 检索 API | 免费版没有 / Pro 版才有 | **免费**（MySQL FULLTEXT） | +| 向量化 | 支持 | V1 不支持，V2 接 BGE-M3 | +| 中文分词 | 自带 | MySQL `ngram` 分词器（2-gram） | +| 管理界面 | 自带 Web UI | `/kb/view` 单页（Vue CDN） | +| 适合场景 | 内容多、要向量检索 | **中小规模（几千段以内）**，要快、要省 | + +### 一句话总结 + +> V1 用"本地知识库 + 全文检索"先把链路跑通；内容量大了或需要语义匹配时，再切回 MaxKB 或升级 V2 向量化。 + +--- + +## 二、V1 整体架构 + +```mermaid +flowchart LR + A["PHP AiMedicalAssistService"] -->|"POST /api/v1/agent/enhance"| B["Go Agent / EnhancerService"] + B --> C{agentcfg.KB.Source} + C -->|local 默认| D["本地知识库检索器
kb.Searcher"] + C -->|maxkb 切换| E["MaxKB 客户端
(需要 Pro 版)"] + D --> F[("z_xk.xk_kb_chunk
FULLTEXT ngram 索引")] + E --> G[[MaxKB 服务]] + D --> H["拼成参考资料 system 消息"] + E --> H + H --> I["调 LLM（DeepSeek/Spark/...）"] + I --> J["返回 PHP"] +``` + +**关键判断点：** `xk_system_config.ai_kb_source` 的值： +- `local`（默认）→ 走本地知识库 +- `maxkb` → 走 MaxKB 平台 + +切换是一行 SQL，**无需重启**： + +```sql +UPDATE xk_system_config SET config_value = 'local' WHERE config_key = 'ai_kb_source'; +-- 缓存 60 秒生效；想立即生效调 Go Agent 的 /api/v1/agent/invalidate-cache 接口 +``` + +--- + +## 三、首次部署（5 步） + +### 步骤 1：导入数据库表结构 + +执行 SQL 文件： + +``` +d:\worker\gs\sql\萧康云医\20260811\kb_local.sql +``` + +这一步会创建 3 张表 + 写入 6 条 `xk_system_config` 默认配置： + +| 表名 | 作用 | +|------|------| +| `xk_kb_library` | 知识库（一个 library = 一组文档） | +| `xk_kb_doc` | 文档（一个 doc = 一个导入文件） | +| `xk_kb_chunk` | 分段（一个 chunk = 检索的最小单元） | + +新增的 6 个配置项： + +| key | 默认值 | 说明 | +|-----|--------|------| +| `ai_kb_source` | `local` | 知识库源（local/maxkb） | +| `ai_kb_embedding_provider` | `noop` | 向量化 provider（V1 不用） | +| `ai_kb_embedding_api_key` | （空） | 向量化 API Key（V1 不用） | +| `ai_kb_top_k` | `5` | 检索返回条数 | +| `ai_kb_similarity_threshold` | `0.5` | 向量相似度阈值（V2 用） | +| `ai_kb_search_mode` | `fulltext` | 检索模式（fulltext/vector/blend） | + +### 步骤 2：确认 MySQL 版本和 ngram 支持 + +本地知识库 V1 走 **MySQL FULLTEXT + ngram 分词器**，要求： + +- MySQL **5.7.6+**（推荐 8.0+） +- InnoDB 引擎（已经是默认） +- `innodb_ft_ngram_token_size` 默认是 2（中医术语大多是 2-4 字，2-gram 正合适） + +验证 ngram 是否生效： + +```sql +SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_ft_ngram_token_size'; +-- 期望值：2 +``` + +> 如果你的 MySQL 是 8.0 默认配置，以上检查都会通过，不用改任何东西。 + +### 步骤 3：重启 Go Agent + +```bash +# 在 Go Agent 部署目录 +go build -o tcm-agent ./cmd/server +./tcm-agent +``` + +启动后日志里应该看到： + +``` +[router] 已注册路由：POST /api/v1/kb/admin/libraries +[router] 已注册路由：POST /api/v1/kb/admin/docs/import +... +[router] 已挂载静态文件：/kb/view → view/ +``` + +### 步骤 4：打开后台管理页 + +浏览器访问： + +``` +http://你的Go-Agent地址:8080/kb/view +``` + +（端口看你的 `server.port` 配置） + +打开后会看到三个 Tab： +- **知识库**：库 / 文档 / 分段管理 +- **检索测试**：直接试关键词，看检索效果 +- **向量化（V2）**：V2 预告，V1 用不到 + +### 步骤 5：把 PHP 切到走 Go Agent + +在 PHP 后台的「系统配置」页面，把： + +``` +ai_active_provider = agent +``` + +（或者前端在调 AI 生成时显式传 `provider=agent`，详见 [05_打开PHP开关.md](05_打开PHP开关.md)） + +--- + +## 四、知识库内容从哪来？ + +### 方式 A：从 MaxKB 导出（推荐） + +如果你之前已经在 MaxKB 里维护好了内容： + +1. 打开 MaxKB → 进入你的应用 → 知识库 +2. 选中要导出的文档 → 点「导出」→ 选择 **Excel 格式** +3. 下载得到一个 `.xlsx` 文件 +4. 直接用本地知识库管理页的「导入文档」上传 + +**MaxKB 导出的 Excel 默认 3 列：** + +| 列 | 内容 | 必填 | +|----|------|------| +| 第 1 列 | 分段标题 | 可空 | +| 第 2 列 | 分段内容 | **必填** | +| 第 3 列 | 关联问题列表（分号分隔） | 可空 | + +> 本地知识库会自动识别表头行（包含"标题"/"内容"字样）并跳过。 + +### 方式 B：手动写 Markdown + +适合规则类、列表类内容（如煎法、调剂规则）。 + +新建一个 `煎法规则.md`： + +```markdown +# 解表剂 + +## 麻黄汤 +麻黄 9g 桂枝 6g 杏仁 6g 炙甘草 3g +水煎服，温覆取微汗。 + +## 桂枝汤 +桂枝 9g 芍药 9g 生姜 9g 大枣 3枚 炙甘草 6g +水煎服，啜热稀粥助药力。 + +# 攻下剂 + +## 大承气汤 +大黄 12g 厚朴 15g 枳实 12g 芒硝 9g +水煎，先煮厚朴枳实，后下大黄，溶化芒硝。 +``` + +按 `#`/`##`/`###` 标题切分，每个标题下的一段成为一个 chunk。 + +### 方式 C：纯文本（txt） + +无标题的段落文本，按双换行自动切段，每段累计 500 字打包成一个 chunk。 + +--- + +## 五、典型操作流程 + +### 5.1 新建一个库 + +1. 打开 `/kb/view` +2. 点「新建知识库」 +3. 填库名（如"中医诊疗资料 v1"）、描述 +4. 来源选「从 MaxKB 导出」或「手动建立」 +5. 点确定 + +### 5.2 导入文档 + +1. 在库列表点「进入」选中库 +2. 点「导入文档（xlsx / md / txt）」 +3. 选择本地文件上传 +4. 等几秒（视文件大小），看到提示"导入成功：N 个分段" +5. 文档列表里会出现新条目 + +> 单文件最大 50MB。如果文件很大建议拆分多个小文件分别导入，方便管理。 + +### 5.3 查看分段 + +点文档行的「查看分段」可看到切分后的所有 chunk。 + +### 5.4 试一试检索 + +切到「检索测试」Tab： + +1. 选择库 +2. 输入检索词（如"痰湿中阻"） +3. 点「检索」 +4. 看到结果列表，每条带一个 **score（得分）**： + - 得分越高越相关 + - 得分是 MySQL FULLTEXT BM25 相关度（无固定范围，相对比较即可） + - 0 分或没结果说明关键词太冷门 + +> **检索技巧：** V1 是 2-gram 分词，关键词用 2-4 字效果最好（如"煎法"、"调剂"、"麻黄汤"）。 +> 太长的句子（如"痰湿中阻怎么治"）会被自动切成"痰湿""湿中""中阻""怎么""么治"等 2-gram，仍能匹配，但 shorter query 更精确。 + +### 5.5 删除文档 / 库 + +- 删除文档：会软删该文档 + 它的所有分段 +- 删除库：会软删该库 + 库下所有文档和分段 + +> 软删除 = `deleted_at` 字段填当前时间戳，不物理删除，便于追溯。如果想物理清理，自行 SQL 操作即可。 + +--- + +## 六、PHP 端如何配合？ + +### 6.1 PHP 调用 Go Agent 时传 context + +PHP 端在 `AiMedicalAssistService` 里组装好检索关键词，作为 `context` 字段传给 Go Agent： + +```php +// PHP 端伪代码 +$payload = [ + 'scene' => 'medical_record', + 'context' => '痰湿中阻 煎法', // ← 关键：这是检索关键词 + 'messages' => $messages, + 'kb_enabled' => true, + 'top_k' => 5, +]; +$response = TcmAgentClient::getInstance()->chatCompletions($messages, [ + 'payload' => $payload, +]); +``` + +详见 [06_修复检索词Bug.md](06_修复检索词Bug.md)。 + +### 6.2 Go Agent 端的处理流程 + +``` +PHP POST /api/v1/agent/enhance + body.context = "痰湿中阻 煎法" + ↓ +[1] 读 agentcfg.KB.Source（默认 local） +[2] 调 kb.Searcher.Search： + SELECT *, MATCH(title,content) AGAINST('痰湿中阻 煎法' IN BOOLEAN MODE) AS score + FROM xk_kb_chunk + WHERE library_id = ? AND is_active = 1 AND deleted_at = 0 + AND MATCH(title,content) AGAINST('痰湿中阻 煎法' IN BOOLEAN MODE) + ORDER BY score DESC LIMIT 5 +[3] 把命中结果拼成 system 消息，插到 messages 头部 +[4] 调 LLM +[5] 返回 { content, steps: [{step_type:'kb_retrieval', ...}, {step_type:'llm_call', ...}] } +``` + +PHP 端拿到 `steps` 后写入 `xk_ai_generation_step` 子表，记录每次检索的耗时（如果有的话）。 + +--- + +## 七、常见问题排查 + +### Q1：检索结果为空？ + +**排查清单：** + +1. 库里是否有分段？管理页「库列表」看 `chunk_count` +2. 分段是否启用？`is_active=1` +3. 检索词是否太短？（ngram 最少 2 字，单字会匹配不到） +4. 直接 SQL 验证： + +```sql +-- 检查 FULLTEXT 是否能命中 +SELECT id, title, LEFT(content, 50), MATCH(title,content) AGAINST('痰湿' IN BOOLEAN MODE) AS score +FROM xk_kb_chunk +WHERE library_id = 1 AND is_active = 1 AND deleted_at = 0 +ORDER BY score DESC +LIMIT 10; +``` + +5. 看看 ngram 索引是否建成功： + +```sql +SHOW INDEX FROM xk_kb_chunk WHERE Index_type = 'FULLTEXT'; +-- 期望看到 ft_content 索引，Index_type=FULLTEXT +``` + +### Q2：检索很慢？ + +- 检查 chunk 总数，超过 10 万行时考虑加索引或换 V2 向量检索 +- 检查 MySQL `innodb_buffer_pool_size` 是否够大（建议 4G+） +- 检查 `ft_max_word_len`（默认 84 应该够） + +### Q3：导入 Excel 失败？ + +- 确认文件后缀是 `.xlsx`（不支持老版 `.xls` 二进制格式） +- 确认文件大小 < 50MB +- 看 Go Agent 日志：`kb: 打开 xlsx 失败: ...`，常见原因是文件损坏或格式不对 +- 用 Excel/WPS 重新另存为 xlsx 再试 + +### Q4：切换 maxkb 模式不生效？ + +`agentcfg` 有 60 秒缓存。立即生效方法： + +```bash +# 调 Go Agent 的缓存失效接口（如果实现了） +curl -X POST http://你的Go-Agent地址:8080/api/v1/agent/invalidate-cache +``` + +或者重启 Go Agent 进程。 + +--- + +## 八、V2 升级路径（接入 BGE-M3 向量化） + +V1 的设计已经为 V2 留好了所有接口，升级时**只换底层，不动业务**。 + +### V2 改造点 + +| 模块 | V1 | V2 | +|------|------|------| +| `kb.Embedder` | `NoopEmbedder`（不做向量） | `BGEM3Embedder`（本地服务） | +| `xk_kb_chunk.content_vector` | NULL | 1024 维向量（JSON 数组） | +| `xk_kb_chunk.is_vectorized` | 0 | 1（向量化后回填） | +| `kb.Searcher` | 仅 FULLTEXT | vector / blend（混合 BM25 + 余弦） | +| `ai_kb_search_mode` | `fulltext` | `blend`（推荐） | + +### V2 接入步骤（未来） + +1. 本地部署 BGE-M3 服务（Docker：`curl -X POST http://localhost:8081/embed -d '...'`） +2. 把 V1 的 `NoopEmbedder` 换成 `BGEM3Embedder`（新增文件 `embedder_bge.go`） +3. 调用 `/api/v1/kb/admin/embed` 触发批量向量化（V2 启用） +4. 把 `ai_kb_search_mode` 改成 `blend` +5. 重启 Go Agent + +**业务代码（PHP / EnhancerService）零改动。** + +--- + +## 九、文件清单（开发参考） + +| 文件 | 作用 | +|------|------| +| `internal/kb/embedder.go` | Embedder 接口 + NoopEmbedder + V2 工厂 | +| `internal/kb/importer.go` | Chunker + Importer（解析 xlsx/md/txt） | +| `internal/kb/searcher.go` | Searcher（V1 FULLTEXT / V2 vector） | +| `internal/kb/library_service.go` | 库/文档/分段管理业务层 | +| `internal/kb/helpers.go` | 小工具函数 | +| `internal/dao/kb_dao.go` | 数据访问层（GORM 实体 + CRUD） | +| `internal/handler/kb_admin_handler.go` | 9 个 HTTP 端点 | +| `internal/router/router.go` | 路由注册 + 静态文件挂载 | +| `view/index.html` | 后台管理单页（Vue CDN + Element Plus） | +| `internal/agentcfg/agentcfg.go` | KB 配置加载（`ai_kb_*` 系列） | +| `20260811/kb_local.sql` | 建表 SQL + 默认配置项 | diff --git a/docs/maxkb-ai/MaxKB创建内容.md b/docs/maxkb-ai/MaxKB创建内容.md new file mode 100644 index 0000000..db6acd5 --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/MaxKB创建内容.md @@ -0,0 +1,256 @@ +# MaxKB 智能体创建内容（直接复制版） + +> 本文档专门给 MaxKB 智能体（"创建智能体 → 空白创建 → 简易配置"）页面用。 +> +> **用法**：在 MaxKB 创建智能体时，每个字段直接对照本文档复制粘贴即可。 + +--- + +## 智能体基础信息 + +| 字段 | 复制这个 | +|---|---| +| **名称** | `萧康云医中医诊疗助手` | +| **描述** | `中医病历生成与处方开具的智能辅助助手，融合中医证候/治法/疾病字典、煎法、配伍禁忌、ICD-10、药品库等专业资料` | +| **AI 模型** | 选 `DeepSeek`（或 OpenAI GPT-4o）| +| **历史聊天记录** | `0`（病历/处方是单次独立任务，不需要历史上下文）| + +--- + +## 1. 系统提示词（直接复制下面整段） + +> 这一段会**固定注入每次对话的开头**，用来给模型定角色、规则、输出格式。 + +``` +你是一位资深的中医诊疗专家，专注于中医病历书写和中药处方开具。 +你的知识边界严格限定在中医临床诊疗范围内：四诊合参、辨证论治、方剂配伍、煎法调剂、ICD-10诊断、中医证候/治法/疾病字典。 + +【核心职责】 +1. 根据患者主诉、现病史、既往史等临床信息，生成结构化的中医病历（含望闻问切、辨证、治法、方药） +2. 根据病历结果开具中药处方（饮片/颗粒/成药），并标注剂量、单位、煎法、委托调剂等业务字段 +3. 所有回答必须优先参考"已知信息"中提供的知识库内容（煎法、证候、药品库等） + +【回答规则】 +- 严格基于知识库内容回答，不在资料库中的内容不得编造 +- 涉及剂量、煎法、配伍禁忌时，必须引用知识库中的具体规则 +- 输出必须为合法 JSON（除非用户明确要求其他格式） +- 处方中所有药材必须来自知识库的药品库，不得杜撰药名 +- 中医证候、治法、疾病名称必须使用规范术语（参考知识库字典） +- 严格避免中医十八反十九畏的配伍禁忌 + +【输出风格】 +- 严肃专业，不寒暄 +- 字段精简，不带多余解释 +- 数字用阿拉伯数字，剂量精确到 0.1 + +【限制】 +- 不回答与中医诊疗无关的话题 +- 不进行西医诊断与西药处方建议 +- 不给出绝对化的治愈承诺 +- 涉及急危重症立即建议转诊 +``` + +--- + +## 2. 用户提示词（直接复制下面整段） + +> 这一段会**拼在用户问题之前**，告诉模型"已知信息"和"用户问题"分别在哪个位置。 +> +> ⚠️ **`{data}` 和 `{question}` 是 MaxKB 的内置变量，必须原样保留，不要替换成实际内容**。 + +``` +已知信息： +{data} + +任务：基于上述已知信息，结合中医临床规范，完成下述任务。要求所有结论必须有据可查，涉及煎法/配伍/ICD-10 的字段必须引用已知信息中的对应规则。 + +用户问题/任务： +{question} +``` + +--- + +## 3. 知识库关联设置 + +| 字段 | 复制这个 | +|---|---| +| **关联知识库** | ✅ 勾选 `中医医疗知识库`（第 2 步创建的）| + +### 检索参数（展开"高级设置"后填） + +| 参数 | 推荐值 | 原因 | +|---|---|---| +| **检索模式** | `混合检索` | 同时用向量+全文，中医术语既需要语义匹配又需要关键词精确匹配 | +| **相似度阈值** | `0.5` | 中医术语有同义/近义词，阈值太高会漏掉相关内容 | +| **引用分段数 Top-N** | `5` | 既够覆盖一个症状的证候/煎法/药品，又不刷屏 | +| **最大引用字符数** | `3000` | 病历/处方任务需要上下文，但又不能让 prompt 爆炸 | +| **无引用时的回答策略** | `指定回复：知识库中暂无相关资料，请补充资料后重试` | **不要让模型用通用知识编造**，医疗内容必须可追溯 | +| **问题优化** | ✅ 开启 | 用户原始问题（如"胃疼怎么治"）会被改写成更适合检索的表述（如"胃脘痛 辨证论治"）| + +--- + +## 4. 技能（Skills）配置 + +> 我们的智能体不需要 MaxKB 的 MCP/工具/Skills —— 因为 Go Agent 已经在调用方做了所有工具编排（Function Calling、ReAct 等）。 +> +> **保持"技能"区域为空**即可。 + +如果你将来想让 MaxKB 自己也能调外部接口（比如查 HIS 系统），可以加： + +| 技能类型 | 是否需要 | 说明 | +|---|---|---| +| **MCP** | ❌ 不需要 | Go Agent 端已有 | +| **工具** | ❌ 不需要 | 同上 | +| **Skills** | ❌ 不需要 | 同上 | +| **子智能体** | ❌ 不需要 | 目前只有一个智能体 | + +--- + +## 5. 开场白（可选，给调试用） + +> 这一段是给 MaxKB 自己的"演示"窗口用的，不影响 API 调用。 +> +> MaxKB API 调用（Go Agent 走的路径）不会用到开场白。 + +``` +你好，我是萧康云医中医诊疗助手。 +我可以帮你： +- 根据患者信息生成结构化中医病历 +- 基于病历开具规范的中药处方 + +请提供患者主诉、年龄、性别等临床信息，我会参考中医知识库生成结果。 + +快捷问题： +- 帮我生成一份"痰湿中阻"证型的病历示例 +- 黄芪、党参、白术的常用配伍剂量 +- 痰湿中阻的常用煎法是什么 +``` + +> **快捷问题格式**：`-` 开头，一行一个，MaxKB 会渲染成可点击按钮。 + +--- + +## 6. 完整字段速查表（创建时对照勾选） + +把下表打印出来，逐项对照不会漏： + +| # | 字段名 | 填什么 | 完成打勾 | +|---|---|---|---| +| 1 | 名称 | `萧康云医中医诊疗助手` | ☐ | +| 2 | 描述 | 见上 | ☐ | +| 3 | AI 模型 | DeepSeek | ☐ | +| 4 | 系统提示词 | 复制本文档第 1 节 | ☐ | +| 5 | 用户提示词 | 复制本文档第 2 节（保留 `{data}` `{question}`）| ☐ | +| 6 | 历史聊天记录 | `0` | ☐ | +| 7 | 关联知识库 | ✅ 中医医疗知识库 | ☐ | +| 8 | 检索模式 | 混合检索 | ☐ | +| 9 | 相似度阈值 | `0.5` | ☐ | +| 10 | Top-N | `5` | ☐ | +| 11 | 最大引用字符数 | `3000` | ☐ | +| 12 | 无引用时回答策略 | 指定回复（拒绝编造）| ☐ | +| 13 | 问题优化 | ✅ 开启 | ☐ | +| 14 | 技能 | 留空 | ☐ | +| 15 | 开场白 | 复制本文档第 5 节（可选）| ☐ | +| 16 | **发布** | 右上角"保存并发布" | ☐ ⚠️ 必做 | + +--- + +## 7. 创建后必做的事 ⚠️ + +### 必做 1：发布智能体 + +新版 MaxKB **不会自动发布**，必须点右上角 **"保存并发布"**。 + +状态从"未发布"变成"**已发布**"才能用 API 调用。 + +### 必做 2：在调试窗口测试 + +进入智能体 → 调试窗口（右侧预览）→ 输入： + +``` +患者：男，45岁，胃脘胀满反复发作3年，加重1周。舌苔白腻，脉濡滑。 +任务：生成中医病历。 +``` + +期望返回：包含"辨证：痰湿中阻"、"治法：健脾化湿、理气和胃"、引用了知识库的煎法/证候资料。 + +### 必做 3：拿 API Key + +参见 [03_创建应用拿密钥.md](./03_创建应用拿密钥.md) 第 3 节"拿到三个钥匙"。 + +--- + +## 8. 常见问题 + +### Q1：调试时模型不回答，提示"未配置模型" + +回 MaxKB 设置 → 模型管理 → 添加一个 DeepSeek 大语言模型（带 API Key）。 + +### Q2：返回的内容里没有引用知识库 + +检查： +1. 智能体是否**关联**了知识库（不是只上传，要关联） +2. 用户提示词里是否含 `{data}` 变量 +3. 检索参数：相似度阈值是否过高（建议 0.5） + +### Q3：返回空 JSON 或不合法 JSON + +去系统提示词加一句： +``` +- 输出必须是单层 JSON 对象，不要带 markdown 代码块标记 +- 所有字符串值必须用双引号 +``` + +### Q4：返回的内容很长带很多解释 + +去系统提示词的"输出风格"加： +``` +- 字段精简，不带多余解释 +- 不要返回"以下是病历..."这种引导语 +- 直接返回 JSON 内容本身 +``` + +### Q5：API 调用还是返回"未发布" + +确认右上角状态显示"已发布"。**保存 ≠ 发布**，要单独点"发布"按钮。 + +--- + +## 9. 进阶：如果你以后想做"处方校验"专用智能体 + +可以再建一个智能体，专门校验处方合理性： + +**系统提示词（处方校验版）**： + +``` +你是一位严谨的中医处方审核专家，负责对医生开具的中药处方进行合理性、安全性校验。 + +【校验维度】 +1. 配伍禁忌：检查是否存在十八反、十九畏 +2. 剂量合理性：单味药剂量是否超出药典上限 +3. 证型匹配：药味与辨证是否对应 +4. 煎法标注：是否标注正确的煎法（先煎/后下/包煎等） +5. 委托调剂：是否符合委托调剂规则 +6. 妊娠禁忌：是否包含孕妇禁用药 + +【输出格式】 +返回 JSON： +{ + "passed": true/false, + "issues": [ + {"level": "error/warning/info", "field": "出问题的字段", "reason": "原因", "suggestion": "建议"} + ], + "summary": "总体评价" +} + +【规则】 +- error 级别必须阻断（如配伍禁忌） +- warning 级别提醒医生确认（如剂量偏大） +- 严格依据知识库中的"中医配伍禁忌"和"药品库"，不主观判断 +``` + +> 处方校验智能体走另一个 App ID，PHP 端按 `prescription_validate` 场景调用即可。 + +--- + +完成创建后：回 [03_创建应用拿密钥.md](./03_创建应用拿密钥.md) 拿 API Key → 继续 [04_配置GoAgent.md](./04_配置GoAgent.md) diff --git a/docs/maxkb-ai/README.md b/docs/maxkb-ai/README.md new file mode 100644 index 0000000..2ad3e0f --- /dev/null +++ b/docs/maxkb-ai/README.md @@ -0,0 +1,106 @@ +# MaxKB 知识库接入教程（零基础版） + +> 本教程面向**没接触过 MaxKB / RAG / Go Agent** 的同学，从 0 开始一步步带你把中医知识库接到 AI Agent 上。 +> +> 跟着做完后，效果：医生开病历 / 开处方时，AI 会先去知识库里查"煎法 / 委托调剂 / 中医证候 / ICD-10 / 药品库"等固定资料，再生成回答，结果更准、幻觉更少。 + +--- + +## 这个东西是干嘛的？ + +打个比方： +- **现在的 AI**：凭脑子里的训练知识回答（脑子里的知识可能过时、可能记错） +- **接入 MaxKB 后的 AI**：回答前先去你的资料库翻书，把翻到的内容当作参考再回答（更准、更可控） + +``` +医生发起请求 ──▶ AI 先去 MaxKB 查相关资料 ──▶ 资料塞进提示词 ──▶ AI 结合资料生成答案 + ↑ + 你录入的知识库 + （煎法、证候、药品、ICD-10…） +``` + +--- + +## 你需要准备什么 + +| 准备项 | 说明 | +|---|---| +| 一台能装 Docker 的服务器 | 推荐 Linux（你已经在用 1Panel，最简单） | +| 服务器至少 4G 内存 | MaxKB + 向量库吃内存，2G 会卡 | +| 服务器开放一个端口给 MaxKB | 比如 `8081`（**不要用 8080**，会和 Go Agent 冲突） | +| 知识库资料（已为你准备好） | [storage/maxkb_seed/](../../../../opt/1panel/www/sites/xk-api/index/xk-api/storage/maxkb_seed/) 下有 7 个 Markdown 文件 | + +--- + +## 学习路径（按顺序看） + +| 文档 | 做什么 | 预计耗时 | +|---|---|---| +| [01_部署MaxKB.md](./01_部署MaxKB.md) | 在服务器上装一个 MaxKB 平台 | 15 分钟 | +| [02_上传知识库.md](./02_上传知识库.md) | 把中医资料传到 MaxKB，让它能搜 | 10 分钟 | +| **[MaxKB创建内容.md](./MaxKB创建内容.md)** | **创建智能体时系统提示词/用户提示词/检索参数该怎么填**（直接复制版）| 5 分钟 | +| [03_创建应用拿密钥.md](./03_创建应用拿密钥.md) | 在 MaxKB 里建一个"应用"，拿到 API 钥匙 | 5 分钟 | +| [04_配置GoAgent.md](./04_配置GoAgent.md) | 改 Go Agent 配置文件，让它知道 MaxKB 在哪 | 5 分钟 | +| [05_打开PHP开关.md](./05_打开PHP开关.md) | 在数据库里把"启用知识库"的开关打开 | 5 分钟 | +| [06_修复检索词Bug.md](./06_修复检索词Bug.md) | ⚠️ **必做**：修复 PHP 不传检索词的 Bug | 10 分钟 | +| [07_验证与排错.md](./07_验证与排错.md) | 怎么测试接入是否成功？失败了怎么查？ | 按需 | +| **[08_本地知识库管理.md](./08_本地知识库管理.md)** | **MaxKB 免费版没有检索 API？改用本地知识库**（零部署、零成本） | 15 分钟 | + +> **怎么选 MaxKB vs 本地知识库？** +> +> - 你的 MaxKB 是**专业版（Pro）** → 走 [01-07](./01_部署MaxKB.md)，体验最好（支持语义检索） +> - 你的 MaxKB 是**免费版** → 直接跳到 [08_本地知识库管理.md](./08_本地知识库管理.md)，5 步搞定 + +**全部做完总耗时：约 55 分钟** + +--- + +## 整体架构图（看一眼就懂） + +``` +┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 你的服务器 │ +│ │ +│ ┌──────────────┐ 检索 ┌──────────────────┐ │ +│ │ MaxKB 平台 │ ◀───────────── │ Go Agent │ │ +│ │ (端口 8081) │ ────────────▶ │ (端口 8080) │ │ +│ │ │ 返回文档片段 │ │ │ +│ │ 你的中医资料 │ │ - 拼 system 消息 │ │ +│ │ (煎法/证候) │ │ - 调 DeepSeek │ │ +│ └──────────────┘ └────────┬─────────┘ │ +│ │ HTTP │ +│ ▼ │ +│ ┌──────────────────┐ │ +│ │ PHP (xk-api) │ │ +│ │ │ │ +│ │ - 拼业务提示词 │ │ +│ │ - 调 Go Agent │ │ +│ │ - 写入数据库 │ │ +│ └────────┬─────────┘ │ +│ │ │ +└────────────────────────────────────────────┼──────────────────────┘ + │ + ▼ + ┌──────────────┐ + │ 医生小程序 │ + └──────────────┘ +``` + +--- + +## 常见名词解释（小白专用） + +| 名词 | 大白话解释 | +|---|---| +| **MaxKB** | 一个开源的"知识库 + AI"平台，你把资料扔进去，它帮你建索引、做检索，AI 调它就能"翻书" | +| **RAG** | Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。就是"先翻书再回答"的技术统称 | +| **知识库** | MaxKB 里的概念，相当于一个文件夹，装着一堆相关文档 | +| **应用 / 智能体** | MaxKB 里的概念，相当于"一个对外开放的 API 入口"，关联到一个或多个知识库。
⚠️ **注意版本差异**：MaxKB **老版（1.x/2.x）叫"应用"**，**新版（4.x）叫"智能体"**。两个是同一个东西，底层 API 完全一样。如果你界面里看到的是"智能体"，把它当"应用"看就行。 | +| **API Key** | 一串密码，调 API 时带着它证明"我是合法用户"。老版以 `application-` 开头，新版可能是 `application-` 或 `agent-` 开头 | +| **App ID** | 应用 ID，类似"应用编号"，UUID 格式（8-4-4-4-12），调 API 时拼在 URL 里 | +| **向量化** | 把文字转成数字数组的过程，方便算相似度。MaxKB 自动做，你不用管 | +| **TopK** | 检索时返回"最相关的前 K 条"，K 一般填 5（既够用又不刷屏） | + +--- + +下一步：开始 [01_部署MaxKB.md](./01_部署MaxKB.md) diff --git a/go.mod b/go.mod new file mode 100644 index 0000000..f6e6ec9 --- /dev/null +++ b/go.mod @@ -0,0 +1,50 @@ +module tcm-agent + +go 1.25.0 + +require ( + github.com/gin-gonic/gin v1.10.0 + github.com/golang-jwt/jwt/v5 v5.2.0 + github.com/ledongthuc/pdf v0.0.0-20250511090121-5959a4027728 + github.com/xuri/excelize/v2 v2.11.0 + golang.org/x/net v0.56.0 + golang.org/x/text v0.38.0 + gopkg.in/yaml.v3 v3.0.1 + gorm.io/driver/mysql v1.6.0 + gorm.io/gorm v1.31.2 +) + +require ( + filippo.io/edwards25519 v1.1.0 // indirect + github.com/bytedance/sonic v1.11.6 // indirect + github.com/bytedance/sonic/loader v0.1.1 // indirect + github.com/cloudwego/base64x v0.1.4 // indirect + github.com/cloudwego/iasm v0.2.0 // indirect + github.com/gabriel-vasile/mimetype v1.4.3 // indirect + github.com/gin-contrib/sse v0.1.0 // indirect + github.com/go-playground/locales v0.14.1 // indirect + github.com/go-playground/universal-translator v0.18.1 // indirect + github.com/go-playground/validator/v10 v10.20.0 // indirect + github.com/go-sql-driver/mysql v1.8.1 // indirect + github.com/goccy/go-json v0.10.2 // indirect + github.com/jinzhu/inflection v1.0.0 // indirect + github.com/jinzhu/now v1.1.5 // indirect + github.com/json-iterator/go v1.1.12 // indirect + github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.2.7 // indirect + github.com/leodido/go-urn v1.4.0 // indirect + github.com/mattn/go-isatty v0.0.20 // indirect + github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180306012644-bacd9c7ef1dd // indirect + github.com/modern-go/reflect2 v1.0.2 // indirect + github.com/pelletier/go-toml/v2 v2.2.2 // indirect + github.com/richardlehane/mscfb v1.0.7 // indirect + github.com/richardlehane/msoleps v1.0.6 // indirect + github.com/tiendc/go-deepcopy v1.7.2 // indirect + github.com/twitchyliquid64/golang-asm v0.15.1 // indirect + github.com/ugorji/go/codec v1.2.12 // indirect + github.com/xuri/efp v0.0.1 // indirect + github.com/xuri/nfp v0.0.2-0.20250530014748-2ddeb826f9a9 // indirect + golang.org/x/arch v0.8.0 // indirect + golang.org/x/crypto v0.53.0 // indirect + golang.org/x/sys v0.46.0 // indirect + google.golang.org/protobuf v1.34.1 // indirect +) diff --git a/go.sum b/go.sum new file mode 100644 index 0000000..5c2987e --- /dev/null +++ b/go.sum @@ -0,0 +1,124 @@ +filippo.io/edwards25519 v1.1.0 h1:FNf4tywRC1HmFuKW5xopWpigGjJKiJSV0Cqo0cJWDaA= +filippo.io/edwards25519 v1.1.0/go.mod h1:BxyFTGdWcka3PhytdK4V28tE5sGfRvvvRV7EaN4VDT4= +github.com/bytedance/sonic v1.11.6 h1:oUp34TzMlL+OY1OUWxHqsdkgC/Zfc85zGqw9siXjrc0= +github.com/bytedance/sonic v1.11.6/go.mod h1:LysEHSvpvDySVdC2f87zGWf6CIKJcAvqab1ZaiQtds4= +github.com/bytedance/sonic/loader v0.1.1 h1:c+e5Pt1k/cy5wMveRDyk2X4B9hF4g7an8N3zCYjJFNM= +github.com/bytedance/sonic/loader v0.1.1/go.mod h1:ncP89zfokxS5LZrJxl5z0UJcsk4M4yY2JpfqGeCtNLU= +github.com/cloudwego/base64x v0.1.4 h1:jwCgWpFanWmN8xoIUHa2rtzmkd5J2plF/dnLS6Xd/0Y= +github.com/cloudwego/base64x v0.1.4/go.mod h1:0zlkT4Wn5C6NdauXdJRhSKRlJvmclQ1hhJgA0rcu/8w= +github.com/cloudwego/iasm v0.2.0 h1:1KNIy1I1H9hNNFEEH3DVnI4UujN+1zjpuk6gwHLTssg= +github.com/cloudwego/iasm v0.2.0/go.mod h1:8rXZaNYT2n95jn+zTI1sDr+IgcD2GVs0nlbbQPiEFhY= +github.com/davecgh/go-spew v1.1.0/go.mod h1:J7Y8YcW2NihsgmVo/mv3lAwl/skON4iLHjSsI+c5H38= +github.com/davecgh/go-spew v1.1.1 h1:vj9j/u1bqnvCEfJOwUhtlOARqs3+rkHYY13jYWTU97c= +github.com/davecgh/go-spew v1.1.1/go.mod h1:J7Y8YcW2NihsgmVo/mv3lAwl/skON4iLHjSsI+c5H38= +github.com/gabriel-vasile/mimetype v1.4.3 h1:in2uUcidCuFcDKtdcBxlR0rJ1+fsokWf+uqxgUFjbI0= +github.com/gabriel-vasile/mimetype v1.4.3/go.mod h1:d8uq/6HKRL6CGdk+aubisF/M5GcPfT7nKyLpA0lbSSk= +github.com/gin-contrib/sse v0.1.0 h1:Y/yl/+YNO8GZSjAhjMsSuLt29uWRFHdHYUb5lYOV9qE= +github.com/gin-contrib/sse v0.1.0/go.mod h1:RHrZQHXnP2xjPF+u1gW/2HnVO7nvIa9PG3Gm+fLHvGI= +github.com/gin-gonic/gin v1.10.0 h1:nTuyha1TYqgedzytsKYqna+DfLos46nTv2ygFy86HFU= +github.com/gin-gonic/gin v1.10.0/go.mod h1:4PMNQiOhvDRa013RKVbsiNwoyezlm2rm0uX/T7kzp5Y= +github.com/go-playground/assert/v2 v2.2.0 h1:JvknZsQTYeFEAhQwI4qEt9cyV5ONwRHC+lYKSsYSR8s= +github.com/go-playground/assert/v2 v2.2.0/go.mod h1:VDjEfimB/XKnb+ZQfWdccd7VUvScMdVu0Titje2rxJ4= +github.com/go-playground/locales v0.14.1 h1:EWaQ/wswjilfKLTECiXz7Rh+3BjFhfDFKv/oXslEjJA= +github.com/go-playground/locales v0.14.1/go.mod h1:hxrqLVvrK65+Rwrd5Fc6F2O76J/NuW9t0sjnWqG1slY= +github.com/go-playground/universal-translator v0.18.1 h1:Bcnm0ZwsGyWbCzImXv+pAJnYK9S473LQFuzCbDbfSFY= +github.com/go-playground/universal-translator v0.18.1/go.mod h1:xekY+UJKNuX9WP91TpwSH2VMlDf28Uj24BCp08ZFTUY= +github.com/go-playground/validator/v10 v10.20.0 h1:K9ISHbSaI0lyB2eWMPJo+kOS/FBExVwjEviJTixqxL8= +github.com/go-playground/validator/v10 v10.20.0/go.mod h1:dbuPbCMFw/DrkbEynArYaCwl3amGuJotoKCe95atGMM= +github.com/go-sql-driver/mysql v1.8.1 h1:LedoTUt/eveggdHS9qUFC1EFSa8bU2+1pZjSRpvNJ1Y= +github.com/go-sql-driver/mysql v1.8.1/go.mod h1:wEBSXgmK//2ZFJyE+qWnIsVGmvmEKlqwuVSjsCm7DZg= +github.com/goccy/go-json v0.10.2 h1:CrxCmQqYDkv1z7lO7Wbh2HN93uovUHgrECaO5ZrCXAU= +github.com/goccy/go-json v0.10.2/go.mod h1:6MelG93GURQebXPDq3khkgXZkazVtN9CRI+MGFi0w8I= +github.com/golang-jwt/jwt/v5 v5.2.0 h1:d/ix8ftRUorsN+5eMIlF4T6J8CAt9rch3My2winC1Jw= +github.com/golang-jwt/jwt/v5 v5.2.0/go.mod h1:pqrtFR0X4osieyHYxtmOUWsAWrfe1Q5UVIyoH402zdk= +github.com/google/go-cmp v0.5.5 h1:Khx7svrCpmxxtHBq5j2mp/xVjsi8hQMfNLvJFAlrGgU= +github.com/google/go-cmp v0.5.5/go.mod h1:v8dTdLbMG2kIc/vJvl+f65V22dbkXbowE6jgT/gNBxE= +github.com/google/gofuzz v1.0.0/go.mod h1:dBl0BpW6vV/+mYPU4Po3pmUjxk6FQPldtuIdl/M65Eg= +github.com/jinzhu/inflection v1.0.0 h1:K317FqzuhWc8YvSVlFMCCUb36O/S9MCKRDI7QkRKD/E= +github.com/jinzhu/inflection v1.0.0/go.mod h1:h+uFLlag+Qp1Va5pdKtLDYj+kHp5pxUVkryuEj+Srlc= +github.com/jinzhu/now v1.1.5 h1:/o9tlHleP7gOFmsnYNz3RGnqzefHA47wQpKrrdTIwXQ= +github.com/jinzhu/now v1.1.5/go.mod h1:d3SSVoowX0Lcu0IBviAWJpolVfI5UJVZZ7cO71lE/z8= +github.com/json-iterator/go v1.1.12 h1:PV8peI4a0ysnczrg+LtxykD8LfKY9ML6u2jnxaEnrnM= +github.com/json-iterator/go v1.1.12/go.mod h1:e30LSqwooZae/UwlEbR2852Gd8hjQvJoHmT4TnhNGBo= +github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.0.9/go.mod h1:FInQzS24/EEf25PyTYn52gqo7WaD8xa0213Md/qVLRg= +github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.2.7 h1:ZWSB3igEs+d0qvnxR/ZBzXVmxkgt8DdzP6m9pfuVLDM= +github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.2.7/go.mod h1:Lcz8mBdAVJIBVzewtcLocK12l3Y+JytZYpaMropDUws= +github.com/knz/go-libedit v1.10.1/go.mod h1:MZTVkCWyz0oBc7JOWP3wNAzd002ZbM/5hgShxwh4x8M= +github.com/ledongthuc/pdf v0.0.0-20250511090121-5959a4027728 h1:QwWKgMY28TAXaDl+ExRDqGQltzXqN/xypdKP86niVn8= +github.com/ledongthuc/pdf v0.0.0-20250511090121-5959a4027728/go.mod h1:1fEHWurg7pvf5SG6XNE5Q8UZmOwex51Mkx3SLhrW5B4= +github.com/leodido/go-urn v1.4.0 h1:WT9HwE9SGECu3lg4d/dIA+jxlljEa1/ffXKmRjqdmIQ= +github.com/leodido/go-urn v1.4.0/go.mod h1:bvxc+MVxLKB4z00jd1z+Dvzr47oO32F/QSNjSBOlFxI= +github.com/mattn/go-isatty v0.0.20 h1:xfD0iDuEKnDkl03q4limB+vH+GxLEtL/jb4xVJSWWEY= +github.com/mattn/go-isatty v0.0.20/go.mod h1:W+V8PltTTMOvKvAeJH7IuucS94S2C6jfK/D7dTCTo3Y= +github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.22 h1:2gZY6PC6kBnID23Tichd1K+Z0oS6nE/XwU+Vz/5o4kU= +github.com/mattn/go-sqlite3 v1.14.22/go.mod h1:Uh1q+B4BYcTPb+yiD3kU8Ct7aC0hY9fxUwlHK0RXw+Y= +github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180228061459-e0a39a4cb421/go.mod h1:6dJC0mAP4ikYIbvyc7fijjWJddQyLn8Ig3JB5CqoB9Q= +github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180306012644-bacd9c7ef1dd h1:TRLaZ9cD/w8PVh93nsPXa1VrQ6jlwL5oN8l14QlcNfg= +github.com/modern-go/concurrent v0.0.0-20180306012644-bacd9c7ef1dd/go.mod h1:6dJC0mAP4ikYIbvyc7fijjWJddQyLn8Ig3JB5CqoB9Q= +github.com/modern-go/reflect2 v1.0.2 h1:xBagoLtFs94CBntxluKeaWgTMpvLxC4ur3nMaC9Gz0M= +github.com/modern-go/reflect2 v1.0.2/go.mod h1:yWuevngMOJpCy52FWWMvUC8ws7m/LJsjYzDa0/r8luk= +github.com/pelletier/go-toml/v2 v2.2.2 h1:aYUidT7k73Pcl9nb2gScu7NSrKCSHIDE89b3+6Wq+LM= +github.com/pelletier/go-toml/v2 v2.2.2/go.mod h1:1t835xjRzz80PqgE6HHgN2JOsmgYu/h4qDAS4n929Rs= +github.com/pmezard/go-difflib v1.0.0 h1:4DBwDE0NGyQoBHbLQYPwSUPoCMWR5BEzIk/f1lZbAQM= +github.com/pmezard/go-difflib v1.0.0/go.mod h1:iKH77koFhYxTK1pcRnkKkqfTogsbg7gZNVY4sRDYZ/4= +github.com/richardlehane/mscfb v1.0.7 h1:oeoiM0WE79vHwE8RpIYYvIAc8ajTH2mb6UZm55/+EB0= +github.com/richardlehane/mscfb v1.0.7/go.mod h1:pe0+IUIc0AHh0+teNzBlJCtSyZdFOGgV4ZK9bsoV+Jo= +github.com/richardlehane/msoleps v1.0.6 h1:9BvkpjvD+iUBalUY4esMwv6uBkfOip/Lzvd93jvR9gg= +github.com/richardlehane/msoleps v1.0.6/go.mod h1:BWev5JBpU9Ko2WAgmZEuiz4/u3ZYTKbjLycmwiWUfWg= +github.com/stretchr/objx v0.1.0/go.mod h1:HFkY916IF+rwdDfMAkV7OtwuqBVzrE8GR6GFx+wExME= +github.com/stretchr/objx v0.4.0/go.mod h1:YvHI0jy2hoMjB+UWwv71VJQ9isScKT/TqJzVSSt89Yw= +github.com/stretchr/objx v0.5.0/go.mod h1:Yh+to48EsGEfYuaHDzXPcE3xhTkx73EhmCGUpEOglKo= +github.com/stretchr/objx v0.5.2/go.mod h1:FRsXN1f5AsAjCGJKqEizvkpNtU+EGNCLh3NxZ/8L+MA= +github.com/stretchr/testify v1.3.0/go.mod h1:M5WIy9Dh21IEIfnGCwXGc5bZfKNJtfHm1UVUgZn+9EI= +github.com/stretchr/testify v1.7.0/go.mod h1:6Fq8oRcR53rry900zMqJjRRixrwX3KX962/h/Wwjteg= +github.com/stretchr/testify v1.7.1/go.mod h1:6Fq8oRcR53rry900zMqJjRRixrwX3KX962/h/Wwjteg= +github.com/stretchr/testify v1.8.0/go.mod h1:yNjHg4UonilssWZ8iaSj1OCr/vHnekPRkoO+kdMU+MU= +github.com/stretchr/testify v1.8.1/go.mod h1:w2LPCIKwWwSfY2zedu0+kehJoqGctiVI29o6fzry7u4= +github.com/stretchr/testify v1.8.4/go.mod h1:sz/lmYIOXD/1dqDmKjjqLyZ2RngseejIcXlSw2iwfAo= +github.com/stretchr/testify v1.9.0/go.mod h1:r2ic/lqez/lEtzL7wO/rwa5dbSLXVDPFyf8C91i36aY= +github.com/stretchr/testify v1.11.1 h1:7s2iGBzp5EwR7/aIZr8ao5+dra3wiQyKjjFuvgVKu7U= +github.com/stretchr/testify v1.11.1/go.mod h1:wZwfW3scLgRK+23gO65QZefKpKQRnfz6sD981Nm4B6U= +github.com/tiendc/go-deepcopy v1.7.2 h1:Ut2yYR7W9tWjTQitganoIue4UGxZwCcJy3orjrrIj44= +github.com/tiendc/go-deepcopy v1.7.2/go.mod h1:4bKjNC2r7boYOkD2IOuZpYjmlDdzjbpTRyCx+goBCJQ= +github.com/twitchyliquid64/golang-asm v0.15.1 h1:SU5vSMR7hnwNxj24w34ZyCi/FmDZTkS4MhqMhdFk5YI= +github.com/twitchyliquid64/golang-asm v0.15.1/go.mod h1:a1lVb/DtPvCB8fslRZhAngC2+aY1QWCk3Cedj/Gdt08= +github.com/ugorji/go/codec v1.2.12 h1:9LC83zGrHhuUA9l16C9AHXAqEV/2wBQ4nkvumAE65EE= +github.com/ugorji/go/codec v1.2.12/go.mod h1:UNopzCgEMSXjBc6AOMqYvWC1ktqTAfzJZUZgYf6w6lg= +github.com/xuri/efp v0.0.1 h1:fws5Rv3myXyYni8uwj2qKjVaRP30PdjeYe2Y6FDsCL8= +github.com/xuri/efp v0.0.1/go.mod h1:ybY/Jr0T0GTCnYjKqmdwxyxn2BQf2RcQIIvex5QldPI= +github.com/xuri/excelize/v2 v2.11.0 h1:HxaEFl6sRN2+8J5a8HaKq+0M4FsjBGMnWWtjOCPSG88= +github.com/xuri/excelize/v2 v2.11.0/go.mod h1:jxFLbzaIwGQ5ufFNvYfUOHqXhfPaNmP14KWfmNz2Uak= +github.com/xuri/nfp v0.0.2-0.20250530014748-2ddeb826f9a9 h1:+C0TIdyyYmzadGaL/HBLbf3WdLgC29pgyhTjAT/0nuE= +github.com/xuri/nfp v0.0.2-0.20250530014748-2ddeb826f9a9/go.mod h1:WwHg+CVyzlv/TX9xqBFXEZAuxOPxn2k1GNHwG41IIUQ= +golang.org/x/arch v0.0.0-20210923205945-b76863e36670/go.mod h1:5om86z9Hs0C8fWVUuoMHwpExlXzs5Tkyp9hOrfG7pp8= +golang.org/x/arch v0.8.0 h1:3wRIsP3pM4yUptoR96otTUOXI367OS0+c9eeRi9doIc= +golang.org/x/arch v0.8.0/go.mod h1:FEVrYAQjsQXMVJ1nsMoVVXPZg6p2JE2mx8psSWTDQys= +golang.org/x/crypto v0.53.0 h1:QZ4Muo8THX6CizN2vPPd5fBGHyogrdK9fG4wLPFUsto= +golang.org/x/crypto v0.53.0/go.mod h1:DNLU434OwVakk9PzuwV8w62mAJpRJL3vsgcfp4Qnsio= +golang.org/x/image v0.38.0 h1:5l+q+Y9JDC7mBOMjo4/aPhMDcxEptsX+Tt3GgRQRPuE= +golang.org/x/image v0.38.0/go.mod h1:/3f6vaXC+6CEanU4KJxbcUZyEePbyKbaLoDOe4ehFYY= +golang.org/x/net v0.56.0 h1:Rw8j/hFzGvJUZwNBXnAtf5sVDVt+65SK2C7IxCxZt5o= +golang.org/x/net v0.56.0/go.mod h1:D3Ku6r+V6JROoZK144D2XfMHFcMq/0zSfLelVTCFKec= +golang.org/x/sys v0.5.0/go.mod h1:oPkhp1MJrh7nUepCBck5+mAzfO9JrbApNNgaTdGDITg= +golang.org/x/sys v0.6.0/go.mod h1:oPkhp1MJrh7nUepCBck5+mAzfO9JrbApNNgaTdGDITg= +golang.org/x/sys v0.46.0 h1:noSf2Fq6F8DBgS+LysIkx7rIExoNHJsxOAtPp4rthXw= +golang.org/x/sys v0.46.0/go.mod h1:4GL1E5IUh+htKOUEOaiffhrAeqysfVGipDYzABqnCmw= +golang.org/x/text v0.38.0 h1:sXmwo9DwP3OK9EZ7PqAdaooSGozfl/3a6/xJcbzPRhE= +golang.org/x/text v0.38.0/go.mod h1:YXZt3QhHUKYT53r2lLKFIVi6Ao1jdzrTR/KQ09qyxF4= +golang.org/x/xerrors v0.0.0-20191204190536-9bdfabe68543 h1:E7g+9GITq07hpfrRu66IVDexMakfv52eLZ2CXBWiKr4= +golang.org/x/xerrors v0.0.0-20191204190536-9bdfabe68543/go.mod h1:I/5z698sn9Ka8TeJc9MKroUUfqBBauWjQqLJ2OPfmY0= +google.golang.org/protobuf v1.34.1 h1:9ddQBjfCyZPOHPUiPxpYESBLc+T8P3E+Vo4IbKZgFWg= +google.golang.org/protobuf v1.34.1/go.mod h1:c6P6GXX6sHbq/GpV6MGZEdwhWPcYBgnhAHhKbcUYpos= +gopkg.in/check.v1 v0.0.0-20161208181325-20d25e280405 h1:yhCVgyC4o1eVCa2tZl7eS0r+SDo693bJlVdllGtEeKM= +gopkg.in/check.v1 v0.0.0-20161208181325-20d25e280405/go.mod h1:Co6ibVJAznAaIkqp8huTwlJQCZ016jof/cbN4VW5Yz0= +gopkg.in/yaml.v3 v3.0.0-20200313102051-9f266ea9e77c/go.mod h1:K4uyk7z7BCEPqu6E+C64Yfv1cQ7kz7rIZviUmN+EgEM= +gopkg.in/yaml.v3 v3.0.1 h1:fxVm/GzAzEWqLHuvctI91KS9hhNmmWOoWu0XTYJS7CA= +gopkg.in/yaml.v3 v3.0.1/go.mod h1:K4uyk7z7BCEPqu6E+C64Yfv1cQ7kz7rIZviUmN+EgEM= +gorm.io/driver/mysql v1.6.0 h1:eNbLmNTpPpTOVZi8MMxCi2aaIm0ZpInbORNXDwyLGvg= +gorm.io/driver/mysql v1.6.0/go.mod h1:D/oCC2GWK3M/dqoLxnOlaNKmXz8WNTfcS9y5ovaSqKo= +gorm.io/driver/sqlite v1.6.0 h1:WHRRrIiulaPiPFmDcod6prc4l2VGVWHz80KspNsxSfQ= +gorm.io/driver/sqlite v1.6.0/go.mod h1:AO9V1qIQddBESngQUKWL9yoH93HIeA1X6V633rBwyT8= +gorm.io/gorm v1.31.2 h1:3o8FXNo9v9S858gil+3LlZA1LkCOzgb4g5BL64FgaCo= +gorm.io/gorm v1.31.2/go.mod h1:XyQVbO2k6YkOis7C2437jSit3SsDK72s7n7rsSHd+Gs= +nullprogram.com/x/optparse v1.0.0/go.mod h1:KdyPE+Igbe0jQUrVfMqDMeJQIJZEuyV7pjYmp6pbG50= +rsc.io/pdf v0.1.1/go.mod h1:n8OzWcQ6Sp37PL01nO98y4iUCRdTGarVfzxY20ICaU4= diff --git a/internal/agent/budget.go b/internal/agent/budget.go new file mode 100644 index 0000000..223fa04 --- /dev/null +++ b/internal/agent/budget.go @@ -0,0 +1,179 @@ +package agent + +// ======================================================================== +// TokenBudget —— 单次 AI 任务的 Token 预算累加器 +// ======================================================================== +// 作用： +// 给一次 AI 生成任务设置"总 token 上限"，跨多轮 LLM 调用累加， +// 超过预算时主动中止，避免： +// 1. Agent 死循环/工具反复触发导致单请求烧几十万 token（成本失控） +// 2. 模型无限复读（罕见但发生过，会撑爆 max_tokens 之外的总账） +// 3. 用户构造超长 prompt 攻击 +// +// 与厂商 max_tokens 的区别： +// - 厂商 max_tokens：控制"单次响应"输出 token 数，无法跨轮累加 +// - TokenBudget ：控制"整次任务"累计 token 数（prompt+completion 一起算）， +// 是 Agent 客户端层面的二级防护 +// +// 使用方式： +// budget := NewTokenBudget(8000) // 后台配置 ai_token_budget_per_request +// for { +// maxTok := budget.CalcMaxTokensForCall(cfg.MaxPerCall) +// result := client.ChatWithOpts(ctx, msgs, tools, ChatOpts{MaxTokens: maxTok}) +// budget.Consume(result.PromptTokens, result.CompletionTokens) +// if budget.IsExceeded() { break } // 触发软中止 +// } +// ======================================================================== + +import ( + "fmt" + "sync" +) + +// ErrBudgetExceeded 预算超限错误（ReactLoop 据此判定软中止） +// +// 调用方应该捕获本错误后返回"已生成的部分内容"，而不是直接报错给用户 +var ErrBudgetExceeded = fmt.Errorf("token budget exceeded") + +// TokenBudget Token 预算累加器（线程安全） +type TokenBudget struct { + mu sync.Mutex + used int // 已用 token 数（prompt + completion 累加） + limit int // 上限（0 表示不限制） + exceeded bool // 是否已超限 + maxPerCall int // 单次调用最大输出 token 数（用于 CalcMaxTokensForCall） +} + +// NewTokenBudget 创建预算器 +// +// 参数： +// - limit - 单任务总 token 上限（0 表示不限） +// - maxPerCall- 单次 LLM 调用输出 token 上限（透传厂商 max_tokens） +func NewTokenBudget(limit, maxPerCall int) *TokenBudget { + if limit < 0 { + limit = 0 + } + if maxPerCall < 0 { + maxPerCall = 0 + } + return &TokenBudget{ + limit: limit, + maxPerCall: maxPerCall, + } +} + +// Consume 累加一次 LLM 调用的 token 用量 +// +// 参数： +// - promptTokens - 本次输入 token 数 +// - completionTokens - 本次输出 token 数 +func (b *TokenBudget) Consume(promptTokens, completionTokens int) { + if b == nil { + return + } + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + b.used += promptTokens + completionTokens + if b.limit > 0 && b.used > b.limit { + b.exceeded = true + } +} + +// IsExceeded 是否已超限 +func (b *TokenBudget) IsExceeded() bool { + if b == nil { + return false + } + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + return b.exceeded +} + +// Used 已用 token 数 +func (b *TokenBudget) Used() int { + if b == nil { + return 0 + } + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + return b.used +} + +// Remaining 剩余可用 token 数（limit=0 时返回 -1 表示不限） +func (b *TokenBudget) Remaining() int { + if b == nil { + return -1 + } + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + if b.limit == 0 { + return -1 + } + r := b.limit - b.used + if r < 0 { + return 0 + } + return r +} + +// CalcMaxTokensForCall 计算下一次 LLM 调用应该传给厂商的 max_tokens 值 +// +// 策略：取 min(配置的单次上限, 剩余预算) +// - 配置的单次上限：ai_token_max_per_call（如 2048） +// - 剩余预算：limit - used（如剩余 1000，则这次最多 1000，否则必然超） +// +// 注意：剩余预算只算 completion 部分（厂商 max_tokens 限制的就是 completion）， +// 但这里无法预知下一次的 prompt token，所以是粗略估算（保守取值，宁可少生成） +func (b *TokenBudget) CalcMaxTokensForCall(cfgMaxPerCall int) int { + if b == nil { + return cfgMaxPerCall + } + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + + // 没设上限 → 用 cfg 值 + if b.limit == 0 { + if cfgMaxPerCall > 0 { + return cfgMaxPerCall + } + return 2048 // 兜底 + } + + // 有上限：取 min(cfgMaxPerCall, 剩余) + upper := cfgMaxPerCall + if upper <= 0 { + upper = b.maxPerCall + } + if upper <= 0 { + upper = 2048 + } + remain := b.limit - b.used + if remain < upper { + if remain < 1 { + return 1 // 至少给 1，避免厂商报错"max_tokens 必须 > 0" + } + return remain + } + return upper +} + +// Snapshot 取一份只读快照（用于日志/返回给上层） +func (b *TokenBudget) Snapshot() BudgetSnapshot { + if b == nil { + return BudgetSnapshot{} + } + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + return BudgetSnapshot{ + Used: b.used, + Limit: b.limit, + Exceeded: b.exceeded, + } +} + +// BudgetSnapshot 预算快照（只读） +type BudgetSnapshot struct { + Used int `json:"used"` // 已用 token + Limit int `json:"limit"` // 上限（0=不限） + Exceeded bool `json:"exceeded"` // 是否超限 +} diff --git a/internal/agent/emr_agent.go b/internal/agent/emr_agent.go new file mode 100644 index 0000000..d08135e --- /dev/null +++ b/internal/agent/emr_agent.go @@ -0,0 +1,204 @@ +package agent + +import ( + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "log" + "strings" +) + +// ======================================================================== +// 病历生成 Agent (EMR Generator) +// ======================================================================== +// 场景说明： +// 患者提供主诉和病史 → Agent 生成符合《中医病历书写规范》的结构化病历 +// +// 模型路由： +// 默认路由到 "emr-generator" → 配置中指向 DeepSeek/gpt-4o 等强推理模型 +// +// 生命周期： +// ① 感知：接收患者主诉+病史 +// ② 规划：检索病历模板 → 标准化术语 → 生成初稿 +// ③ 检索：调 MaxKB 获取病历书写规范 +// ④ 工具：查 HIS 获取既往病史 +// ⑤ 反思：规则引擎质控 → 不通过则修正 +// ⑥ 输出：结构化病历 JSON +// ======================================================================== + +// EMRGenerator 病历生成 Agent +type EMRGenerator struct { + runner *Runner + scene string // 场景名（用于模型路由） +} + +// EMRRequest 病历生成请求 +type EMRRequest struct { + PatientID string `json:"patient_id" binding:"required"` // 患者 ID + ChiefComplaint string `json:"chief_complaint" binding:"required"` // 主诉 + HistoryNotes string `json:"history_notes"` // 病史补充 + Allergies []string `json:"allergies"` // 过敏史 + PastIllness []string `json:"past_illness"` // 既往病史 +} + +// EMRResponse 病历生成响应 +type EMRResponse struct { + SessionID string `json:"session_id"` + Draft string `json:"draft"` // 病历草稿（自然语言） + Structured string `json:"structured"` // 结构化 JSON + Issues []string `json:"issues"` // 质控问题 + Status string `json:"status"` // success / need_revision +} + +// NewEMRGenerator 创建病历生成 Agent +// +// 参数： +// runner - Agent 引擎（提供模型路由、工具、会话管理） +// scene - 场景名（对应 config.yaml 中 routes 的 key，为空则用默认） +func NewEMRGenerator(runner *Runner, scene string) *EMRGenerator { + if scene == "" { + scene = "emr-generator" // 默认场景名 + } + return &EMRGenerator{ + runner: runner, + scene: scene, + } +} + +// Generate 执行病历生成（完整 Agent 生命周期） +func (g *EMRGenerator) Generate(ctx context.Context, req *EMRRequest) (*EMRResponse, error) { + // ===== ① 感知阶段 ===== + // 创建会话，绑定场景名（Runner 会根据场景路由到对应模型） + session := g.runner.CreateSession(req.PatientID, g.scene) + log.Printf("[病历Agent] 开始 | 患者:%s 会话:%s 场景:%s", + req.PatientID, session.ID, g.scene) + + // 注入系统提示词（约束 LLM 行为） + systemPrompt := `你是一位资深的中医主治医师，擅长书写规范化的中医门诊病历。 +请严格按照以下结构输出病历： +1. 主诉（Chief Complaint）：简洁概括主要症状+持续时间 +2. 现病史（History of Present Illness）：按时间线描述病情演变 +3. 既往史（Past History）：既往疾病、手术、过敏 +4. 舌象（Tongue）：舌质、舌苔描述 +5. 脉象（Pulse）：脉象特征 +6. 辨证分析（Pattern Differentiation）：八纲辨证+脏腑辨证 +7. 西医诊断（Western Diagnosis） +8. 中医诊断（TCM Diagnosis）：证型 + +要求：术语规范，使用标准中医术语，不遗漏关键信息。` + + session.History = append(session.History, Message{ + Role: "system", Content: systemPrompt, Timestamp: 0, + }) + + // 构造用户输入 + userInput := fmt.Sprintf(`患者主诉：%s + +患者补充病史：%s + +过敏史：%v +既往病史：%v + +请生成完整中医病历。`, req.ChiefComplaint, req.HistoryNotes, req.Allergies, req.PastIllness) + + // ===== ②~⑤ Agent 推理循环 ===== + // Runner.Run 内部会： + // 1. 通过 ModelRouter 获取当前场景的 LLM + // 2. LLM 自主决定调用哪些工具（MaxKB 检索、HIS 查询等） + // 3. 工具结果喂回 LLM，循环直到产出最终答案 + result, err := g.runner.Run(ctx, session.ID, userInput) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[病历Agent] 执行失败: %w", err) + } + + // ===== ⑥ 规则引擎质控（独立于 LLM 的硬校验） ===== + issues := checkEMRQuality(result) + + resp := &EMRResponse{ + SessionID: session.ID, + Draft: result, + Issues: issues, + } + + // ===== ⑦ 反思阶段 ===== + if len(issues) > 0 { + // 有问题 → 让 Agent 基于反馈修正 + log.Printf("[病历Agent] 质控发现问题，进入反思修正 | 问题:%v", issues) + revisionInput := fmt.Sprintf("请修正以下病历中的问题：\n%s\n\n原病历：\n%s", + strings.Join(issues, "\n"), result) + revised, err := g.runner.Run(ctx, session.ID, revisionInput) + if err == nil { + resp.Draft = revised + resp.Issues = checkEMRQuality(revised) + } + resp.Status = "need_revision" + } else { + resp.Status = "success" + } + + // 提取结构化字段 + resp.Structured = extractStructuredEMR(resp.Draft) + + log.Printf("[病历Agent] 完成 | 会话:%s 状态:%s 问题数:%d", + session.ID, resp.Status, len(resp.Issues)) + return resp, nil +} + +// ======================================================================== +// 内部辅助函数 +// ======================================================================== + +// checkEMRQuality 病历质控检查 +// +// 注意：这里只做简单的文本检查。 +// 生产环境应调用 rule 包的 EMRQualityChecker（更完整的规则集）。 +func checkEMRQuality(emrText string) []string { + issues := make([]string, 0) + + requiredFields := []string{"主诉", "舌", "脉", "诊断"} + for _, field := range requiredFields { + if !strings.Contains(emrText, field) { + issues = append(issues, fmt.Sprintf("【缺失】病历缺少「%s」字段", field)) + } + } + + // 口语术语检查 + slangMap := map[string]string{ + "胃不舒服": "胃脘不适", "头晕": "眩晕", "心慌": "心悸", + "睡不着": "失眠", "吃不下": "纳差", "拉肚子": "泄泻", + } + for slang, standard := range slangMap { + if strings.Contains(emrText, slang) { + issues = append(issues, fmt.Sprintf("【术语】建议将「%s」改为「%s」", slang, standard)) + } + } + + return issues +} + +// extractStructuredEMR 从自然语言病历中提取结构化字段 +func extractStructuredEMR(draft string) string { + structured := map[string]string{ + "chief_complaint": extractField(draft, "主诉"), + "tongue": extractField(draft, "舌象"), + "pulse": extractField(draft, "脉象"), + "diagnosis_tcm": extractField(draft, "中医诊断"), + "diagnosis_wm": extractField(draft, "西医诊断"), + } + b, _ := json.Marshal(structured) + return string(b) +} + +// extractField 简单提取字段值（生产环境建议用 LLM + NER） +func extractField(text, fieldName string) string { + lines := strings.Split(text, "\n") + for _, line := range lines { + if strings.Contains(line, fieldName) { + parts := strings.SplitN(line, "：", 2) + if len(parts) == 2 { + return strings.TrimSpace(parts[1]) + } + } + } + return "" +} diff --git a/internal/agent/prescription_agent.go b/internal/agent/prescription_agent.go new file mode 100644 index 0000000..b9d2bdf --- /dev/null +++ b/internal/agent/prescription_agent.go @@ -0,0 +1,223 @@ +package agent + +import ( + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "log" + "strings" + + "tcm-agent/internal/rule" +) + +// ======================================================================== +// 处方生成 Agent (Prescription Generator) +// ======================================================================== +// 场景说明： +// 已有结构化病历 → Agent 辨证 → 检索经典方剂 → 生成中药处方 +// +// 模型路由： +// 默认路由到 "prescription" → 配置中指向 GPT-4o/DeepSeek 等 +// +// 三层安全防护： +// Layer 3: 医生人工审核（Human-in-the-Loop） +// Layer 2: 规则引擎硬校验（十八反/十九畏/剂量/孕妇） +// Layer 1: MaxKB 知识库提供权威药典依据 +// ======================================================================== + +// PrescriptionGenerator 处方生成 Agent +type PrescriptionGenerator struct { + runner *Runner + scene string // 场景名 +} + +// PrescriptionRequest 处方生成请求 +type PrescriptionRequest struct { + PatientID string `json:"patient_id" binding:"required"` + EMRText string `json:"emr_text" binding:"required"` + Diagnosis string `json:"diagnosis" binding:"required"` + Age int `json:"age"` + IsPregnant bool `json:"is_pregnant"` + Allergies []string `json:"allergies"` +} + +// PrescriptionResponse 处方生成响应 +type PrescriptionResponse struct { + SessionID string `json:"session_id"` + Prescription *Prescription `json:"prescription"` + Draft string `json:"draft"` + Warnings []string `json:"warnings"` + Blocked bool `json:"blocked"` + Status string `json:"status"` // success/blocked/need_review +} + +// Prescription 结构化处方 +type Prescription struct { + FormulaName string `json:"formula_name"` + Herbs []Herb `json:"herbs"` + Instructions string `json:"instructions"` + Contraindications string `json:"contraindications"` + Duration int `json:"duration"` +} + +// Herb 单味药 +type Herb struct { + Name string `json:"name"` + Dose float64 `json:"dose"` + Unit string `json:"unit"` + Decoction string `json:"decoction"` +} + +// NewPrescriptionGenerator 创建处方生成 Agent +func NewPrescriptionGenerator(runner *Runner, scene string) *PrescriptionGenerator { + if scene == "" { + scene = "prescription" + } + return &PrescriptionGenerator{ + runner: runner, + scene: scene, + } +} + +// Generate 执行处方生成（完整 Agent 生命周期） +func (g *PrescriptionGenerator) Generate(ctx context.Context, req *PrescriptionRequest) (*PrescriptionResponse, error) { + // ===== ① 感知阶段 ===== + session := g.runner.CreateSession(req.PatientID, g.scene) + log.Printf("[处方Agent] 开始 | 患者:%s 诊断:%s 会话:%s 场景:%s", + req.PatientID, req.Diagnosis, session.ID, g.scene) + + // 注入系统提示词 + systemPrompt := `你是一位资深的中医师，精通经方与时方应用。 +请根据患者病历和中医诊断，遵循以下原则开具处方： + +1. 辨证论治：严格依据证型选择方剂 +2. 君臣佐使：明确君药、臣药、佐药、使药 +3. 剂量合规：参考《中国药典》2020版剂量范围 +4. 煎服法：注明先煎、后下、包煎等特殊煎法 +5. 配伍禁忌：绝对避免十八反、十九畏 +6. 特殊人群：孕妇慎用活血破血药，儿童减量 + +输出格式：先给出方剂名称和辨证思路，再逐味列出药材、剂量、煎法。` + + session.History = append(session.History, Message{ + Role: "system", Content: systemPrompt, Timestamp: 0, + }) + + // 构造用户输入 + userInput := fmt.Sprintf(`【病历】 +%s + +【中医诊断】%s +【患者年龄】%d岁 +【是否孕妇】%v +【过敏史】%v + +请开具中药处方。`, req.EMRText, req.Diagnosis, req.Age, req.IsPregnant, req.Allergies) + + // ===== ②~⑤ Agent 推理循环 ===== + // LLM 会自主决定： + // → 调 MaxKB 检索对应证型的经典方剂 + // → 调药典工具验证每味药剂量 + // → 生成处方初稿 + result, err := g.runner.Run(ctx, session.ID, userInput) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[处方Agent] 执行失败: %w", err) + } + + // ===== ⑥ 规则引擎硬校验 ===== + warnings, blocked := validatePrescription(result, req) + + resp := &PrescriptionResponse{ + SessionID: session.ID, + Draft: result, + Warnings: warnings, + Blocked: blocked, + } + + // ===== ⑦ 反思阶段 ===== + if blocked { + log.Printf("[处方Agent] 🚨 被规则引擎拦截 | 警告:%v", warnings) + revisionInput := fmt.Sprintf(`以下处方违反了配伍禁忌或剂量规则，请重新组方： +问题列表： +%s + +原处方： +%s + +请修正后重新输出。`, strings.Join(warnings, "\n"), result) + + revised, err := g.runner.Run(ctx, session.ID, revisionInput) + if err == nil { + resp.Draft = revised + newWarnings, newBlocked := validatePrescription(revised, req) + resp.Warnings = newWarnings + resp.Blocked = newBlocked + } + resp.Status = "blocked" + } else if len(warnings) > 0 { + resp.Status = "need_review" + } else { + resp.Status = "success" + } + + // 解析结构化处方 + resp.Prescription = parsePrescription(resp.Draft) + + log.Printf("[处方Agent] 完成 | 会话:%s 状态:%s 警告数:%d", + session.ID, resp.Status, len(resp.Warnings)) + return resp, nil +} + +// Validate 仅做处方校验（不生成） +func (g *PrescriptionGenerator) Validate(ctx context.Context, prescriptionText string, req *PrescriptionRequest) ([]string, bool) { + return validatePrescription(prescriptionText, req) +} + +// ======================================================================== +// 处方校验（委托给 rule 包） +// ======================================================================== +// +// 所有规则定义（十八反/十九畏/剂量/孕妇/过敏）都在 rule 包中维护。 +// agent 包仅做调用，保持解耦。 + +// validatePrescription 校验处方（核心安全方法） +// +// 委托给 rule 包的独立校验器，保持 agent 包与 rule 包解耦。 +func validatePrescription(prescription string, req *PrescriptionRequest) ([]string, bool) { + // 构造 rule 包的患者信息 + patient := &rule.PatientInfo{ + IsPregnant: req.IsPregnant, + Allergies: req.Allergies, + Age: req.Age, + } + + // 调用独立规则引擎 + return rule.NewPrescriptionValidator().Validate(prescription, patient) +} + +// ======================================================================== +// 处方解析 +// ======================================================================== + +// parsePrescription 从自然语言处方中解析结构化数据 +func parsePrescription(text string) *Prescription { + p := &Prescription{ + Herbs: make([]Herb, 0), + Duration: 7, + Instructions: "水煎服，日一剂，分两次温服", + } + + lines := strings.Split(text, "\n") + for _, line := range lines { + // 提取方剂名 + if strings.Contains(line, "方剂") || strings.Contains(line, "方名") { + parts := strings.SplitN(line, "：", 2) + if len(parts) == 2 { + p.FormulaName = strings.TrimSpace(parts[1]) + } + } + } + + _, _ = json.Marshal(p) + return p +} diff --git a/internal/agent/runner.go b/internal/agent/runner.go new file mode 100644 index 0000000..24d1075 --- /dev/null +++ b/internal/agent/runner.go @@ -0,0 +1,463 @@ +package agent + +import ( + "context" + "crypto/rand" + "fmt" + "log" + "sync" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/tool" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// Runner —— Agent 引擎核心调度器 +// ======================================================================== +// 职责： +// - 管理会话生命周期（创建/获取/清理） +// - 管理工具注册表 +// - 执行 Agent 推理循环（感知→规划→检索→工具→反思→输出） +// +// 关键升级： +// - 不再硬编码 DeepSeek，通过 llm.ModelRouter 动态获取模型 +// - 不同 Agent 场景可以绑定不同模型（病历用 DeepSeek，处方用 GPT-4o） +// - 支持降级链：主模型挂了自动切备用 +// +// 架构关系： +// Handler → Agent(EMR/Prescription) → Runner → ModelRouter → LLMClient +// ↓ +// ProviderFactory +// ↓ +// DeepSeek/OpenAI/... +// ======================================================================== + +// Runner Agent 引擎核心调度器 +type Runner struct { + router *llm.ModelRouter // 模型路由器（核心升级点） + fallback *llm.FallbackChain // 降级链（高可用保障） + tools map[string]Tool // 注册的工具集 + sessions map[string]*Session // 会话缓存（短期记忆） + mu sync.RWMutex // 保护 sessions 的并发锁 + maxkb *tool.MaxKBClient // MaxKB 知识库客户端 + cfg *RunnerConfig // Runner 自身配置 +} + +// RunnerConfig Runner 运行参数 +type RunnerConfig struct { + MaxIterations int // Agent 最大推理轮数 + Timeout time.Duration // 单次调用超时 + DefaultScene string // 默认场景名（用于获取模型） +} + +// Session 单次 Agent 会话的上下文 +// +// 一个 Session 代表一次完整的"患者就诊"过程： +// - 从患者描述主诉开始 +// - 到病历生成、处方开具 +// - 全程保持对话上下文 +type Session struct { + ID string `json:"id"` // 会话唯一 ID + UserID string `json:"user_id"` // 关联用户（医生/患者） + Scene string `json:"scene"` // 当前场景（emr/prescription） + History []Message `json:"history"` // 对话历史（短期记忆） + State map[string]any `json:"state"` // 中间状态 + CreatedAt time.Time `json:"created_at"` // 创建时间 + UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"` // 最后更新 + Status string `json:"status"` // running/completed/failed +} + +// Message 单条对话消息（type 别名，向后兼容旧调用方） +// +// 真正的定义在 internal/types 包，目的是打破 llm <-> agent 循环依赖 +type Message = types.Message + +// Tool Agent 可调用的工具接口（type 别名） +type Tool = types.Tool + +// ToolCallInfo 工具调用记录（type 别名） +type ToolCallInfo = types.ToolCallInfo + +// ======================================================================== +// 初始化 +// ======================================================================== + +// InitRunner 初始化 Agent 引擎 +// +// 参数： +// router - 模型路由器（由 llm.InitLLM 创建） +// fallback - 降级链（可为 nil，表示不启用降级） +// cfg - 全局配置（用于读取 MaxKB 配置和 Agent 参数） +// +// 返回： +// 初始化完成的 Runner 实例 +func InitRunner(router *llm.ModelRouter, fallback *llm.FallbackChain, cfg interface{ GetMaxKB() MaxKBConfigGetter; GetAgent() AgentConfigGetter }) *Runner { + // 从配置中提取需要的信息 + maxkbCfg := config.MaxKBConfig{} + var agentCfg RunnerConfig + + if cfg != nil { + if m := cfg.GetMaxKB(); m != nil { + maxkbCfg = config.MaxKBConfig{ + BaseURL: m.GetBaseURL(), + APIKey: m.GetAPIKey(), + AppID: m.GetAppID(), + } + } + if a := cfg.GetAgent(); a != nil { + agentCfg = RunnerConfig{ + MaxIterations: a.GetMaxIterations(), + Timeout: time.Duration(a.GetTimeout()) * time.Second, + } + } + } + + // 设置默认值 + if agentCfg.MaxIterations == 0 { + agentCfg.MaxIterations = 10 + } + if agentCfg.Timeout == 0 { + agentCfg.Timeout = 120 * time.Second + } + + r := &Runner{ + router: router, + fallback: fallback, + tools: make(map[string]Tool), + sessions: make(map[string]*Session), + maxkb: tool.NewMaxKBClient(maxkbCfg), + cfg: &agentCfg, + } + + // 注册默认工具集 + r.registerDefaultTools() + + // 启动会话清理协程 + go r.cleanupExpiredSessions() + + log.Printf("[Runner] ✅ 初始化完成 | 工具数: %d | 最大推理轮数: %d", + len(r.tools), r.cfg.MaxIterations) + return r +} + +// registerDefaultTools 注册 Agent 默认工具集 +func (r *Runner) registerDefaultTools() { + r.RegisterTool(tool.NewMaxKBRetrieveTool(r.maxkb)) // 知识库检索 + r.RegisterTool(tool.NewHISTool(nil)) // HIS 系统查询 + r.RegisterTool(tool.NewPharmacopoeiaTool(r.maxkb)) // 药典查询 + r.RegisterTool(tool.NewRuleCheckTool()) // 规则引擎校验 +} + +// MaxKBConfigGetter MaxKB 配置读取接口（type 别名指向 config 包同名接口） +// +// 为什么要别名：InitRunner 形参类型必须和 config.Config 的 GetMaxKB() 返回类型一致， +// 否则 main.go 里传 cfg 给 InitRunner 会报"接口未实现"。 +type MaxKBConfigGetter = config.MaxKBConfigGetter + +// AgentConfigGetter Agent 配置读取接口（type 别名指向 config 包同名接口） +type AgentConfigGetter = config.AgentConfigGetter + +// ======================================================================== +// 会话管理 +// ======================================================================== + +// CreateSession 创建新会话 +// +// 参数： +// userID - 用户标识（医生 ID 或患者 ID） +// scene - 场景名称（对应路由表中的 key，如 "emr-generator"） +func (r *Runner) CreateSession(userID, scene string) *Session { + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + + session := &Session{ + ID: generateSessionID(), + UserID: userID, + Scene: scene, + History: make([]Message, 0), + State: make(map[string]any), + CreatedAt: time.Now(), + UpdatedAt: time.Now(), + Status: "running", + } + r.sessions[session.ID] = session + + log.Printf("[Runner] 创建会话: %s | 用户: %s | 场景: %s", session.ID, userID, scene) + return session +} + +// GetSession 获取会话 +func (r *Runner) GetSession(id string) (*Session, bool) { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + s, ok := r.sessions[id] + return s, ok +} + +// DeleteSession 删除会话（释放资源） +func (r *Runner) DeleteSession(id string) { + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + delete(r.sessions, id) + log.Printf("[Runner] 删除会话: %s", id) +} + +// ======================================================================== +// 工具管理 +// ======================================================================== + +// RegisterTool 注册工具 +func (r *Runner) RegisterTool(t Tool) { + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + r.tools[t.Name()] = t + log.Printf("[Runner] 注册工具: %s - %s", t.Name(), t.Description()) +} + +// GetTools 获取所有已注册工具 +func (r *Runner) GetTools() []Tool { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + list := make([]Tool, 0, len(r.tools)) + for _, t := range r.tools { + list = append(list, t) + } + return list +} + +// ======================================================================== +// 核心：Agent 推理循环 +// ======================================================================== + +// Run 执行一次完整的 Agent 生命周期 +// +// 这是整个系统最核心的方法，实现了： +// +// 感知 → 规划 → 检索 → 工具调用 → 反思 → 输出 +// +// 参数： +// ctx - 上下文（支持超时取消） +// sessionID - 会话 ID +// userInput - 用户输入 +// +// 返回： +// Agent 最终输出文本 +// +// 流程详解： +// +// ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ +// │ ① 感知：接收用户输入，加载会话记忆 │ +// │ ② 获取模型：通过 Router 拿到当前场景对应的 LLM │ +// │ ③ 规划+执行循环（最多 MaxIterations 轮）： │ +// │ a. 调用 LLM（附带工具定义） │ +// │ b. LLM 决定：直接回复 or 调用工具 │ +// │ c. 若调用工具 → 执行 → 结果喂回 LLM → 继续循环 │ +// │ d. 若直接回复 → 结束循环 │ +// │ ④ 输出：返回最终回复，更新会话状态 │ +// └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ +func (r *Runner) Run(ctx context.Context, sessionID string, userInput string) (string, error) { + session, ok := r.GetSession(sessionID) + if !ok { + return "", fmt.Errorf("[Runner] 会话不存在: %s", sessionID) + } + + // ===== ① 感知阶段：加载上下文 ===== + session.History = append(session.History, Message{ + Role: "user", Content: userInput, Timestamp: time.Now().Unix(), + }) + session.UpdatedAt = time.Now() + + // ===== ② 获取当前场景对应的模型 ===== + scene := session.Scene + if scene == "" { + scene = "default" + } + + // ===== ③ Agent 推理循环 ===== + for i := 0; i < r.cfg.MaxIterations; i++ { + // --- 调用 LLM（带降级） --- + var resp *Message + var err error + + if r.fallback != nil { + // 使用降级链：主模型挂了自动切备用 + llmResp, fbErr := r.fallback.ChatWithFallback(ctx, scene, session.History, r.GetTools()) + if fbErr != nil { + return "", fmt.Errorf("[Runner] 所有模型均不可用: %w", fbErr) + } + resp = llmResp + err = nil + _ = err + } else { + // 直连模式：通过 Router 获取模型 + client, rtErr := r.router.Get(scene) + if rtErr != nil { + return "", fmt.Errorf("[Runner] 获取模型失败: %w", rtErr) + } + resp, err = client.Chat(ctx, session.History, r.GetTools()) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("[Runner] LLM 调用失败: %w", err) + } + } + + // --- 检查是否需要调用工具 --- + if resp.ToolCall != nil { + // 【协议修复】先把 assistant 这一帧（含 tool_calls）入栈 + // OpenAI Function Calling 协议要求 messages 数组中： + // ... → assistant(tool_calls) → tool(result) → assistant(...) + // 之前只 append tool 帧不 append assistant 帧，部分模型会报 + // "messages must alternate between user/assistant/tool" 错误 + session.History = append(session.History, *resp) + + // 执行工具 + toolResult, toolErr := r.executeTool(ctx, resp.ToolCall) + + // tool 帧必须带 ToolCallID 与 assistant 帧 tool_calls[].id 对应（OpenAI 协议） + toolMsg := Message{ + Role: "tool", Content: toolResult, + ToolCallID: resp.ToolCall.ID, + Timestamp: time.Now().Unix(), + } + if toolErr != nil { + toolMsg.Content = fmt.Sprintf("工具执行错误: %v", toolErr) + log.Printf("[Runner] 工具执行失败: %s → %v", resp.ToolCall.ToolName, toolErr) + } else { + log.Printf("[Runner] 工具执行成功: %s → %.80s...", resp.ToolCall.ToolName, toolResult) + } + + session.History = append(session.History, toolMsg) + continue // 带着工具结果进入下一轮推理 + } + + // --- LLM 产出最终回复 --- + session.History = append(session.History, *resp) + session.Status = "completed" + session.UpdatedAt = time.Now() + + log.Printf("[Runner] ✅ Agent 完成 | 会话: %s | 推理轮数: %d", sessionID, i+1) + return resp.Content, nil + } + + // 达到最大轮数仍未完成 + session.Status = "failed" + return "", fmt.Errorf("[Runner] Agent 达到最大推理轮数(%d)仍未完成", r.cfg.MaxIterations) +} + +// executeTool 执行工具调用 +func (r *Runner) executeTool(ctx context.Context, call *ToolCallInfo) (string, error) { + r.mu.RLock() + t, ok := r.tools[call.ToolName] + r.mu.RUnlock() + + if !ok { + return "", fmt.Errorf("[Runner] 工具不存在: %s", call.ToolName) + } + + result, err := t.Execute(ctx, call.Params) + return result, err +} + +// ======================================================================== +// 会话清理 +// ======================================================================== + +// cleanupExpiredSessions 定期清理过期会话（超过1小时） +func (r *Runner) cleanupExpiredSessions() { + ticker := time.NewTicker(10 * time.Minute) + defer ticker.Stop() + + for range ticker.C { + r.mu.Lock() + now := time.Now() + expired := 0 + for id, s := range r.sessions { + if now.Sub(s.UpdatedAt) > time.Hour { + delete(r.sessions, id) + expired++ + } + } + r.mu.Unlock() + + if expired > 0 { + log.Printf("[Runner] 清理 %d 个过期会话", expired) + } + } +} + +// ======================================================================== +// 辅助方法 +// ======================================================================== + +// MaxKB 获取 MaxKB 客户端（供 Handler 直接调用知识库） +func (r *Runner) MaxKB() *tool.MaxKBClient { + return r.maxkb +} + +// GetAllSessions 获取所有会话（管理/调试用） +func (r *Runner) GetAllSessions() map[string]*Session { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + sessions := make(map[string]*Session) + for k, v := range r.sessions { + sessions[k] = v + } + return sessions +} + +// UpdateSessionStatus 更新会话状态 +func (r *Runner) UpdateSessionStatus(id string, status string) error { + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + session, ok := r.sessions[id] + if !ok { + return fmt.Errorf("[Runner] 会话不存在: %s", id) + } + session.Status = status + session.UpdatedAt = time.Now() + return nil +} + +// GetSessionHistory 获取会话对话历史 +func (r *Runner) GetSessionHistory(id string) ([]Message, error) { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + session, ok := r.sessions[id] + if !ok { + return nil, fmt.Errorf("[Runner] 会话不存在: %s", id) + } + return session.History, nil +} + +// ListTools 列出所有已注册工具名称 +func (r *Runner) ListTools() []string { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + names := make([]string, 0, len(r.tools)) + for name := range r.tools { + names = append(names, name) + } + return names +} + +// generateSessionID 生成唯一会话 ID +func generateSessionID() string { + return fmt.Sprintf("sess-%d-%s", time.Now().UnixNano(), randomSuffix(6)) +} + +// randomSuffix 生成 n 位 hex 随机后缀（用于会话 ID 防碰撞） +// +// 用 crypto/rand 保证多并发场景下的唯一性，比 math/rand 更安全 +func randomSuffix(n int) string { + if n <= 0 { + n = 6 + } + b := make([]byte, n/2+1) + if _, err := rand.Read(b); err != nil { + // 极端情况下 rand 失败，回落到时间戳末位，保证不阻塞业务 + return fmt.Sprintf("%x", time.Now().UnixNano()%0xffffff)[:n] + } + return fmt.Sprintf("%x", b)[:n] +} diff --git a/internal/agentcfg/agentcfg.go b/internal/agentcfg/agentcfg.go new file mode 100644 index 0000000..a1bba4b --- /dev/null +++ b/internal/agentcfg/agentcfg.go @@ -0,0 +1,409 @@ +package agentcfg + +// ======================================================================== +// agentcfg —— Agent 运行时配置加载器 +// ======================================================================== +// 职责： +// 从 z_xk 库的 xk_system_config 表读取 Agent 高级能力的开关与阈值， +// 包括 ReAct 循环、Token 预算、影子流量、A/B Test 等。 +// +// 为什么要单独一个包： +// 1. 业务上这些配置属于"AI 运营策略"，PHP 后台运营人员会频繁修改， +// 必须支持动态生效（缓存 TTL 60s 即可，最长 1 分钟内全集群一致） +// 2. dao 包是纯数据访问层，不该承载业务配置语义； +// agent 包又怕引入循环依赖，所以新建独立 agentcfg 包 +// 3. 集中管理所有 AI 运营 key，避免散落各文件 +// +// 设计要点： +// - 复用 dao.DB（已在 main.go 启动时初始化），不重复建连接池 +// - 60s 内存缓存（与 dao.LoadLLMConfigsFromDB 同款 sync.RWMutex + cacheAt 模式） +// - 提供强类型 getter：GetReActConfig / GetTokenBudgetConfig / GetShadowConfig / GetABTestConfig +// - DB 不可用 / key 不存在时回落到安全默认值（不影响线上稳定性） +// ======================================================================== + +import ( + "fmt" + "log" + "strconv" + "strings" + "sync" + "time" + + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// ------------------------------------------------------------------ +// 强类型配置结构 +// ------------------------------------------------------------------ + +// ReActConfig ReAct 多轮推理循环相关配置 +type ReActConfig struct { + Enabled bool // 总开关 + MaxIterations int // 单任务最多 Think-Act-Observe 轮数 + PlanningEnabled bool // 任务开始前是否让模型先出 Plan + ReflectionEnabled bool // 生成后是否做反思自检 + ReflectionTemperature float64 // 反思步骤温度（低于生成温度，结果更稳定） + JSONRepairEnabled bool // JSON 解析失败时是否让模型修复 + JSONRepairMaxRetries int // JSON 修复最多重试次数（防死循环） +} + +// TokenBudgetConfig Token 预算管理配置（双层控制） +type TokenBudgetConfig struct { + Enabled bool // 总开关 + PerRequest int // 单次 AI 任务总 token 上限（prompt+completion 累加） + MaxTokensPerCall int // 单次 LLM 调用输出 token 上限（透传厂商 max_tokens 字段） +} + +// ShadowConfig 影子流量配置（PHP 调用时透传，Go 端只读不写） +// +// 注意：影子流量的实际分发逻辑在 PHP AiMedicalAssistService 中实现， +// Go 端读取这个配置主要是为了在 EnhanceResponse 里标记本次调用是否来自影子链路 +type ShadowConfig struct { + Enabled bool // 总开关 + Ratio int // 影子流量百分比 0-100 +} + +// ABTestConfig A/B Test 配置 +type ABTestConfig struct { + Enabled bool // 总开关 + ExperimentRatio int // 实验组流量百分比 0-100（命中即走 provider=agent） +} + +// KBConfig 知识库源 + 检索相关配置 +// +// 设计：让运营在后台一键切换"走 MaxKB"还是"走本地知识库"，无需改代码 +type KBConfig struct { + Source string // 知识库源：local(本地) / maxkb(MaxKB平台) + EmbeddingProvider string // 向量化 provider：noop(V1默认) / bge_m3 / aliyun / openai + EmbeddingAPIKey string // 向量化 API Key（V1 noop 不用） + TopK int // 检索返回条数（默认 5） + SimilarityThreshold float64 // 向量相似度阈值（V2 用，V1 不读） + SearchMode string // 检索模式：fulltext(V1默认) / vector(V2) / blend(V2) +} + +// MedicalGuardConfig 医疗相关性前置守卫配置 +// +// 业务背景：spark-lite 等轻量模型对长 prompt 角色定位能力弱， +// 如果 PHP 端组错 messages（或被滥用），Agent 会跑题输出"项目管理"等通用内容。 +// 本守卫在 Enhance 入口拦截非医疗请求，节省 token 并防止滥用。 +// +// 运维策略： +// - 默认开启（true），可在 xk_system_config 中关闭以兼容特殊场景 +// - 拦截后的请求会返回 error，PHP 端会得到 503/业务错误码 +type MedicalGuardConfig struct { + Enabled bool // 总开关（默认 true） +} + +// DebugConfig 调试日志配置 +// +// 业务背景：排查厂商 API 错误（如讯飞 10003 消息格式错误）时需要看完整请求体， +// 但请求体包含患者病历（PHI 隐私数据），生产环境不能常开。 +// +// 运维策略： +// - 默认关闭（false），排查问题时通过 xk_system_config 的 ai_agent_debug_log 临时打开 +// - 打开后 LLM 客户端会打印完整请求体（截断到 1500 字符） +// - 错误响应体日志不受本开关控制（始终打印，错误响应不含患者数据） +type DebugConfig struct { + LogRequestBody bool // 是否打印 LLM 请求体（含患者隐私，生产默认关闭） +} + +// AllConfig 全部 Agent 配置的聚合视图（一次性读出来传给 Enhancer） +type AllConfig struct { + ReAct ReActConfig + TokenBudget TokenBudgetConfig + Shadow ShadowConfig + ABTest ABTestConfig + KB KBConfig + MedicalGuard MedicalGuardConfig + Debug DebugConfig +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 默认值（DB 不可用 / key 不存在时回落） +// ------------------------------------------------------------------ +// +// 默认值策略：保守优先 +// - ReAct / Planning / Reflection：默认关（避免线上突然多轮调用拉高延迟和成本） +// - JSONRepair：默认开（成本低、显著提升可用性） +// - TokenBudget：默认开 + 单任务 8000（防止 Agent 死循环烧 token） +// - MaxTokensPerCall：默认 2048（单次响应足够，留出预算给后续轮次） +// - Shadow / ABTest：默认全关（流量实验必须显式开启） + +var defaultConfig = AllConfig{ + ReAct: ReActConfig{ + Enabled: false, + MaxIterations: 3, + PlanningEnabled: false, + ReflectionEnabled: false, + ReflectionTemperature: 0.2, + JSONRepairEnabled: true, + JSONRepairMaxRetries: 2, + }, + TokenBudget: TokenBudgetConfig{ + Enabled: true, + PerRequest: 8000, + MaxTokensPerCall: 2048, + }, + Shadow: ShadowConfig{ + Enabled: false, + Ratio: 0, + }, + ABTest: ABTestConfig{ + Enabled: false, + ExperimentRatio: 10, + }, + KB: KBConfig{ + Source: "local", // V1 默认本地（避免依赖 MaxKB Pro） + EmbeddingProvider: "noop", + EmbeddingAPIKey: "", + TopK: 5, + SimilarityThreshold: 0.5, + SearchMode: "fulltext", + }, + MedicalGuard: MedicalGuardConfig{ + // 默认开启：Go Agent 定位是医疗专用服务，非医疗请求直接拦截 + // 若特殊场景需要放行（如内部联调测试），可在 xk_system_config 里关闭 + Enabled: true, + }, + Debug: DebugConfig{ + // 默认关闭：请求体含患者隐私，只在排查厂商 API 错误时临时打开 + LogRequestBody: false, + }, +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 全局缓存（仿 dao 包 cfgCacheMutex 模式） +// ------------------------------------------------------------------ + +const ( + cacheTTL = 60 * time.Second // 缓存 60 秒，最长 1 分钟内全集群一致 +) + +var ( + cacheMu sync.RWMutex + cacheData *AllConfig + cacheAt time.Time +) + +// ------------------------------------------------------------------ +// 对外暴露的方法 +// ------------------------------------------------------------------ + +// Get 获取全部 Agent 配置（命中缓存直接返回，否则从 DB 重新加载） +// +// 调用方：EnhancerService.Enhance / ShadowJob 等 +func Get() *AllConfig { + cacheMu.RLock() + if cacheData != nil && time.Since(cacheAt) < cacheTTL { + out := *cacheData // 拷贝一份，避免调用方误改全局缓存 + cacheMu.RUnlock() + return &out + } + cacheMu.RUnlock() + + // 缓存未命中或已过期，加写锁重新加载（double-check 模式避免重复加载） + cacheMu.Lock() + defer cacheMu.Unlock() + if cacheData != nil && time.Since(cacheAt) < cacheTTL { + out := *cacheData + return &out + } + + loaded := loadFromDB() + cacheData = loaded + cacheAt = time.Now() + return loaded +} + +// Invalidate 主动失效缓存 +// +// 使用场景：PHP 后台改完配置后，可以调一个 admin/agent/invalidate-cache 接口 +// 让 Go 端立即重新读取（避免等 60s） +func Invalidate() { + cacheMu.Lock() + cacheData = nil + cacheAt = time.Time{} + cacheMu.Unlock() + log.Printf("[agentcfg] 缓存已主动失效") +} + +// GetReActConfig 便捷方法：只取 ReAct 配置 +func GetReActConfig() ReActConfig { return Get().ReAct } + +// GetTokenBudgetConfig 便捷方法：只取 Token 预算配置 +func GetTokenBudgetConfig() TokenBudgetConfig { return Get().TokenBudget } + +// GetShadowConfig 便捷方法：只取影子流量配置 +func GetShadowConfig() ShadowConfig { return Get().Shadow } + +// GetABTestConfig 便捷方法：只取 A/B Test 配置 +func GetABTestConfig() ABTestConfig { return Get().ABTest } + +// ------------------------------------------------------------------ +// 从 DB 加载实现 +// ------------------------------------------------------------------ + +// loadFromDB 从 xk_system_config 表读取所有 ai_xxx key 并装配成 AllConfig +// +// 容错策略： +// - dao.DB 未初始化 → 返回 defaultConfig（启动顺序问题不应让业务挂） +// - DB 查询失败 → 返回 defaultConfig + 打日志（DB 抖动不应阻断 AI 生成） +// - 单个 key 缺失或解析失败 → 用 defaultConfig 里对应字段的值（不影响其他 key） +func loadFromDB() *AllConfig { + cfg := defaultConfig // 拷贝默认值，逐字段覆盖 + + if dao.DB == nil { + log.Printf("[agentcfg] dao.DB 未初始化，回落默认配置") + return &cfg + } + + // 一次性查所有 ai_ 开头的配置项（避免多次往返 DB） + rows, err := fetchAIConfigRows() + if err != nil { + log.Printf("[agentcfg] 查询 xk_system_config 失败，回落默认配置: %v", err) + return &cfg + } + + // 逐 key 覆盖（缺失的 key 保持默认值，不报错） + applyKey(&cfg.ReAct.Enabled, rows, "ai_react_enabled", parseBool) + applyKey(&cfg.ReAct.MaxIterations, rows, "ai_react_max_iterations", parseInt) + applyKey(&cfg.ReAct.PlanningEnabled, rows, "ai_react_planning_enabled", parseBool) + applyKey(&cfg.ReAct.ReflectionEnabled, rows, "ai_react_reflection_enabled", parseBool) + applyKey(&cfg.ReAct.ReflectionTemperature, rows, "ai_react_reflection_temperature", parseFloat) + applyKey(&cfg.ReAct.JSONRepairEnabled, rows, "ai_react_json_repair_enabled", parseBool) + + applyKey(&cfg.TokenBudget.Enabled, rows, "ai_token_budget_enabled", parseBool) + applyKey(&cfg.TokenBudget.PerRequest, rows, "ai_token_budget_per_request", parseInt) + applyKey(&cfg.TokenBudget.MaxTokensPerCall, rows, "ai_token_max_per_call", parseInt) + + applyKey(&cfg.Shadow.Enabled, rows, "ai_shadow_traffic_enabled", parseBool) + applyKey(&cfg.Shadow.Ratio, rows, "ai_shadow_traffic_ratio", parseInt) + + applyKey(&cfg.ABTest.Enabled, rows, "ai_ab_test_enabled", parseBool) + applyKey(&cfg.ABTest.ExperimentRatio, rows, "ai_ab_test_experiment_ratio", parseInt) + + // KB 配置 + applyKey(&cfg.KB.Source, rows, "ai_kb_source", parseString) + applyKey(&cfg.KB.EmbeddingProvider, rows, "ai_kb_embedding_provider", parseString) + applyKey(&cfg.KB.EmbeddingAPIKey, rows, "ai_kb_embedding_api_key", parseString) + applyKey(&cfg.KB.TopK, rows, "ai_kb_top_k", parseInt) + applyKey(&cfg.KB.SimilarityThreshold, rows, "ai_kb_similarity_threshold", parseFloat) + applyKey(&cfg.KB.SearchMode, rows, "ai_kb_search_mode", parseString) + + // 医疗守卫：默认开启，运维可通过 ai_agent_medical_guard 关闭（联调/测试场景） + applyKey(&cfg.MedicalGuard.Enabled, rows, "ai_agent_medical_guard", parseBool) + + // 调试日志：默认关闭（请求体含患者隐私），排查厂商 API 错误时临时打开 + applyKey(&cfg.Debug.LogRequestBody, rows, "ai_agent_debug_log", parseBool) + + // 业务校验：MaxIterations 必须 >= 1，避免循环跑不起来 + if cfg.ReAct.Enabled && cfg.ReAct.MaxIterations < 1 { + cfg.ReAct.MaxIterations = 1 + } + // Ratio 必须 0-100 + if cfg.Shadow.Ratio < 0 { + cfg.Shadow.Ratio = 0 + } else if cfg.Shadow.Ratio > 100 { + cfg.Shadow.Ratio = 100 + } + if cfg.ABTest.ExperimentRatio < 0 { + cfg.ABTest.ExperimentRatio = 0 + } else if cfg.ABTest.ExperimentRatio > 100 { + cfg.ABTest.ExperimentRatio = 100 + } + // TokenBudget 上限必须 >= MaxTokensPerCall，否则单次调用就能撑爆预算 + if cfg.TokenBudget.Enabled && cfg.TokenBudget.PerRequest < cfg.TokenBudget.MaxTokensPerCall { + cfg.TokenBudget.PerRequest = cfg.TokenBudget.MaxTokensPerCall + } + // KB 配置容错：未知 source / mode 回落默认值 + if cfg.KB.Source != "local" && cfg.KB.Source != "maxkb" { + cfg.KB.Source = "local" + } + if cfg.KB.SearchMode != "fulltext" && cfg.KB.SearchMode != "vector" && cfg.KB.SearchMode != "blend" { + cfg.KB.SearchMode = "fulltext" + } + if cfg.KB.TopK <= 0 { + cfg.KB.TopK = 5 + } + + return &cfg +} + +// fetchAIConfigRows 一次性查所有 ai_ 开头的配置项，返回 map[key]value +// +// 为什么不用 dao.SystemConfigRow 单查每个 key： +// 一次 IN 查询只往返 1 次 DB，性能远好于按 key 逐个 First +func fetchAIConfigRows() (map[string]string, error) { + var rows []dao.SystemConfigRow + // 用 LIKE 一次拉所有 ai_ 前缀的 key（共 13 个，几乎不占带宽） + err := dao.DB. + Select("config_key, config_value"). + Where("config_key LIKE ?", "ai\\_%"). // _ 是 SQL 通配符，需转义 + Find(&rows).Error + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("query xk_system_config: %w", err) + } + + out := make(map[string]string, len(rows)) + for _, r := range rows { + out[r.ConfigKey] = r.ConfigValue + } + return out, nil +} + +// applyKey 通用的"按 key 从 map 取值并赋给目标字段"工具方法 +// +// 泛型 T 是目标字段类型（bool/int/float64）； +// parser 负责把字符串值解析成 T，解析失败或 key 缺失时保持 *target 原值不变 +func applyKey[T any](target *T, rows map[string]string, key string, parser func(string) (T, bool)) { + if val, ok := rows[key]; ok { + if parsed, ok2 := parser(val); ok2 { + *target = parsed + } + } +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 字符串解析工具（与 PHP SystemConfigService::castValue 对齐） +// ------------------------------------------------------------------ + +// parseBool 解析 bool：与 PHP castValue 一致，接受 1/true/yes（不区分大小写） +func parseBool(s string) (bool, bool) { + switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(s)) { + case "1", "true", "yes": + return true, true + case "0", "false", "no", "": + return false, true + } + return false, false +} + +// parseInt 解析 int：失败返回 (0, false) 让调用方保持原值 +func parseInt(s string) (int, bool) { + n, err := strconv.Atoi(strings.TrimSpace(s)) + if err != nil { + return 0, false + } + return n, true +} + +// parseFloat 解析 float64 +func parseFloat(s string) (float64, bool) { + f, err := strconv.ParseFloat(strings.TrimSpace(s), 64) + if err != nil { + return 0, false + } + return f, true +} + +// parseString 解析 string：去首尾空格；空串视为不存在（保持默认） +func parseString(s string) (string, bool) { + t := strings.TrimSpace(s) + if t == "" { + return "", false + } + return t, true +} + +// GetKBConfig 便捷方法：只取知识库配置 +func GetKBConfig() KBConfig { return Get().KB } diff --git a/internal/config/config.go b/internal/config/config.go new file mode 100644 index 0000000..360d95b --- /dev/null +++ b/internal/config/config.go @@ -0,0 +1,337 @@ +package config + +import ( + "os" + + "gopkg.in/yaml.v3" +) + +// ======================================================================== +// 配置模块 —— 支持多模型、多场景路由 +// ======================================================================== +// 核心设计： +// - LLM 配置从"单一模型"升级为"模型池" +// - 每个模型有独立名称、供应商、API Key、BaseURL、模型名 +// - 通过 Routes 映射"业务场景"到"具体模型" +// - 通过 FallbackChains 配置降级链 +// +// 配置优先级：环境变量 > config.yaml > 代码默认值 +// ======================================================================== + +// Config 全局配置结构体 +type Config struct { + Server ServerConfig `yaml:"server"` // HTTP 服务配置 + MaxKB MaxKBConfig `yaml:"maxkb"` // MaxKB 知识库配置 + LLM LLMConfig `yaml:"llm"` // 多模型 LLM 配置 + DB DBConfig `yaml:"db"` // 数据库配置 + Agent AgentConfig `yaml:"agent"` // Agent 引擎配置 + KB KBConfigYAML `yaml:"kb"` // 本地知识库配置（V1 用 noop，V2 接 BGE-M3） + Panel PanelConfig `yaml:"panel"` // 独立管理前端（/admin SPA）登录配置 +} + +// PanelConfig 独立管理前端的登录凭据配置 +// +// 为什么单独一组而不复用 KB.AdminPassword： +// - 旧面板走口令头（X-KB-Admin-Password），新前端走「账号+密码+验证码 → JWT」， +// 两套体系并存互不影响，凭据分开配置便于独立轮换 +// - 验证码是固定值（内网面板防脚本误触即可，不做图形码） +// +// 默认值在 Load() 里写死兜底，生产环境建议在 config.yaml 覆盖 +type PanelConfig struct { + Username string `yaml:"username"` // 登录账号 + Password string `yaml:"password"` // 登录密码 + Captcha string `yaml:"captcha"` // 固定验证码 +} + +// ServerConfig HTTP 服务器配置 +type ServerConfig struct { + Port string `yaml:"port"` // 监听端口 +} + +// MaxKBConfig MaxKB 知识库平台配置 +type MaxKBConfig struct { + BaseURL string `yaml:"base_url"` // MaxKB 服务地址 + APIKey string `yaml:"api_key"` // 应用 API Key + AppID string `yaml:"app_id"` // 知识库应用 ID +} + +// ======================================================================== +// LLM 多模型配置（核心升级点） +// ======================================================================== + +// LLMConfig 大语言模型总配置 +// +// 示例 YAML： +// +// llm: +// default_provider: "deepseek" # 默认供应商 +// models: +// deepseek: +// provider: "deepseek" +// api_key: "sk-xxx" +// base_url: "https://api.deepseek.com" +// model: "deepseek-chat" +// timeout: 120 +// openai: +// provider: "openai" +// api_key: "sk-xxx" +// base_url: "https://api.openai.com/v1" +// model: "gpt-4o" +// embedding_model: "text-embedding-3-small" +// timeout: 120 +// ollama: +// provider: "ollama" +// base_url: "http://localhost:11434" +// model: "qwen2.5:72b" +// timeout: 300 +// qwen: +// provider: "qwen" +// api_key: "sk-xxx" +// base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" +// model: "qwen-max" +// timeout: 120 +// routes: +// emr-generator: "deepseek" # 病历生成用 DeepSeek +// prescription: "openai" # 处方校验用 GPT-4o +// knowledge-qa: "qwen" # 知识问答用通义千问 +// embedding: "openai" # 向量化用 OpenAI +// fallback: "ollama" # 降级兜底用本地模型 +// fallback_chains: +// emr-generator: ["deepseek", "qwen", "ollama"] +// prescription: ["openai", "deepseek"] +type LLMConfig struct { + DefaultProvider string `yaml:"default_provider"` // 默认供应商名 + Models map[string]LLMConfigEx `yaml:"models"` // 模型池（名称→配置） + Routes map[string]string `yaml:"routes"` // 场景→模型路由 + FallbackChains map[string][]string `yaml:"fallback_chains"` // 降级链 +} + +// LLMConfigEx 单个模型的扩展配置 +// +// 在基础配置上增加了 Extra 字段，用于存放各供应商特有的参数 +// （如 Azure 的 deployment/api_version，Ollama 的 num_ctx 等） +type LLMConfigEx struct { + Provider string `yaml:"provider"` // 供应商类型：deepseek/openai/azure/ollama/qwen + APIKey string `yaml:"api_key"` // API 密钥 + BaseURL string `yaml:"base_url"` // API 地址 + Model string `yaml:"model"` // 模型名称 + EmbeddingModel string `yaml:"embedding_model"` // Embedding 模型（可选） + Timeout int `yaml:"timeout"` // 超时（秒） + Extra map[string]string `yaml:"extra"` // 供应商特有参数 +} + +// DBConfig 数据库配置 +type DBConfig struct { + DSN string `yaml:"dsn"` // z_xk 库连接串 + EncryptKey string `yaml:"encrypt_key"` // AES 加密主密钥（与 PHP .env ENCRYPT_KEY 同源） +} + +// AgentConfig Agent 引擎配置 +// +// 字段分两组： +// - 引擎行为：MaxIterations（ReAct 最大轮数）/ Timeout（单次调用超时秒数） +// - 服务鉴权：SharedSecret / JWTSecret（middleware.Auth 读取） +// +// 鉴权双轨制（与 PHP 后台 ai_agent_secret 对接）： +// - SharedSecret：简单字符串密钥，运维在 PHP 后台填一个值即可 +// PHP TcmAgentClient 把同样的字符串塞进 Authorization: Bearer xxx， +// Go 端 middleware.Auth 拿到后直接 == 比对，无需签发 JWT +// - JWTSecret：严格 HS256 签名校验，适合需要解析 user_id/role 的场景 +// （如小程序直连 Agent）；留空则禁用 JWT 路径，仅比对 SharedSecret +// +// middleware.Auth 校验顺序：JWT 先试 → SharedSecret 比对 → 默认密钥（开发模式） +type AgentConfig struct { + MaxIterations int `yaml:"max_iterations"` // Agent 最大推理轮数 + Timeout int `yaml:"timeout"` // 单次调用超时（秒） + SharedSecret string `yaml:"shared_secret"` // 共享密钥（与 PHP 后台 ai_agent_secret 对应；空则放行无 Token 请求） + JWTSecret string `yaml:"jwt_secret"` // JWT 签名密钥（留空则禁用 JWT 路径，仅启用 SharedSecret） +} + +// KBConfigYAML 本地知识库的 YAML 配置（兜底用） +// +// 注意：V1 实际开关在 xk_system_config 表里（agentcfg 包加载）， +// 这里只是兜底——DB 不可用或 key 缺失时回落到这些值。 +// +// V2 接入 BGE-M3 时建议在 yaml 里配 api_key（避免明文入 DB）。 +type KBConfigYAML struct { + EmbeddingProvider string `yaml:"embedding_provider"` // 向量化 provider：noop / bge_m3 / aliyun / openai + EmbeddingAPIKey string `yaml:"embedding_api_key"` // embedding API Key（V2 接 BGE-M3 时填） + EmbeddingBaseURL string `yaml:"embedding_base_url"` // embedding 服务地址（如本地部署的 BGE-M3 HTTP 服务） + EmbeddingModel string `yaml:"embedding_model"` // embedding 模型名（如 bge-m3） + AdminPassword string `yaml:"admin_password"` // /kb/view 后台访问口令（HTTP Basic Auth 密码） +} + +// ======================================================================== +// 接口实现（供 agent.Runner 的 InitRunner 使用） +// ======================================================================== +// +// Runner 通过接口（而非具体类型）获取配置，实现解耦。 +// 这样 testing 时可以用 mock 配置替换。 + +// GetMaxKB 返回 MaxKB 配置（实现 MaxKBConfigGetter 接口） +func (c *Config) GetMaxKB() MaxKBConfigGetter { + return &maxKBWrapper{c.MaxKB} +} + +// GetAgent 返回 Agent 配置（实现 AgentConfigGetter 接口） +func (c *Config) GetAgent() AgentConfigGetter { + return &agentCfgWrapper{c.Agent} +} + +// MaxKBConfigGetter MaxKB 配置读取接口 +type MaxKBConfigGetter interface { + GetBaseURL() string + GetAPIKey() string + GetAppID() string +} + +// AgentConfigGetter Agent 配置读取接口 +type AgentConfigGetter interface { + GetMaxIterations() int + GetTimeout() int +} + +// maxKBWrapper 包装 MaxKBConfig 实现接口 +type maxKBWrapper struct{ cfg MaxKBConfig } + +func (w *maxKBWrapper) GetBaseURL() string { return w.cfg.BaseURL } +func (w *maxKBWrapper) GetAPIKey() string { return w.cfg.APIKey } +func (w *maxKBWrapper) GetAppID() string { return w.cfg.AppID } + +// agentCfgWrapper 包装 AgentConfig 实现接口 +type agentCfgWrapper struct{ cfg AgentConfig } + +func (w *agentCfgWrapper) GetMaxIterations() int { return w.cfg.MaxIterations } +func (w *agentCfgWrapper) GetTimeout() int { return w.cfg.Timeout } + +// ======================================================================== +// 配置加载 +// ======================================================================== + +// Load 加载配置文件 +// +// 加载顺序（后者覆盖前者）： +// 1. 代码内置默认值 +// 2. manifest/config/config.yaml 文件 +// 3. 环境变量（容器化部署时常用） +// +// 环境变量映射： +// SERVER_PORT → server.port +// MAXKB_API_KEY → maxkb.api_key +// LLM_API_KEY → 所有模型的 api_key（通用覆盖） +// DEEPSEEK_API_KEY → 仅覆盖 deepseek 模型 +// OPENAI_API_KEY → 仅覆盖 openai 模型 +// QWEN_API_KEY → 仅覆盖 qwen 模型 +// AZURE_API_KEY → 仅覆盖 azure 模型 +// OLLAMA_URL → 仅覆盖 ollama 的 base_url +func Load() *Config { + cfg := &Config{ + // 默认值 + Server: ServerConfig{Port: "8080"}, + Agent: AgentConfig{MaxIterations: 10, Timeout: 120}, + // 管理前端登录默认凭据（生产环境在 config.yaml 的 panel 段覆盖） + Panel: PanelConfig{Username: "liqi", Password: "qiqi991012", Captcha: "999999"}, + LLM: LLMConfig{ + DefaultProvider: "deepseek", + Models: map[string]LLMConfigEx{ + "deepseek": { + Provider: "deepseek", + BaseURL: "https://api.deepseek.com", + Model: "deepseek-chat", + Timeout: 120, + }, + }, + Routes: map[string]string{ + // PHP TcmAgentClient 透传的业务场景名（必须能命中，否则会走默认 provider） + "medical_record": "deepseek", // 病历生成（PHP 业务侧叫 medical_record） + "prescription": "deepseek", // 处方生成 + // Go 内部兼容名（Go 自己的 /api/v1/emr/generate 等端点用 emr-generator） + "emr-generator": "deepseek", + "knowledge-qa": "deepseek", + "embedding": "deepseek", + }, + }, + } + + // 尝试读取 YAML 配置文件 + data, err := os.ReadFile("manifest/config/config.yaml") + if err == nil { + yaml.Unmarshal(data, cfg) + } + + // 环境变量覆盖（优先级最高） + applyEnvOverrides(cfg) + + return cfg +} + +// applyEnvOverrides 用环境变量覆盖配置 +func applyEnvOverrides(cfg *Config) { + // Server + if port := os.Getenv("SERVER_PORT"); port != "" { + cfg.Server.Port = port + } + + // MaxKB + if key := os.Getenv("MAXKB_API_KEY"); key != "" { + cfg.MaxKB.APIKey = key + } + if url := os.Getenv("MAXKB_BASE_URL"); url != "" { + cfg.MaxKB.BaseURL = url + } + + // 通用 LLM Key（覆盖所有模型） + if key := os.Getenv("LLM_API_KEY"); key != "" { + // 注意：Go 中 map 元素不可寻址，必须先取出副本改完再写回 + for name, m := range cfg.LLM.Models { + m.APIKey = key + cfg.LLM.Models[name] = m + } + } + + // 按供应商分别覆盖 + envMap := map[string]string{ + "DEEPSEEK_API_KEY": "deepseek", + "OPENAI_API_KEY": "openai", + "AZURE_API_KEY": "azure", + "QWEN_API_KEY": "qwen", + } + urlMap := map[string]string{ + "OLLAMA_URL": "ollama", + } + + for envKey, modelName := range envMap { + if val := os.Getenv(envKey); val != "" { + if m, ok := cfg.LLM.Models[modelName]; ok { + m.APIKey = val + cfg.LLM.Models[modelName] = m + } + } + } + for envKey, modelName := range urlMap { + if val := os.Getenv(envKey); val != "" { + if m, ok := cfg.LLM.Models[modelName]; ok { + m.BaseURL = val + cfg.LLM.Models[modelName] = m + } + } + } + + // 数据库 + if dsn := os.Getenv("DB_DSN"); dsn != "" { + cfg.DB.DSN = dsn + } + // AES 主密钥（与 PHP .env ENCRYPT_KEY 同源，用于解密 xk_ai_api_key.api_key） + if key := os.Getenv("ENCRYPT_KEY"); key != "" { + cfg.DB.EncryptKey = key + } + + // Agent 鉴权（与 PHP 后台 ai_agent_secret 对接） + // 优先级：环境变量 > config.yaml > 空（开发模式放行无 Token 请求） + if secret := os.Getenv("AGENT_SHARED_SECRET"); secret != "" { + cfg.Agent.SharedSecret = secret + } + if jwtSecret := os.Getenv("AGENT_JWT_SECRET"); jwtSecret != "" { + cfg.Agent.JWTSecret = jwtSecret + } +} diff --git a/internal/crawler/crawler.go b/internal/crawler/crawler.go new file mode 100644 index 0000000..96e16e3 --- /dev/null +++ b/internal/crawler/crawler.go @@ -0,0 +1,191 @@ +package crawler + +import ( + "context" + "fmt" + "io" + "net/http" + "regexp" + "sort" + "strings" + "time" + "unicode/utf8" + + "golang.org/x/text/encoding/simplifiedchinese" +) + +// ======================================================================== +// crawler —— 中药药材抓取框架 +// ======================================================================== +// 职责： +// - 定义抓取源接口（Source）与药材结构（Medicine） +// - 提供源注册表：新增抓取源只需实现 Source 并在 init 注册 +// - 提供通用 HTTP 抓取 / 编码转换 / HTML 清洗工具 +// +// 设计要点： +// - 抓取是"礼貌抓取"：全局限速（默认 600ms/请求）、明确 UA、超时兜底， +// 避免给源站造成压力 +// - 编码自适应：先验 UTF-8，不合法则按 GB18030 解（GB2312/GBK 的超集）， +// 国内中医药老站基本都是 GB 系编码 +// ======================================================================== + +// Medicine 一味药材的解析结果 +type Medicine struct { + Name string // 药名（如"白果"） + Pinyin string // 拼音（如"baiguo"，可空） + Aliases []string // 别名列表（如 银杏核、公孙树子） + Sections []Section // 有序的标记段落（性味归经/功效与作用/...） + SourceURL string // 详情页地址（溯源） +} + +// Section 详情页中的一个【标记】段落 +type Section struct { + Label string // 标记名（不含【】，如"性味归经"） + Text string // 段落正文 +} + +// GetSection 按标记名取段落正文（没有返回空串） +func (m *Medicine) GetSection(label string) string { + for _, s := range m.Sections { + if s.Label == label { + return s.Text + } + } + return "" +} + +// Source 抓取源接口 +// +// 实现者要求： +// - FetchIndex 返回全量详情页 URL（有序、去重），调用方按游标切片实现断点续抓 +// - FetchDetail 抓取并解析单个详情页 +type Source interface { + // Name 源标识（存 DB 的 source 字段，如 zhongyoo） + Name() string + // Label 源中文名（面板展示，如 中药查询网） + Label() string + // FetchIndex 抓取索引页，返回全部详情页 URL + FetchIndex(ctx context.Context) ([]string, error) + // FetchDetail 抓取并解析单个药材详情页 + FetchDetail(ctx context.Context, url string) (*Medicine, error) +} + +// ---------------------------- 源注册表 ---------------------------- + +// sources 已注册的抓取源（init 时注册，运行期只读，无需加锁） +var sources = map[string]Source{} + +// register 注册一个抓取源（各源文件 init 里调用） +func register(s Source) { sources[s.Name()] = s } + +// GetSource 按标识取抓取源 +func GetSource(name string) (Source, bool) { + s, ok := sources[name] + return s, ok +} + +// ListSources 列出所有可用源（面板下拉框用） +// +// 按 name 排序：map 遍历顺序随机，不排序会导致前端下拉每次刷新顺序乱跳 +func ListSources() []map[string]string { + out := make([]map[string]string, 0, len(sources)) + for _, s := range sources { + out = append(out, map[string]string{"name": s.Name(), "label": s.Label()}) + } + sort.Slice(out, func(i, j int) bool { return out[i]["name"] < out[j]["name"] }) + return out +} + +// ---------------------------- 通用抓取工具 ---------------------------- + +// crawlUA 统一 User-Agent（表明普通浏览器身份，部分站点拒绝空 UA） +const crawlUA = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0 Safari/537.36" + +// httpClient 抓取共用客户端：15s 超时（详情页都很小，够用） +var httpClient = &http.Client{Timeout: 15 * time.Second} + +// fetchBytes 抓取一个 URL 的原始字节（带一次重试，容忍瞬时网络抖动） +func fetchBytes(ctx context.Context, url string) ([]byte, error) { + var lastErr error + for attempt := 0; attempt < 2; attempt++ { + if attempt > 0 { + // 重试前稍等，避开瞬时抖动 + select { + case <-time.After(1 * time.Second): + case <-ctx.Done(): + return nil, ctx.Err() + } + } + req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodGet, url, nil) + if err != nil { + return nil, err + } + req.Header.Set("User-Agent", crawlUA) + resp, err := httpClient.Do(req) + if err != nil { + lastErr = err + continue + } + body, err := io.ReadAll(io.LimitReader(resp.Body, 2<<20)) // 单页最大 2MB 防异常 + resp.Body.Close() + if err != nil { + lastErr = err + continue + } + if resp.StatusCode != http.StatusOK { + lastErr = fmt.Errorf("HTTP %d", resp.StatusCode) + continue + } + return body, nil + } + return nil, fmt.Errorf("抓取失败 %s: %w", url, lastErr) +} + +// decodeGBAware 编码自适应解码：合法 UTF-8 原样返回，否则按 GB18030 解码 +func decodeGBAware(data []byte) string { + if utf8.Valid(data) { + return string(data) + } + decoded, err := simplifiedchinese.GB18030.NewDecoder().Bytes(data) + if err != nil { + // 解码失败兜底：按原字节返回（后续正则匹配不到会自然报"解析失败"） + return string(data) + } + return string(decoded) +} + +// 预编译的 HTML 清洗正则（包级复用，避免每次抓取重复编译） +var ( + reScript = regexp.MustCompile(`(?is)`) + reStyle = regexp.MustCompile(`(?is)`) + reBlockEnd = regexp.MustCompile(`(?i)|]*>`) + reTag = regexp.MustCompile(`<[^>]+>`) + reBlank = regexp.MustCompile(`\n{3,}`) +) + +// htmlToText 把 HTML 清洗成保留段落结构的纯文本 +// +// 步骤：去 script/style → 块级闭合标签转换行 → 去所有标签 → 反转义实体 → 压缩空行 +func htmlToText(html string) string { + s := reScript.ReplaceAllString(html, "") + s = reStyle.ReplaceAllString(s, "") + s = reBlockEnd.ReplaceAllString(s, "\n") + s = reTag.ReplaceAllString(s, "") + s = htmlUnescape(s) + // 逐行 trim，去掉行内残留空白 + lines := strings.Split(s, "\n") + for i := range lines { + lines[i] = strings.TrimSpace(lines[i]) + } + s = strings.Join(lines, "\n") + return strings.TrimSpace(reBlank.ReplaceAllString(s, "\n\n")) +} + +// htmlUnescape 反转义常见 HTML 实体（够用即可，不引 html 包避免全量实体表开销） +func htmlUnescape(s string) string { + r := strings.NewReplacer( + " ", " ", "&", "&", "<", "<", ">", ">", + """, `"`, "'", "'", "“", "“", "”", "”", + ) + return r.Replace(s) +} diff --git a/internal/crawler/zhongyoo.go b/internal/crawler/zhongyoo.go new file mode 100644 index 0000000..fb498eb --- /dev/null +++ b/internal/crawler/zhongyoo.go @@ -0,0 +1,204 @@ +package crawler + +import ( + "context" + "fmt" + "regexp" + "strconv" + "strings" + "time" +) + +// ======================================================================== +// zhongyoo —— 中药查询网（www.zhongyoo.com）抓取源 +// ======================================================================== +// 站点结构（2026-08 实测）： +// - 索引页：/name/（第 1 页）、/name/page_{N}.html（第 2 页起）， +// 页脚有「共 45页899条」可解析总页数 +// - 详情页：/name/{拼音}_{id}.html，正文为标记式结构： +// 【中药名】白果 baiguo +// 【别名】银杏核、公孙树子、鸭脚树子。 +// 【性味归经】性平，味甘、苦、涩。归肺经、肾经。 +// 【功效与作用】敛肺定喘、止带浊、缩小便。... +// 这种「标记 + 正文」结构非常稳定，正则解析即可，不依赖 DOM 层级 +// - 编码：GB2312（decodeGBAware 自动处理） +// +// 礼貌抓取：每个请求间隔 600ms，索引页间隔 300ms +// ======================================================================== + +// zhongyooSource 中药查询网抓取源 +type zhongyooSource struct{} + +// init 注册到源注册表 +func init() { register(&zhongyooSource{}) } + +// Name 源标识 +func (z *zhongyooSource) Name() string { return "zhongyoo" } + +// Label 源中文名 +func (z *zhongyooSource) Label() string { return "中药查询网（zhongyoo.com，约899味）" } + +// zhongyoo 站点常量与解析正则 +const ( + zyBase = "http://www.zhongyoo.com" + zyIndexURL = zyBase + "/name/" + zyMaxPages = 60 // 总页数解析失败时的保险上限（当前实际 45 页） + zyDetailGap = 600 * time.Millisecond + zyIndexGap = 300 * time.Millisecond +) + +var ( + // 详情链接：兼容绝对/相对两种写法；拼音段允许下划线 + // （实测存在 luo__5947.html 这类双下划线链接，字符类漏掉 _ 会丢药材） + reZyDetail = regexp.MustCompile(`href="(?:http://www\.zhongyoo\.com)?(/name/[a-z0-9_]+_\d+\.html)"`) + // 总页数：页脚「共 45页899条」 + reZyPages = regexp.MustCompile(`共\s*(\d+)\s*页`) + // 段落标记：【标签】（Go RE2 不支持前瞻，正文靠相邻标记位置切片提取） + reZyMarker = regexp.MustCompile(`【([^】]{1,20})】`) + // 详情页 ：固定格式「药名_药名的功效与作用 - 中药查询」， + // 取第一个 _ 或 - 之前的部分作为药名兜底 + reZyTitle = regexp.MustCompile(`<title>([^<_-]+)`) +) + +// FetchIndex 抓取全部索引页，返回详情页 URL 列表（有序去重） +// +// 为什么每次全量抓索引：索引页只有 45 个、体积小（每页 ~25KB）， +// 全量抓一遍 <20s；换来的是断点游标始终基于同一份有序列表，逻辑简单可靠 +func (z *zhongyooSource) FetchIndex(ctx context.Context) ([]string, error) { + first, err := fetchBytes(ctx, zyIndexURL) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("索引首页抓取失败: %w", err) + } + html := decodeGBAware(first) + + // 解析总页数（失败用保险上限，靠 404 终止） + totalPages := zyMaxPages + if m := reZyPages.FindStringSubmatch(html); len(m) == 2 { + if n, err := strconv.Atoi(m[1]); err == nil && n > 0 && n <= zyMaxPages { + totalPages = n + } + } + + seen := map[string]bool{} + var urls []string + collect := func(pageHTML string) { + for _, m := range reZyDetail.FindAllStringSubmatch(pageHTML, -1) { + u := zyBase + m[1] + if !seen[u] { + seen[u] = true + urls = append(urls, u) + } + } + } + collect(html) + + for p := 2; p <= totalPages; p++ { + select { + case <-time.After(zyIndexGap): + case <-ctx.Done(): + return nil, ctx.Err() + } + body, err := fetchBytes(ctx, fmt.Sprintf("%s/name/page_%d.html", zyBase, p)) + if err != nil { + // 单页失败不中断（可能是尾页变动），跳过继续 + continue + } + collect(decodeGBAware(body)) + } + if len(urls) == 0 { + return nil, fmt.Errorf("索引页未解析到任何详情链接（站点结构可能已变更）") + } + return urls, nil +} + +// FetchDetail 抓取并解析单个药材详情页 +func (z *zhongyooSource) FetchDetail(ctx context.Context, url string) (*Medicine, error) { + // 礼貌限速：详情页抓取前统一等待 + select { + case <-time.After(zyDetailGap): + case <-ctx.Done(): + return nil, ctx.Err() + } + + body, err := fetchBytes(ctx, url) + if err != nil { + return nil, err + } + html := decodeGBAware(body) + text := htmlToText(html) + + // 定位所有【标记】，正文 = 本标记结束位置 到 下一个标记开始位置 + // （RE2 不支持前瞻断言，用位置切片等价实现） + locs := reZyMarker.FindAllStringSubmatchIndex(text, -1) + med := &Medicine{SourceURL: url} + for i, loc := range locs { + label := strings.TrimSpace(text[loc[2]:loc[3]]) + end := len(text) + if i+1 < len(locs) { + end = locs[i+1][0] + } + content := strings.TrimSpace(text[loc[1]:end]) + if label == "" || content == "" { + continue + } + switch label { + case "中药名", "药名", "正名": + // 源站存在三代版式：新版【中药名】、老版【药名】、更老的【正名】，全部兼容 + // 格式："白果 baiguo" → 药名 + 拼音（老版可能没有拼音） + parts := strings.Fields(content) + if len(parts) > 0 { + med.Name = cleanMedicineName(parts[0]) + } + if len(parts) > 1 { + med.Pinyin = parts[1] + } + case "别名": + med.Aliases = splitAliases(content) + default: + med.Sections = append(med.Sections, Section{Label: label, Text: content}) + } + } + + if med.Name == "" { + // 兜底：正文标签一个都没匹配到药名时，从 <title> 提取 + // （标题格式全站统一，比正文版式稳定得多，防止未来出现第四种标签变体丢数据） + if m := reZyTitle.FindStringSubmatch(html); len(m) == 2 { + if name := cleanMedicineName(m[1]); name != "" && len([]rune(name)) <= 20 { + med.Name = name + } + } + } + if med.Name == "" { + return nil, fmt.Errorf("详情页未解析到药名（%s）", url) + } + return med, nil +} + +// cleanMedicineName 清洗药名：去首尾空白与尾随标点 +// +// 为什么必须清洗：药名是知识库 upsert 的判重键（doc.title）， +// 老版式正文可能写成"广东合欢花。"——尾随句号会让同一味药判成两个文档 +func cleanMedicineName(s string) string { + return strings.Trim(strings.TrimSpace(s), "。，、；．.·,;") +} + +// splitAliases 拆分别名串："银杏核、公孙树子、鸭脚树子。" → [银杏核 公孙树子 鸭脚树子] +// +// 兼容 、 ， , ； ; 多种分隔符，去掉句尾句号和空项 +func splitAliases(s string) []string { + s = strings.TrimSuffix(strings.TrimSpace(s), "。") + fields := strings.FieldsFunc(s, func(r rune) bool { + switch r { + case '、', '，', ',', '；', ';': + return true + } + return false + }) + out := make([]string, 0, len(fields)) + for _, f := range fields { + if v := strings.TrimSpace(f); v != "" { + out = append(out, v) + } + } + return out +} diff --git a/internal/dao/ai_generation_dao.go b/internal/dao/ai_generation_dao.go new file mode 100644 index 0000000..3492b5a --- /dev/null +++ b/internal/dao/ai_generation_dao.go @@ -0,0 +1,174 @@ +package dao + +import ( + "errors" + "fmt" +) + +// ======================================================================== +// AI 生成历史 DAO —— 只读查询 xk_ai_generation / xk_ai_generation_step +// ======================================================================== +// 背景：Go 内存环形缓冲只保留最近 200 条运行且重启清零； +// PHP 侧每次生成都落库这两张表（权威审计数据）。 +// 管理前端的「历史记录」页通过这里补齐长期视角。 +// +// 边界：只读。写入方是 PHP（AiGenerationService / AiGenerationStepService）， +// Go 端绝不写这两张表，避免双写方打架。 +// ======================================================================== + +// AIGenerationRow xk_ai_generation 行（列表 + 详情共用） +// +// input_snapshot / result_json 是 MySQL JSON 列，扫进 string 由前端解析展示， +// Go 端不需要理解其结构（各场景结构不同） +type AIGenerationRow struct { + ID uint `gorm:"column:id" json:"id"` + StoreID int `gorm:"column:store_id" json:"store_id"` + RegisterID int `gorm:"column:register_id" json:"register_id"` + DoctorID int `gorm:"column:doctor_id" json:"doctor_id"` + Scene string `gorm:"column:scene" json:"scene"` + PrescriptionType int `gorm:"column:prescription_type" json:"prescription_type"` + Name string `gorm:"column:name" json:"name"` + Provider string `gorm:"column:provider" json:"provider"` + Model string `gorm:"column:model" json:"model"` + Status int `gorm:"column:status" json:"status"` // 0进行中1成功2失败 + APIKeyID int `gorm:"column:api_key_id" json:"api_key_id"` + ViaAgent int `gorm:"column:via_agent" json:"via_agent"` + StepCount int `gorm:"column:step_count" json:"step_count"` + PromptTokens int `gorm:"column:prompt_tokens" json:"prompt_tokens"` + CompletionTokens int `gorm:"column:completion_tokens" json:"completion_tokens"` + TotalTokens int `gorm:"column:total_tokens" json:"total_tokens"` + StartedAt int `gorm:"column:started_at" json:"started_at"` + FinishedAt int `gorm:"column:finished_at" json:"finished_at"` + DurationMs int `gorm:"column:duration_ms" json:"duration_ms"` + ErrorMsg string `gorm:"column:error_msg" json:"error_msg"` + InputSnapshot string `gorm:"column:input_snapshot" json:"input_snapshot,omitempty"` + ResultJSON string `gorm:"column:result_json" json:"result_json,omitempty"` + CreatedAt int `gorm:"column:created_at" json:"created_at"` +} + +// TableName 指定表名 +func (AIGenerationRow) TableName() string { return "xk_ai_generation" } + +// AIGenerationStepRow xk_ai_generation_step 行（详情页时间线数据源） +type AIGenerationStepRow struct { + ID uint `gorm:"column:id" json:"id"` + GenerationID uint `gorm:"column:generation_id" json:"generation_id"` + StepNo int `gorm:"column:step_no" json:"step_no"` + StepType string `gorm:"column:step_type" json:"step_type"` + ToolName string `gorm:"column:tool_name" json:"tool_name"` + Provider string `gorm:"column:provider" json:"provider"` + Model string `gorm:"column:model" json:"model"` + APIKeyID int `gorm:"column:api_key_id" json:"api_key_id"` + PromptTokens int `gorm:"column:prompt_tokens" json:"prompt_tokens"` + CompletionTokens int `gorm:"column:completion_tokens" json:"completion_tokens"` + TotalTokens int `gorm:"column:total_tokens" json:"total_tokens"` + UsageJSON string `gorm:"column:usage_json" json:"usage_json,omitempty"` + DurationMs int `gorm:"column:duration_ms" json:"duration_ms"` + StartedAt int `gorm:"column:started_at" json:"started_at"` + FinishedAt int `gorm:"column:finished_at" json:"finished_at"` + Status int `gorm:"column:status" json:"status"` // 0进行中1成功2失败 + Detail string `gorm:"column:detail" json:"detail"` +} + +// TableName 指定表名 +func (AIGenerationStepRow) TableName() string { return "xk_ai_generation_step" } + +// AIGenerationListFilter 历史列表的筛选条件 +// +// Status / ViaAgent 用 -1 表示"不筛选"（0 是合法业务值，不能当哨兵） +type AIGenerationListFilter struct { + Page int // 页码（从 1 开始） + Size int // 每页条数（1~100） + Scene string // 场景精确匹配，空=全部 + Status int // -1=全部 0进行中 1成功 2失败 + ViaAgent int // -1=全部 0=PHP直连 1=Go Agent + Provider string // 供应商精确匹配，空=全部 + DateStart int64 // created_at >= 起始时间戳，0=不限 + DateEnd int64 // created_at <= 截止时间戳，0=不限 +} + +// AIGenerationList 分页查询生成历史（倒序） +// +// 列表不查 input_snapshot / result_json 两个 JSON 大字段（省带宽）， +// 详情接口才返回完整内容 +func AIGenerationList(f AIGenerationListFilter) ([]AIGenerationRow, int64, error) { + if DB == nil { + return nil, 0, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if f.Page < 1 { + f.Page = 1 + } + if f.Size < 1 || f.Size > 100 { + f.Size = 20 + } + + q := DB.Model(&AIGenerationRow{}).Where("deleted_at = 0") + if f.Scene != "" { + q = q.Where("scene = ?", f.Scene) + } + if f.Status >= 0 { + q = q.Where("status = ?", f.Status) + } + if f.ViaAgent >= 0 { + q = q.Where("via_agent = ?", f.ViaAgent) + } + if f.Provider != "" { + q = q.Where("provider = ?", f.Provider) + } + if f.DateStart > 0 { + q = q.Where("created_at >= ?", f.DateStart) + } + if f.DateEnd > 0 { + q = q.Where("created_at <= ?", f.DateEnd) + } + + var total int64 + if err := q.Count(&total).Error; err != nil { + return nil, 0, fmt.Errorf("dao: 查询历史总数失败: %w", err) + } + + var rows []AIGenerationRow + err := q.Select("id, store_id, register_id, doctor_id, scene, prescription_type, name, provider, model, status, api_key_id, via_agent, step_count, prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens, started_at, finished_at, duration_ms, error_msg, created_at"). + Order("id DESC"). + Offset((f.Page - 1) * f.Size). + Limit(f.Size). + Find(&rows).Error + if err != nil { + return nil, 0, fmt.Errorf("dao: 查询历史列表失败: %w", err) + } + return rows, total, nil +} + +// AIGenerationGet 取单条历史详情 + 全部步骤 +func AIGenerationGet(id uint) (*AIGenerationRow, []AIGenerationStepRow, error) { + if DB == nil { + return nil, nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var row AIGenerationRow + if err := DB.Where("id = ? AND deleted_at = 0", id).First(&row).Error; err != nil { + return nil, nil, fmt.Errorf("dao: 历史记录不存在 id=%d: %w", id, err) + } + var steps []AIGenerationStepRow + if err := DB.Where("generation_id = ? AND deleted_at = 0", id). + Order("step_no ASC"). + Find(&steps).Error; err != nil { + return nil, nil, fmt.Errorf("dao: 查询步骤明细失败: %w", err) + } + return &row, steps, nil +} + +// AIGenerationScenes 列出历史里出现过的全部场景（前端筛选下拉用） +func AIGenerationScenes() ([]string, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var scenes []string + err := DB.Model(&AIGenerationRow{}). + Where("deleted_at = 0"). + Distinct(). + Pluck("scene", &scenes).Error + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询场景列表失败: %w", err) + } + return scenes, nil +} diff --git a/internal/dao/dao.go b/internal/dao/dao.go new file mode 100644 index 0000000..b4d4220 --- /dev/null +++ b/internal/dao/dao.go @@ -0,0 +1,567 @@ +package dao + +import ( + "errors" + "fmt" + "log" + "strings" + "sync" + "time" + + "tcm-agent/internal/security/xkaes" + + "gorm.io/driver/mysql" + "gorm.io/gorm" + "gorm.io/gorm/logger" +) + +// ======================================================================== +// 数据访问层（DAO） +// ======================================================================== +// 本层负责直连萧康云医的 z_xk 库，按 PHP 端 AiRuntimeConfigService 的 +// 完全一致规则，读取"当前激活平台/模型/API Key"，并装配成 Go LLM 层 +// 期望的 map[provider]LLMConfigEx 结构。 +// +// 为什么不让 PHP 把配置推过来？ +// - 单一可信源：DB 已经是配置中心，Go 直接读库避免双写不一致 +// - 解耦：Go Agent 可独立部署，不依赖 PHP 进程在线 +// - 实时性：DB 改完 1 分钟（TTL）内全集群生效 +// +// 数据来源（z_xk 库）： +// - xk_system_config：3 个 AI 配置键（当前激活的平台/密钥/模型） +// - xk_ai_platform：平台表（code → api_url） +// - xk_ai_model：模型表（platform_id → 默认模型 code） +// - xk_ai_api_key：密钥表（密文 api_key，需 AES-256-CBC 解密） +// ======================================================================== + +// DB 全局数据库连接句柄（Init 后非空） +var DB *gorm.DB + +// 全局缓存：DB 读到的 LLM 配置 + 失效时间（TTL 60s） +// +// 为什么需要缓存？ +// 每次外部请求都查 4 张表会有额外 RTT；AiRuntimeConfigService 也走 Redis 缓存 +var ( + cfgCache map[string]*LLMConfigFromDB + cfgCacheAt time.Time + cfgCacheTTL = 60 * time.Second + cfgCacheMutex sync.RWMutex +) + +// LLMConfigFromDB DB 读出的单个供应商完整配置（解密后的明文 API Key） +// +// 字段含义与 llm.LLMConfigEx 对齐，由调用方（config_assembler）负责映射 +type LLMConfigFromDB struct { + Provider string // 平台 code（spark/deepseek/qwen/...），小写 + APIURL string // 平台 api_url + APIKey string // 解密后的明文密钥 + APIKeyID int // 密钥记录 id（写入审计日志用） + Model string // 模型 code（如 spark-max / deepseek-chat） + PlatformID int // 平台 id + TimeoutSecs int // 超时秒（DB 暂无字段，回落到调用方默认） +} + +// ActiveSelection DB 中"全局激活"的平台/密钥/模型组合 +// +// 来源：xk_system_config 表的三个 key（由后台"模型配置"Tab 保存）： +// - ai_active_provider ：当前激活的平台 code（如 spark / deepseek / agent） +// - ai_active_api_key_id ：当前激活的 API Key ID（可能不属于激活平台的默认 key） +// - ai_active_model ：当前激活的模型 code（可能不是激活平台的默认模型） +// +// 与 LLMConfigFromDB 的关系： +// - LLMConfigFromDB 是"每个平台自己的默认 key/model"（平台级） +// - ActiveSelection 是"运维跨平台指定的激活组合"（全局级） +// - 实际生效规则：ActiveSelection 非空时优先用它，否则回落到平台默认 +type ActiveSelection struct { + Provider string // 激活平台 code（小写）；空表示未配置 + APIKeyID int // 激活 API Key ID；0 表示未配置（回落平台默认） + Model string // 激活模型 code；空表示未配置（回落平台默认） +} + +// ======================================================================== +// z_xk 库表结构（按字段读取，不绑定 ORM 实体） +// ======================================================================== +// 注意：xk_ai_* 三张表的 DDL 没有提交到 sql 仓库， +// 字段名是从 PHP Service 反推的，如果后续 DB 结构有出入， +// 调整下面的 Select 字段即可，不需要改 entity。 +// ======================================================================== + +// PlatformRow 平台表行 +type PlatformRow struct { + ID int `gorm:"column:id"` + Code string `gorm:"column:code"` + Name string `gorm:"column:name"` + APIURL string `gorm:"column:api_url"` +} + +// TableName 指定表名（GORM 约定） +func (PlatformRow) TableName() string { return "xk_ai_platform" } + +// ModelRow 模型表行 +type ModelRow struct { + ID int `gorm:"column:id"` + PlatformID int `gorm:"column:platform_id"` + Code string `gorm:"column:code"` + Name string `gorm:"column:name"` + IsDefault int `gorm:"column:is_default"` + Sort int `gorm:"column:sort"` +} + +// TableName 指定表名 +func (ModelRow) TableName() string { return "xk_ai_model" } + +// APIKeyRow 密钥表行 +type APIKeyRow struct { + ID int `gorm:"column:id"` + PlatformID int `gorm:"column:platform_id"` + Name string `gorm:"column:name"` + APIKey string `gorm:"column:api_key"` // 密文（前缀 xk_ase_256_） + IsDefault int `gorm:"column:is_default"` + Sort int `gorm:"column:sort"` +} + +// TableName 指定表名 +func (APIKeyRow) TableName() string { return "xk_ai_api_key" } + +// SystemConfigRow 系统配置表行 +type SystemConfigRow struct { + ConfigKey string `gorm:"column:config_key"` + ConfigValue string `gorm:"column:config_value"` +} + +// TableName 指定表名 +func (SystemConfigRow) TableName() string { return "xk_system_config" } + +// Init 连接 z_xk 库 +// +// 参数： +// dsn - 形如 "user:pass@tcp(host:3306)/z_xk?charset=utf8mb4&parseTime=true&loc=Local" +// （注意：parseTime=true 必填，否则 GORM 无法把 DATETIME 转成 time.Time） +// +// 失败时返回错误，由 main 决定是否继续（建议：DB 不可用时降级用 yaml/env 配置） +func Init(dsn string) error { + if dsn == "" { + return errors.New("dao: DSN 为空") + } + var err error + DB, err = gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{ + // 生产用 Error 级别，避免每条 SQL 都打日志；调试时改成 Info + Logger: logger.Default.LogMode(logger.Warn), + }) + if err != nil { + // 关键：gorm.Open 失败时 DB 仍可能被赋值为部分初始化的 *gorm.DB， + // 内部 Statement.ConnPool 为 nil，后续调用 DB.Where 会 panic。 + // 这里显式置 nil，让后续的 `if DB == nil` 检查能正确拦截。 + DB = nil + return fmt.Errorf("dao: 连接 z_xk 库失败: %w", err) + } + // 验证连接 + 时区（PHP 端用 Asia/Shanghai） + sqlDB, err := DB.DB() + if err != nil { + DB = nil + return err + } + sqlDB.SetMaxIdleConns(5) + sqlDB.SetMaxOpenConns(20) + sqlDB.SetConnMaxLifetime(time.Hour) + + log.Printf("[DAO] z_xk 库连接成功 | DSN=%s", maskDSN(dsn)) + return nil +} + +// ======================================================================== +// 核心：加载当前激活的 LLM 配置 +// ======================================================================== + +// LoadLLMConfigsFromDB 从 z_xk 库读取所有可用供应商配置（带 60s 缓存） +// +// 复刻 PHP AiRuntimeConfigService 的解析逻辑： +// 1. 读 xk_system_config 拿当前激活的 provider（ai_active_provider） +// 2. 从 xk_ai_platform 读所有启用平台（不只激活那个，全部返回，让 yaml 的 routes 自由映射） +// 3. 对每个平台： +// - 查 xk_ai_api_key 的默认/激活 key +// - 用 xkaes.Decrypt 解密 api_key +// - 查 xk_ai_model 的默认模型 +// 4. 装配成 map[provider]*LLMConfigFromDB 返回 +// +// 参数： +// encryptKey - PHP 端 env('ENCRYPT_KEY') 的原值（用于 AES 解密） +// +// 失败处理： +// - 单个供应商失败不阻塞其他供应商，记日志后跳过 +// - 整体失败（如 DB 连不上）返回 error +func LoadLLMConfigsFromDB(encryptKey string) (map[string]*LLMConfigFromDB, error) { + // 命中缓存直接返回（避免高频查询打 DB） + cfgCacheMutex.RLock() + if cfgCache != nil && time.Since(cfgCacheAt) < cfgCacheTTL { + out := make(map[string]*LLMConfigFromDB, len(cfgCache)) + for k, v := range cfgCache { + out[k] = v + } + cfgCacheMutex.RUnlock() + return out, nil + } + cfgCacheMutex.RUnlock() + + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化，请先调用 Init()") + } + + // 读所有启用的平台（status=1, deleted_at=0） + var platforms []PlatformRow + if err := DB.Where("status = 1 AND deleted_at = 0"). + Order("sort DESC, id ASC"). + Find(&platforms).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询 xk_ai_platform 失败: %w", err) + } + + out := make(map[string]*LLMConfigFromDB, len(platforms)) + for _, p := range platforms { + provider := strings.ToLower(strings.TrimSpace(p.Code)) + if provider == "" { + continue + } + + // 解密密钥失败时跳过该供应商，不阻塞其他 + apiKey, apiKeyID, err := resolveAPIKey(p.ID, encryptKey) + if err != nil { + log.Printf("[DAO] 平台 %s(%s) 取密钥失败: %v（跳过）", p.Code, p.Name, err) + continue + } + + // 取默认模型（失败时用空字符串，调用方回落 yaml 默认值） + model := resolveDefaultModel(p.ID) + + out[provider] = &LLMConfigFromDB{ + Provider: provider, + APIURL: p.APIURL, + APIKey: apiKey, + APIKeyID: apiKeyID, + Model: model, + PlatformID: p.ID, + } + log.Printf("[DAO] 加载平台: code=%s model=%s api_key_id=%d", provider, model, apiKeyID) + } + + // 写缓存 + cfgCacheMutex.Lock() + cfgCache = out + cfgCacheAt = time.Now() + cfgCacheMutex.Unlock() + + return out, nil +} + +// InvalidateCache 清空配置缓存（运维改完 DB 后可主动调用） +func InvalidateCache() { + cfgCacheMutex.Lock() + cfgCache = nil + cfgCacheMutex.Unlock() +} + +// LoadActiveSelection 读取后台"模型配置"Tab 保存的全局激活组合 +// +// 数据源：xk_system_config 表的三个 key： +// - ai_active_provider ：激活平台 code（如 spark / deepseek / agent） +// - ai_active_api_key_id ：激活 API Key ID（数字字符串） +// - ai_active_model ：激活模型 code +// +// 返回值语义： +// - 三个字段全空 → 后台未配置，调用方应回落到 LLMConfigFromDB 的平台默认值 +// - Provider 非空 → 用它覆盖 cfg.LLM.DefaultProvider，让 EnhanceService 路由到正确平台 +// - APIKeyID/Model 非空 → 调用方据此到 LLMConfigFromDB[Provider] 里覆盖对应字段 +// +// 失败处理：单 key 查询失败不影响其他 key（用空值兜底）；DB 不可用返回错误 +func LoadActiveSelection() (*ActiveSelection, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化，请先调用 Init()") + } + // 一次性读三个 key（IN 查询比三条单查高效） + var rows []SystemConfigRow + keys := []string{"ai_active_provider", "ai_active_api_key_id", "ai_active_model"} + if err := DB.Where("config_key IN ?", keys). + Find(&rows).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询 xk_system_config 失败: %w", err) + } + sel := &ActiveSelection{} + for _, r := range rows { + switch r.ConfigKey { + case "ai_active_provider": + // 平台 code 小写化，与 LLMConfigFromDB.Provider 保持一致 + sel.Provider = strings.ToLower(strings.TrimSpace(r.ConfigValue)) + case "ai_active_api_key_id": + // 数字字符串转 int；非法值（如空串/字母）兜底为 0 + n := 0 + fmt.Sscanf(r.ConfigValue, "%d", &n) + sel.APIKeyID = n + case "ai_active_model": + sel.Model = strings.TrimSpace(r.ConfigValue) + } + } + return sel, nil +} + +// ResolvedLLMConfig 解析后的最终 LLM 配置（已应用激活组合覆盖） +// +// 本结构是"按需调用 LLM"时使用的最终配置—— +// 已经合并了三层数据源（平台默认 + 全局激活 + api_key_id 反查）， +// 调用方拿到后可以直接据此创建/复用 LLMClient，无需再处理覆盖逻辑。 +// +// 字段语义： +// - Provider ：实际使用的供应商 code（小写） +// - APIURL ：实际使用的 API 地址（来自平台表） +// - APIKey ：实际使用的明文 API Key（已解密） +// - APIKeyID ：实际使用的密钥 id（写入审计日志） +// - Model ：实际使用的模型 code +// - Source ：来源标记："active"(激活组合) / "platform_default"(平台默认) +// 用于日志排查"为什么调用的是这个模型" +type ResolvedLLMConfig struct { + Provider string + APIURL string + APIKey string + APIKeyID int + Model string + Source string +} + +// 全局缓存：LoadActiveLLMConfig 的解析结果（60s TTL，独立缓存锁） +// +// 为什么单独缓存： +// - LoadLLMConfigsFromDB 的缓存是"全量平台列表"，命中后整个 map 共享； +// LoadActiveLLMConfig 是"最终生效的那一个"，缓存粒度不同，不能复用同一把锁 +// - 缓存中包含解密后的明文 APIKey，仅在内存中保存，不出日志/不落盘 +var ( + activeCfgCache *ResolvedLLMConfig + activeCfgCacheAt time.Time + activeCfgCacheMu sync.RWMutex + activeCfgCacheTTL = 60 * time.Second // 与 LoadLLMConfigsFromDB 同步：60s 内全集群一致 +) + +// LoadActiveLLMConfig 一次性解析出"当前实际生效"的 LLM 配置（带 60s 缓存） +// +// 解析规则（与 PHP AiRuntimeConfigService::resolve() 严格对齐）： +// 1. 读 xk_system_config 拿 ai_active_provider / ai_active_api_key_id / ai_active_model +// 2. 若 active.Provider 为空或为 "agent"（PHP 中转标记）→ 回落到 cfg.LLM.DefaultProvider +// （agent 标记 Go 端不处理，PHP 自己会路由；Go 端按 yaml 默认 provider 兜底） +// 3. 从 xk_ai_platform 读该 provider 的 api_url，从 xk_ai_model 读默认 model +// 4. 若 active.APIKeyID > 0 → 按主键反查 key（跨平台指定场景），否则用平台默认 key +// 5. 若 active.Model 非空 → 覆盖 model +// +// 入参 fallbackProvider： +// - 当 active.Provider 为空或 agent 时，使用此值作为回落 provider +// - 一般传 cfg.LLM.DefaultProvider（来自 yaml/env） +// +// 入参 fallbackTimeoutSecs： +// - DB 中平台表没有 timeout 字段，这里从 yaml 透传，作为客户端创建时的 HTTP 超时 +// +// 失败处理： +// - DB 不可用 → 返回 error，调用方应回落到 yaml/env 配置 +// - 单个 provider 解析失败 → 返回 error（不同于 LoadLLMConfigsFromDB 的"跳过继续"， +// 因为这里只查一个目标，失败就该报错让上层处理） +func LoadActiveLLMConfig(fallbackProvider string) (*ResolvedLLMConfig, error) { + // 1) 命中缓存直接返回（深拷贝，避免调用方误改全局缓存） + activeCfgCacheMu.RLock() + if activeCfgCache != nil && time.Since(activeCfgCacheAt) < activeCfgCacheTTL { + out := *activeCfgCache + activeCfgCacheMu.RUnlock() + return &out, nil + } + activeCfgCacheMu.RUnlock() + + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化，请先调用 Init()") + } + + // 2) 读全局激活组合 + active, err := LoadActiveSelection() + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 读取激活组合失败: %w", err) + } + + // 3) 决定最终使用的 provider + // 重要语义（2026-08-11 重构后）： + // ai_active_provider 永远是真实 provider（spark/deepseek/...）， + // "是否走 Go Agent 中转"由 PHP 端独立开关 ai_agent_via_agent 控制（PHP 自己处理路由）， + // Go 端被调用时永远代表"我要用真实模型"，所以这里不再判断 agent。 + provider := active.Provider + source := "active" + if provider == "" { + // 后台未配置 ai_active_provider，回落 yaml/env 默认 provider + provider = strings.ToLower(strings.TrimSpace(fallbackProvider)) + if provider == "" { + provider = "deepseek" // 兜底中的兜底，避免空 provider 导致后续查表失败 + } + source = "platform_default" + } + + // 4) 从 xk_ai_platform 查目标 provider + var platform PlatformRow + if err := DB.Where("code = ? AND status = 1 AND deleted_at = 0", provider). + First(&platform).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询 xk_ai_platform code=%s 失败: %w", provider, err) + } + + // 5) 决定使用的 API Key（激活 key_id 优先，否则用平台默认 key） + var apiKeyRow APIKeyRow + if active.APIKeyID > 0 { + // 后台指定了具体 key_id（跨平台场景），按主键反查 + if err := DB.Where("id = ? AND status = 1 AND deleted_at = 0", active.APIKeyID). + First(&apiKeyRow).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 按 id=%d 查 xk_ai_api_key 失败: %w", active.APIKeyID, err) + } + } else { + // 未指定 key_id，用平台默认 key（与 resolveAPIKey 同样排序规则） + if err := DB.Where("platform_id = ? AND status = 1 AND deleted_at = 0", platform.ID). + Order("is_default DESC, sort DESC, id ASC"). + First(&apiKeyRow).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询 xk_ai_api_key platform_id=%d 失败: %w", platform.ID, err) + } + } + + // 6) 解密 API Key + // 注意：本函数入参没有 encryptKey，从全局缓存取（main.go 启动时通过 SetEncryptKey 注入） + if globalEncryptKey == "" { + return nil, errors.New("dao: encryptKey 未注入，请先调用 dao.SetEncryptKey()") + } + plainKey, err := xkaes.Decrypt(apiKeyRow.APIKey, globalEncryptKey) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 解密 api_key(id=%d) 失败: %w", apiKeyRow.ID, err) + } + if plainKey == "" { + return nil, fmt.Errorf("dao: api_key(id=%d) 解密后为空", apiKeyRow.ID) + } + + // 7) 决定使用的 Model（激活 model 优先，否则用平台默认模型） + model := active.Model + if model == "" { + model = resolveDefaultModel(platform.ID) + } + + resolved := &ResolvedLLMConfig{ + Provider: provider, + APIURL: platform.APIURL, + APIKey: plainKey, + APIKeyID: apiKeyRow.ID, + Model: model, + Source: source, + } + + // 8) 写缓存 + activeCfgCacheMu.Lock() + activeCfgCache = resolved + activeCfgCacheAt = time.Now() + activeCfgCacheMu.Unlock() + + log.Printf("[DAO] 解析生效配置: provider=%s model=%s api_key_id=%d source=%s", + resolved.Provider, resolved.Model, resolved.APIKeyID, resolved.Source) + return resolved, nil +} + +// InvalidateActiveLLMCache 主动失效"生效配置"缓存 +// +// 使用场景：PHP 后台改完模型配置后调 /admin/invalidate-cache 接口 +// 让 Go 端下一次请求时重新从 DB 读取最新配置 +func InvalidateActiveLLMCache() { + activeCfgCacheMu.Lock() + activeCfgCache = nil + activeCfgCacheAt = time.Time{} + activeCfgCacheMu.Unlock() + log.Printf("[DAO] 生效配置缓存已主动失效") +} + +// 全局 AES 主密钥（启动期由 main.go 通过 SetEncryptKey 注入） +// +// 为什么放全局而不是函数入参： +// - 调用链 EnhancerService → dao.LoadActiveLLMConfig 每次都要传 key 太冗长 +// - 主密钥整个进程生命周期不变，放全局变量 + 启动期注入更符合实际使用模式 +var globalEncryptKey string + +// SetEncryptKey 注入 AES 主密钥（main.go 启动时调用一次） +// +// 与 PHP 端 .env ENCRYPT_KEY 同源，用于解密 xk_ai_api_key.api_key 字段 +func SetEncryptKey(key string) { + globalEncryptKey = key +} + +// ======================================================================== +// 内部辅助 +// ======================================================================== + +// resolveAPIKey 取平台的默认密钥（按 PHP 同样规则排序）并解密 +// +// 排序规则（与 AiRuntimeConfigService 一致）： +// 1. is_default=1 优先 +// 2. sort 倒序 +// 3. id 升序 +// 返回：明文 API Key + 该 key 的 id（用于审计） +func resolveAPIKey(platformID int, encryptKey string) (string, int, error) { + var row APIKeyRow + err := DB.Where("platform_id = ? AND status = 1 AND deleted_at = 0", platformID). + Order("is_default DESC, sort DESC, id ASC"). + First(&row).Error + if err != nil { + return "", 0, fmt.Errorf("查 xk_ai_api_key 失败: %w", err) + } + + // 解密 + plain, err := xkaes.Decrypt(row.APIKey, encryptKey) + if err != nil { + return "", 0, fmt.Errorf("解密 api_key(id=%d) 失败: %w", row.ID, err) + } + if plain == "" { + return "", 0, fmt.Errorf("api_key(id=%d) 解密后为空", row.ID) + } + return plain, row.ID, nil +} + +// GetAPIKeyByID 按 id 取密钥并解密 +// +// 用途：后台"模型配置"Tab 通过 ai_active_api_key_id 跨平台指定激活 key 时， +// Go 端需要按 id 直接取这条 key 的明文（与 resolveAPIKey 不同——后者按平台 +// 取"默认 key"，前者按 id 取"指定 key"，可能不是同一个）。 +// +// 失败处理：DB 错误或解密失败都返回 error，由调用方决定是否回落到平台默认 key +func GetAPIKeyByID(keyID int, encryptKey string) (string, error) { + if DB == nil { + return "", errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if keyID <= 0 { + return "", errors.New("dao: keyID 非法") + } + var row APIKeyRow + if err := DB.Where("id = ? AND status = 1 AND deleted_at = 0", keyID). + First(&row).Error; err != nil { + return "", fmt.Errorf("查 xk_ai_api_key id=%d 失败: %w", keyID, err) + } + plain, err := xkaes.Decrypt(row.APIKey, encryptKey) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("解密 api_key(id=%d) 失败: %w", row.ID, err) + } + return plain, nil +} + +// resolveDefaultModel 取平台的默认模型 code +// +// 排序：is_default DESC, sort DESC, id ASC（与 PHP 一致） +func resolveDefaultModel(platformID int) string { + var row ModelRow + err := DB.Where("platform_id = ? AND status = 1 AND deleted_at = 0", platformID). + Order("is_default DESC, sort DESC, id ASC"). + First(&row).Error + if err != nil { + return "" // 失败返回空，由调用方回落默认值 + } + return row.Code +} + +// maskDSN 把 DSN 中的密码打码，避免日志泄露 +// +// 例：root:secret@tcp(127.0.0.1:3306)/z_xk → root:***@tcp(127.0.0.1:3306)/z_xk +func maskDSN(dsn string) string { + i := strings.Index(dsn, ":") + j := strings.Index(dsn, "@") + if i < 0 || j < 0 || j <= i { + return dsn + } + return dsn[:i+1] + "***" + dsn[j:] +} diff --git a/internal/dao/formula_dao.go b/internal/dao/formula_dao.go new file mode 100644 index 0000000..d17474a --- /dev/null +++ b/internal/dao/formula_dao.go @@ -0,0 +1,74 @@ +package dao + +import ( + "errors" + "fmt" +) + +// ======================================================================== +// 金方库（xk_golden_formula）检索 DAO —— P1 处方场景第二检索源 +// ======================================================================== +// 数据源分工（与业务确认过的铁律）： +// - 方剂知识 = 金方库（平台手动维护，动态读取，不写死不爬取） +// - 可开药品 = 自家药品库 yii_drug（PHP 侧对照，Go 不碰） +// - 爬取药材数据 = 辅助参照（别名归一/安全校验） +// 三者严格分开。本文件只读金方表，供处方场景检索"参考方剂"注入 prompt。 +// +// 依赖索引：ft_formula_search（ngram FULLTEXT，见 20260813/golden_formula_fulltext.sql）， +// 未建索引时 MATCH 查询会报 1191，调用方（enhancer）按"检索失败不阻断"降级。 +// ======================================================================== + +// GoldenFormulaHit 金方检索命中行 +// +// 只取注入 prompt 需要的字段：方名、组成（drugs_json 原文）、主治。 +// original_formula/intro 等长文不取——注入 prompt 会撑爆长度预算 +type GoldenFormulaHit struct { + ID uint `gorm:"column:id" json:"id"` + Name string `gorm:"column:name" json:"name"` + HerbOverview string `gorm:"column:herb_overview" json:"herb_overview"` + DrugsJSON *string `gorm:"column:drugs_json" json:"drugs_json"` + IndicationOriginal string `gorm:"column:indication_original" json:"indication_original"` + IndicationTranslation string `gorm:"column:indication_translation" json:"indication_translation"` + Score float64 `gorm:"column:score" json:"score"` +} + +// GoldenFormulaSearch 金方库 FULLTEXT 检索 +// +// 与 KBFullTextSearch 同款两段式设计（模式由上层编排）： +// - natural=false：BOOLEAN MODE，短证候关键词精确匹配 +// - natural=true：NATURAL LANGUAGE MODE，整段辨证上下文自动 2-gram 分词 +// +// 过滤条件（与接诊端金方展示口径一致）： +// status=1 启用、is_abnormal=0 药味解析正常、deleted_at=0 未删除。 +// 平台手动更新金方后立即生效（每次生成实时查询，无缓存无同步延迟） +func GoldenFormulaSearch(query string, topK int, natural bool) ([]GoldenFormulaHit, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if query == "" { + return []GoldenFormulaHit{}, nil + } + if topK <= 0 { + topK = 3 + } + // 模式字面量只来自 bool 分支，不存在注入风险 + mode := "IN BOOLEAN MODE" + if natural { + mode = "IN NATURAL LANGUAGE MODE" + } + sql := ` + SELECT id, name, herb_overview, drugs_json, indication_original, indication_translation, + MATCH(name, herb_overview, indication_original, indication_translation) AGAINST (? ` + mode + `) AS score + FROM xk_golden_formula + WHERE status = 1 + AND is_abnormal = 0 + AND deleted_at = 0 + AND MATCH(name, herb_overview, indication_original, indication_translation) AGAINST (? ` + mode + `) + ORDER BY score DESC + LIMIT ?` + var results []GoldenFormulaHit + if err := DB.Raw(sql, query, query, topK).Scan(&results).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 金方 FULLTEXT 检索失败: %w", err) + } + return results, nil +} diff --git a/internal/dao/kb_crawl_dao.go b/internal/dao/kb_crawl_dao.go new file mode 100644 index 0000000..f048e96 --- /dev/null +++ b/internal/dao/kb_crawl_dao.go @@ -0,0 +1,194 @@ +package dao + +import ( + "errors" + "fmt" + "time" +) + +// ======================================================================== +// 知识库抓取任务 DAO（xk_kb_crawl_task / xk_kb_crawl_log） +// ======================================================================== +// 职责： +// - 任务 CRUD（面板配置定时抓取：源 / 目标库 / 调度方式 / 单次限量） +// - 运行日志写入与查询（每次运行一行，审计 + 排障） +// - 文档 upsert 辅助（按标题找库内已有文档，决定新建还是更新） +// +// 设计约定： +// - 时间戳全部 int（与全库规范一致），业务代码手动 time.Now().Unix() 填 +// - 软删除：deleted_at != 0 即删除，查询统一带 deleted_at = 0 +// ======================================================================== + +// KBCrawlTaskRow 抓取任务表行（与 xk_kb_crawl_task 一一对应） +type KBCrawlTaskRow struct { + ID uint `gorm:"column:id;primaryKey" json:"id"` + Name string `gorm:"column:name" json:"name"` + Source string `gorm:"column:source" json:"source"` + LibraryID uint `gorm:"column:library_id" json:"library_id"` + ScheduleType string `gorm:"column:schedule_type" json:"schedule_type"` + IntervalHours int `gorm:"column:interval_hours" json:"interval_hours"` + RunAtHour int `gorm:"column:run_at_hour" json:"run_at_hour"` + RunAtWeekday int `gorm:"column:run_at_weekday" json:"run_at_weekday"` + ItemsPerRun int `gorm:"column:items_per_run" json:"items_per_run"` + ProgressOffset int `gorm:"column:progress_offset" json:"progress_offset"` + Status int `gorm:"column:status" json:"status"` + LastRunAt int `gorm:"column:last_run_at" json:"last_run_at"` + LastStatus string `gorm:"column:last_status" json:"last_status"` + LastMessage string `gorm:"column:last_message" json:"last_message"` + CreatedAt int `gorm:"column:created_at" json:"created_at"` + UpdatedAt int `gorm:"column:updated_at" json:"updated_at"` + DeletedAt int `gorm:"column:deleted_at" json:"deleted_at"` +} + +// TableName 指定表名 +func (KBCrawlTaskRow) TableName() string { return "xk_kb_crawl_task" } + +// KBCrawlLogRow 抓取运行日志表行（与 xk_kb_crawl_log 一一对应） +type KBCrawlLogRow struct { + ID uint `gorm:"column:id;primaryKey" json:"id"` + TaskID uint `gorm:"column:task_id" json:"task_id"` + TriggerType string `gorm:"column:trigger_type" json:"trigger_type"` + StartedAt int `gorm:"column:started_at" json:"started_at"` + FinishedAt int `gorm:"column:finished_at" json:"finished_at"` + Status string `gorm:"column:status" json:"status"` + TotalFetched int `gorm:"column:total_fetched" json:"total_fetched"` + CreatedDocs int `gorm:"column:created_docs" json:"created_docs"` + UpdatedDocs int `gorm:"column:updated_docs" json:"updated_docs"` + FailedItems int `gorm:"column:failed_items" json:"failed_items"` + Message string `gorm:"column:message" json:"message"` + CreatedAt int `gorm:"column:created_at" json:"created_at"` + UpdatedAt int `gorm:"column:updated_at" json:"updated_at"` + DeletedAt int `gorm:"column:deleted_at" json:"deleted_at"` +} + +// TableName 指定表名 +func (KBCrawlLogRow) TableName() string { return "xk_kb_crawl_log" } + +// ---------------------------- 任务 CRUD ---------------------------- + +// KBCrawlTaskList 列出所有未删除任务（按 id 倒序，新建的在前） +func KBCrawlTaskList() ([]KBCrawlTaskRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var rows []KBCrawlTaskRow + err := DB.Where("deleted_at = 0").Order("id DESC").Find(&rows).Error + return rows, err +} + +// KBCrawlTaskGet 取单个任务 +func KBCrawlTaskGet(id uint) (*KBCrawlTaskRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var row KBCrawlTaskRow + if err := DB.Where("id = ? AND deleted_at = 0", id).First(&row).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("任务不存在: %w", err) + } + return &row, nil +} + +// KBCrawlTaskCreate 创建任务（CreatedAt/UpdatedAt 由这里统一填） +func KBCrawlTaskCreate(row *KBCrawlTaskRow) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + row.CreatedAt = now + row.UpdatedAt = now + return DB.Create(row).Error +} + +// KBCrawlTaskUpdate 更新任务字段（fields 为列名→值；自动补 updated_at） +// +// 用 map 而非结构体：GORM 结构体更新会跳过零值字段， +// 而这里"把 status 改成 0（禁用）"恰恰是零值，必须用 map 显式更新 +func KBCrawlTaskUpdate(id uint, fields map[string]any) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + fields["updated_at"] = int(time.Now().Unix()) + return DB.Model(&KBCrawlTaskRow{}).Where("id = ? AND deleted_at = 0", id).Updates(fields).Error +} + +// KBCrawlTaskDelete 软删除任务 +func KBCrawlTaskDelete(id uint) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + return DB.Model(&KBCrawlTaskRow{}).Where("id = ?", id). + Updates(map[string]any{"deleted_at": now, "updated_at": now}).Error +} + +// ---------------------------- 运行日志 ---------------------------- + +// KBCrawlLogCreate 新建一条运行日志（status=running，结束时再补终态） +func KBCrawlLogCreate(row *KBCrawlLogRow) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + row.CreatedAt = now + row.UpdatedAt = now + return DB.Create(row).Error +} + +// KBCrawlLogFinish 补写运行日志终态（结束时间/状态/统计/摘要） +func KBCrawlLogFinish(id uint, fields map[string]any) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + fields["updated_at"] = int(time.Now().Unix()) + return DB.Model(&KBCrawlLogRow{}).Where("id = ?", id).Updates(fields).Error +} + +// KBCrawlLogList 某任务最近 N 条运行日志（倒序） +func KBCrawlLogList(taskID uint, limit int) ([]KBCrawlLogRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if limit <= 0 || limit > 100 { + limit = 20 + } + var rows []KBCrawlLogRow + err := DB.Where("task_id = ? AND deleted_at = 0", taskID). + Order("id DESC").Limit(limit).Find(&rows).Error + return rows, err +} + +// ---------------------------- 文档 upsert 辅助 ---------------------------- + +// KBFindDocByTitle 在某库内按标题精确找文档（抓取 upsert 判重用） +// +// 返回 (nil, nil) 表示没找到（不是错误）——调用方据此决定 insert 还是 update +func KBFindDocByTitle(libraryID uint, title string) (*KBDocRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var row KBDocRow + err := DB.Where("library_id = ? AND title = ? AND deleted_at = 0", libraryID, title). + Limit(1).Find(&row).Error + if err != nil { + return nil, err + } + if row.ID == 0 { + return nil, nil + } + return &row, nil +} + +// KBUpdateDocContent 更新文档正文与元数据（抓取到新内容时刷新已有文档） +// +// 只更新 content / meta_json / source_type，标题不动（标题是 upsert 的判重键） +func KBUpdateDocContent(docID uint, content string, metaJSON *string, sourceType string) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + return DB.Model(&KBDocRow{}).Where("id = ?", docID).Updates(map[string]any{ + "content": content, + "meta_json": metaJSON, + "source_type": sourceType, + "updated_at": int(time.Now().Unix()), + }).Error +} diff --git a/internal/dao/kb_dao.go b/internal/dao/kb_dao.go new file mode 100644 index 0000000..1a8ef65 --- /dev/null +++ b/internal/dao/kb_dao.go @@ -0,0 +1,694 @@ +package dao + +import ( + "encoding/json" + "errors" + "fmt" + "time" + + "gorm.io/gorm" +) + +// ======================================================================== +// 本地知识库 DAO（V1: 仅全文检索；V2 预留向量字段） +// ======================================================================== +// 本文件负责所有本地知识库相关的 DB 操作（库/文档/分段）。 +// 全部走 GORM + 全局 DB 句柄（dao.Init() 初始化的 z_xk 库连接）。 +// +// 与外部包的边界： +// - internal/kb/* 的 Service 只调用本文件暴露的方法，不直接操作 gorm.DB +// - 实体定义对外暴露（kb 包可以引用 KBLibraryRow 等类型） +// ======================================================================== + +// KBLibraryRow 知识库表行 +// +// 字段与表 xk_kb_library 一一对应，gorm tag 指定列名 +type KBLibraryRow struct { + ID uint `gorm:"column:id;primaryKey" json:"id"` + Name string `gorm:"column:name" json:"name"` + Description string `gorm:"column:description" json:"description"` + Source string `gorm:"column:source" json:"source"` + EmbeddingProvider string `gorm:"column:embedding_provider" json:"embedding_provider"` + EmbeddingDim int `gorm:"column:embedding_dim" json:"embedding_dim"` + DocCount int `gorm:"column:doc_count" json:"doc_count"` + ChunkCount int `gorm:"column:chunk_count" json:"chunk_count"` + VectorizedCount int `gorm:"column:vectorized_count" json:"vectorized_count"` + Status int `gorm:"column:status" json:"status"` + CreatedAt int `gorm:"column:created_at" json:"created_at"` + UpdatedAt int `gorm:"column:updated_at" json:"updated_at"` + DeletedAt int `gorm:"column:deleted_at" json:"deleted_at"` +} + +// TableName 指定表名（GORM 约定） +func (KBLibraryRow) TableName() string { return "xk_kb_library" } + +// KBDocRow 知识库文档表行 +type KBDocRow struct { + ID uint `gorm:"column:id;primaryKey" json:"id"` + LibraryID uint `gorm:"column:library_id" json:"library_id"` + Title string `gorm:"column:title" json:"title"` + Content string `gorm:"column:content" json:"content"` + SourceFile string `gorm:"column:source_file" json:"source_file"` + SourceType string `gorm:"column:source_type" json:"source_type"` + // meta_json 用 string 持有 JSON 文本，Go 端按需 json.Unmarshal + MetaJSON *string `gorm:"column:meta_json" json:"meta_json"` + ChunkCount int `gorm:"column:chunk_count" json:"chunk_count"` + Status int `gorm:"column:status" json:"status"` + CreatedAt int `gorm:"column:created_at" json:"created_at"` + UpdatedAt int `gorm:"column:updated_at" json:"updated_at"` + DeletedAt int `gorm:"column:deleted_at" json:"deleted_at"` +} + +// TableName 指定表名 +func (KBDocRow) TableName() string { return "xk_kb_doc" } + +// KBChunkRow 知识库分段表行（检索单元） +type KBChunkRow struct { + ID uint `gorm:"column:id;primaryKey" json:"id"` + LibraryID uint `gorm:"column:library_id" json:"library_id"` + DocID uint `gorm:"column:doc_id" json:"doc_id"` + Title string `gorm:"column:title" json:"title"` + Content string `gorm:"column:content" json:"content"` + // V2 预留：content_vector 是 JSON 数组（float32 list）；V1 永远 NULL + // 用 *string 持有原始 JSON 文本，需要时 Unmarshal 成 []float32 + ContentVector *string `gorm:"column:content_vector" json:"content_vector"` + IsVectorized int `gorm:"column:is_vectorized" json:"is_vectorized"` + ChunkIndex int `gorm:"column:chunk_index" json:"chunk_index"` + MetaJSON *string `gorm:"column:meta_json" json:"meta_json"` + IsActive int `gorm:"column:is_active" json:"is_active"` + CreatedAt int `gorm:"column:created_at" json:"created_at"` + UpdatedAt int `gorm:"column:updated_at" json:"updated_at"` + DeletedAt int `gorm:"column:deleted_at" json:"deleted_at"` +} + +// TableName 指定表名 +func (KBChunkRow) TableName() string { return "xk_kb_chunk" } + +// ======================================================================== +// 库（library）CRUD +// ======================================================================== + +// KBCreateLibraryInput 建库参数（仅暴露可设置字段） +type KBCreateLibraryInput struct { + Name string `json:"name"` + Description string `json:"description"` + Source string `json:"source"` // 默认 manual + EmbeddingProvider string `json:"embedding_provider"` // V1 默认 noop +} + +// KBCreateLibrary 创建知识库 +// +// 设计： +// - 调用方传 Source/EmbeddingProvider 为空时回落到合理默认 +// - 自动填入 created_at/updated_at 时间戳 +func KBCreateLibrary(input KBCreateLibraryInput) (*KBLibraryRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if input.Name == "" { + return nil, errors.New("dao: 库名不能为空") + } + if input.Source == "" { + input.Source = "manual" + } + if input.EmbeddingProvider == "" { + input.EmbeddingProvider = "noop" // V1 默认不做向量化 + } + now := int(time.Now().Unix()) + row := &KBLibraryRow{ + Name: input.Name, + Description: input.Description, + Source: input.Source, + EmbeddingProvider: input.EmbeddingProvider, + Status: 1, + CreatedAt: now, + UpdatedAt: now, + DeletedAt: 0, + } + if err := DB.Create(row).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 创建知识库失败: %w", err) + } + return row, nil +} + +// KBListLibraries 列出所有库（按 id 倒序，最新的在前） +// +// includeDisabled=true 时连禁用的也返回，便于后台管理 +func KBListLibraries(includeDisabled bool) ([]KBLibraryRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var rows []KBLibraryRow + q := DB.Where("deleted_at = 0") + if !includeDisabled { + q = q.Where("status = 1") + } + if err := q.Order("id DESC").Find(&rows).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询知识库列表失败: %w", err) + } + return rows, nil +} + +// KBGetLibrary 按 id 取单个库 +func KBGetLibrary(id uint) (*KBLibraryRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var row KBLibraryRow + if err := DB.Where("id = ? AND deleted_at = 0", id).First(&row).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 知识库不存在 id=%d: %w", id, err) + } + return &row, nil +} + +// KBDeleteLibrary 软删除库（连带软删该库下所有文档和分段） +// +// 软删而非物理删：知识库内容删除需要可追溯（医疗合规） +// 三张表都用 deleted_at = now 来标记删除 +func KBDeleteLibrary(id uint) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + // 事务保证三张表一致性 + return DB.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { + if err := tx.Model(&KBLibraryRow{}). + Where("id = ? AND deleted_at = 0", id). + Updates(map[string]interface{}{"deleted_at": now, "updated_at": now, "status": 0}).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 删除库失败 id=%d: %w", id, err) + } + if err := tx.Model(&KBDocRow{}). + Where("library_id = ? AND deleted_at = 0", id). + Updates(map[string]interface{}{"deleted_at": now, "updated_at": now, "status": 0}).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 删除库下文档失败 id=%d: %w", id, err) + } + if err := tx.Model(&KBChunkRow{}). + Where("library_id = ? AND deleted_at = 0", id). + Updates(map[string]interface{}{"deleted_at": now, "updated_at": now, "is_active": 0}).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 删除库下分段失败 id=%d: %w", id, err) + } + return nil + }) +} + +// KBUpdateLibraryStats 刷新库的统计字段（doc_count / chunk_count / vectorized_count） +// +// 调用时机：导入新文档后、批量向量化后、删除文档后 +// 设计：用 COUNT 子查询而非业务层维护，避免不一致 +func KBUpdateLibraryStats(libraryID uint) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + // 注意：MySQL 的 VALUES() 在 8.0.20+ 推荐改用 ON DUPLICATE，但 GORM 的 Updates 不直接支持 + // 这里用 SELECT 查 3 个 count，再 UPDATE + var docCount, chunkCount, vecCount int64 + DB.Model(&KBDocRow{}).Where("library_id = ? AND deleted_at = 0 AND status = 1", libraryID).Count(&docCount) + DB.Model(&KBChunkRow{}).Where("library_id = ? AND deleted_at = 0 AND is_active = 1", libraryID).Count(&chunkCount) + DB.Model(&KBChunkRow{}).Where("library_id = ? AND deleted_at = 0 AND is_active = 1 AND is_vectorized = 1", libraryID).Count(&vecCount) + + return DB.Model(&KBLibraryRow{}). + Where("id = ?", libraryID). + Updates(map[string]interface{}{ + "doc_count": docCount, + "chunk_count": chunkCount, + "vectorized_count": vecCount, + "updated_at": now, + }).Error +} + +// ======================================================================== +// 文档（doc）CRUD +// ======================================================================== + +// KBListDocs 列出某个库下的所有文档 +func KBListDocs(libraryID uint) ([]KBDocRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var rows []KBDocRow + if err := DB.Where("library_id = ? AND deleted_at = 0", libraryID). + Order("id DESC"). + Find(&rows).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询文档列表失败: %w", err) + } + return rows, nil +} + +// KBGetDoc 按 id 取单个文档 +func KBGetDoc(id uint) (*KBDocRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var row KBDocRow + if err := DB.Where("id = ? AND deleted_at = 0", id).First(&row).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 文档不存在 id=%d: %w", id, err) + } + return &row, nil +} + +// KBDeleteDoc 软删除单个文档（连带该文档的所有分段） +func KBDeleteDoc(id uint) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + doc, err := KBGetDoc(id) + if err != nil { + return err + } + return DB.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { + if err := tx.Model(&KBDocRow{}). + Where("id = ?", id). + Updates(map[string]interface{}{"deleted_at": now, "updated_at": now, "status": 0}).Error; err != nil { + return err + } + if err := tx.Model(&KBChunkRow{}). + Where("doc_id = ?", id). + Updates(map[string]interface{}{"deleted_at": now, "updated_at": now, "is_active": 0}).Error; err != nil { + return err + } + // 不在事务里刷库统计（避免长事务），由调用方在事务成功后调 KBUpdateLibraryStats + _ = doc.LibraryID + return nil + }) +} + +// ======================================================================== +// 分段（chunk）操作 +// ======================================================================== + +// KBListChunks 列出某文档的分段（按 chunk_index 升序） +func KBListChunks(docID uint) ([]KBChunkRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var rows []KBChunkRow + if err := DB.Where("doc_id = ? AND deleted_at = 0", docID). + Order("chunk_index ASC"). + Find(&rows).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询分段列表失败: %w", err) + } + return rows, nil +} + +// KBGetChunk 按 id 取单个分段（编辑时用） +func KBGetChunk(id uint) (*KBChunkRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var row KBChunkRow + if err := DB.Where("id = ? AND deleted_at = 0", id).First(&row).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 分段不存在 id=%d: %w", id, err) + } + return &row, nil +} + +// KBUpdateChunkInput 更新分段的入参（指针字段为 nil 表示不更新） +// +// 设计：用指针而非值，便于区分「不更新」和「清空」 +// - Title *string nil=不改 / &""=清空标题 / &"新标题"=改标题 +// - Content *string 同上 +// - MetaJSON *string 同上（关联问题等元数据编进 meta_json） +type KBUpdateChunkInput struct { + Title *string + Content *string + MetaJSON *string + IsActive *int // nil=不改 / &1=启用 / &0=禁用（管理前端的分段启停开关） +} + +// KBUpdateChunk 更新分段（部分字段） +// +// 仅更新 title/content/meta_json 三个字段，不动 library_id/doc_id/chunk_index +// （这三个字段是结构信息，编辑不该动） +// +// 注意：更新 content 后 V2 需要重新向量化（V1 不做） +func KBUpdateChunk(id uint, input KBUpdateChunkInput) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + now := int(time.Now().Unix()) + updates := map[string]interface{}{"updated_at": now} + if input.Title != nil { + updates["title"] = *input.Title + } + if input.Content != nil { + updates["content"] = *input.Content + // 内容变了：V2 时需重新向量化（标记为未向量化） + // V1 这一行不影响业务，但为 V2 留好钩子 + updates["is_vectorized"] = 0 + updates["content_vector"] = nil + } + if input.MetaJSON != nil { + updates["meta_json"] = *input.MetaJSON + } + if input.IsActive != nil { + updates["is_active"] = *input.IsActive + } + result := DB.Model(&KBChunkRow{}). + Where("id = ? AND deleted_at = 0", id). + Updates(updates) + if result.Error != nil { + return fmt.Errorf("dao: 更新分段失败 id=%d: %w", id, result.Error) + } + if result.RowsAffected == 0 { + return fmt.Errorf("dao: 分段不存在或已删除 id=%d", id) + } + return nil +} + +// KBInsertDocWithChunks 一次性插入一个文档 + 它的所有分段（事务） +// +// 这是导入流程的核心方法： +// - doc.MetaJSON / chunk.MetaJSON 由调用方传 *string（已经 json.Marshal 过） +// - 自动维护 doc.ChunkCount +// - 不维护 library.doc_count / chunk_count（调用方调 KBUpdateLibraryStats） +// +// 参数： +// - doc：要插入的文档（ID/created_at 等会自动填） +// - chunks：该文档的所有分段（按 chunk_index 顺序） +// +// 返回：插入后的 doc.ID（chunks 也会被自动回填 ID） +func KBInsertDocWithChunks(doc *KBDocRow, chunks []*KBChunkRow) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if doc == nil { + return errors.New("dao: doc 不能为空") + } + now := int(time.Now().Unix()) + doc.CreatedAt = now + doc.UpdatedAt = now + doc.DeletedAt = 0 + if doc.Status == 0 { + doc.Status = 1 + } + doc.ChunkCount = len(chunks) + + return DB.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { + // 插入文档 + if err := tx.Create(doc).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 插入文档失败: %w", err) + } + // 回填 chunks 的关联字段 + for i, c := range chunks { + c.LibraryID = doc.LibraryID + c.DocID = doc.ID + c.ChunkIndex = i + c.CreatedAt = now + c.UpdatedAt = now + c.DeletedAt = 0 + if c.IsActive == 0 { + c.IsActive = 1 + } + // V1 不向量化：强制 is_vectorized=0, content_vector=nil + c.IsVectorized = 0 + c.ContentVector = nil + } + // 批量插入分段（一次性 INSERT，比循环插入快 10x+） + if len(chunks) > 0 { + if err := tx.CreateInBatches(chunks, 500).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 批量插入分段失败: %w", err) + } + } + return nil + }) +} + +// KBFullTextSearch 用 MySQL FULLTEXT 检索（V1 主要检索路径） +// +// 设计： +// - 用 MySQL 原生 AGAINST 走 FULLTEXT 索引（ngram 分词器，token_size=2） +// - 两种模式由 natural 参数控制，ngram 解析器对 query 的处理方式完全不同： +// BOOLEAN MODE（natural=false）：整个 query 转成「连续 2-gram 短语」， +// 等价于子串匹配——短关键词（如 麻黄汤）精确，但自然语言长句几乎必然 0 命中； +// NATURAL LANGUAGE MODE（natural=true）：query 自动拆成 2-gram 做 OR 匹配 + +// 相关度排序，等价于查询侧自动分词，适合整句/整段检索 +// - 模式选择与回退策略由上层 kb.Searcher 编排，本函数只管执行 +// - 返回 score 倒序的 TopN +// +// 返回：每条含 chunk 完整字段 + score 字段（额外加在 SELECT 里） +type KBFTSearchResult struct { + KBChunkRow + Score float64 `gorm:"column:score" json:"score"` // FULLTEXT 相关度分数 +} + +func KBFullTextSearch(libraryID uint, query string, topK int, natural bool) ([]KBFTSearchResult, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if query == "" { + return []KBFTSearchResult{}, nil + } + if topK <= 0 { + topK = 5 + } + // 模式字面量只来自 bool 分支，不存在注入风险 + mode := "IN BOOLEAN MODE" + if natural { + mode = "IN NATURAL LANGUAGE MODE" + } + // 用原生 SQL：FULLTEXT 必须用 MATCH...AGAINST 才能走索引 + sql := ` + SELECT *, MATCH(title, content) AGAINST (? ` + mode + `) AS score + FROM xk_kb_chunk + WHERE library_id = ? + AND deleted_at = 0 + AND is_active = 1 + AND MATCH(title, content) AGAINST (? ` + mode + `) + ORDER BY score DESC + LIMIT ?` + var results []KBFTSearchResult + if err := DB.Raw(sql, query, libraryID, query, topK).Scan(&results).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: FULLTEXT 检索失败: %w", err) + } + return results, nil +} + +// KBCrawlDocAliasRow 爬取文档的别名元数据（构建"别名→正名"映射用） +// +// title = 药材正名（爬取时以正名建文档），meta_json.aliases = 别名列表 +type KBCrawlDocAliasRow struct { + Title string `gorm:"column:title"` + MetaJSON *string `gorm:"column:meta_json"` +} + +// KBListCrawlDocAliases 列出全部爬取来源文档的 title + meta_json +// +// 用途（P1 别名归一）：kb.AliasIndex 定期加载，把查询词中的药材别名 +// 扩展为正名后再检索（如"淮山"→"山药"），提高证候/药材语料召回率。 +// 只取 source_type='crawl' 的文档：手动导入文档的 meta 结构不保证有 aliases +func KBListCrawlDocAliases() ([]KBCrawlDocAliasRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var rows []KBCrawlDocAliasRow + if err := DB.Model(&KBDocRow{}). + Select("title, meta_json"). + Where("source_type = ? AND deleted_at = 0 AND status = 1", "crawl"). + Find(&rows).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询爬取文档别名失败: %w", err) + } + return rows, nil +} + +// KBListChunksByLibrary 列出某库下的所有已激活分段（V2 向量检索用：拉全量算余弦） +// +// V1 不调用，V2 接入向量后才用 +func KBListChunksByLibrary(libraryID uint) ([]KBChunkRow, error) { + if DB == nil { + return nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var rows []KBChunkRow + if err := DB.Where("library_id = ? AND deleted_at = 0 AND is_active = 1", libraryID). + Order("id ASC"). + Find(&rows).Error; err != nil { + return nil, fmt.Errorf("dao: 查询库下分段失败: %w", err) + } + return rows, nil +} + +// KBHasVectorized 判断某库是否已经向量化（V2 用，V1 永远 false） +// +// Searcher 用这个方法决定是否启用向量分支 +func KBHasVectorized(libraryID uint) (bool, error) { + if DB == nil { + return false, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + var cnt int64 + if err := DB.Model(&KBChunkRow{}). + Where("library_id = ? AND deleted_at = 0 AND is_active = 1 AND is_vectorized = 1", libraryID). + Count(&cnt).Error; err != nil { + return false, err + } + return cnt > 0, nil +} + +// ======================================================================== +// 分段批量操作 / 文档重新分段（管理前端扩展功能） +// ======================================================================== + +// KBBatchChunkAction 批量启用/禁用/软删除分段 +// +// 为什么放 DAO 做而不是前端循环调单条接口： +// - 一个事务保证原子性（部分成功会让 chunk_count 统计对不上） +// - 一条 UPDATE ... WHERE id IN (...) 比 N 次请求快得多 +// +// 返回：实际受影响的行数 + 涉及的库 ID 集合（调用方刷新库统计用） +func KBBatchChunkAction(ids []uint, action string) (int64, []uint, error) { + if DB == nil { + return 0, nil, errors.New("dao: DB 未初始化") + } + if len(ids) == 0 { + return 0, nil, errors.New("dao: ids 不能为空") + } + now := int(time.Now().Unix()) + + // 先查涉及的库/文档（软删后就查不到了，必须先查） + var rows []KBChunkRow + if err := DB.Select("id, library_id, doc_id"). + Where("id IN ? AND deleted_at = 0", ids). + Find(&rows).Error; err != nil { + return 0, nil, fmt.Errorf("dao: 查询待操作分段失败: %w", err) + } + if len(rows) == 0 { + return 0, nil, errors.New("dao: 未找到可操作的分段（可能已被删除）") + } + libSet := map[uint]bool{} + docSet := map[uint]bool{} + for _, r := range rows { + libSet[r.LibraryID] = true + docSet[r.DocID] = true + } + + var updates map[string]interface{} + switch action { + case "enable": + updates = map[string]interface{}{"is_active": 1, "updated_at": now} + case "disable": + updates = map[string]interface{}{"is_active": 0, "updated_at": now} + case "delete": + updates = map[string]interface{}{"deleted_at": now, "is_active": 0, "updated_at": now} + default: + return 0, nil, fmt.Errorf("dao: 不支持的操作 %q（仅 enable/disable/delete）", action) + } + + var affected int64 + err := DB.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { + res := tx.Model(&KBChunkRow{}). + Where("id IN ? AND deleted_at = 0", ids). + Updates(updates) + if res.Error != nil { + return fmt.Errorf("dao: 批量更新分段失败: %w", res.Error) + } + affected = res.RowsAffected + // 删除会改变文档的分段数：重算受影响文档的 chunk_count + if action == "delete" { + for docID := range docSet { + if err := tx.Exec( + "UPDATE xk_kb_doc SET chunk_count = (SELECT COUNT(*) FROM xk_kb_chunk WHERE doc_id = ? AND deleted_at = 0), updated_at = ? WHERE id = ?", + docID, now, docID, + ).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 重算文档分段数失败 doc_id=%d: %w", docID, err) + } + } + } + return nil + }) + if err != nil { + return 0, nil, err + } + + libs := make([]uint, 0, len(libSet)) + for id := range libSet { + libs = append(libs, id) + } + return affected, libs, nil +} + +// KBReplaceDocChunks 用新分段整体替换文档的旧分段（重新分段用） +// +// 事务内三步：软删旧分段 → 批量插入新分段 → 更新 doc.chunk_count。 +// 旧分段软删而非物理删：保留审计痕迹，误操作可人工恢复 +func KBReplaceDocChunks(docID uint, chunks []*KBChunkRow) error { + if DB == nil { + return errors.New("dao: DB 未初始化") + } + doc, err := KBGetDoc(docID) + if err != nil { + return err + } + now := int(time.Now().Unix()) + + return DB.Transaction(func(tx *gorm.DB) error { + // 1. 软删该文档现有全部分段 + if err := tx.Model(&KBChunkRow{}). + Where("doc_id = ? AND deleted_at = 0", docID). + Updates(map[string]interface{}{"deleted_at": now, "is_active": 0, "updated_at": now}).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 清理旧分段失败: %w", err) + } + // 2. 插入新分段（关联字段统一回填） + for i, c := range chunks { + c.ID = 0 // 强制新插入（防调用方复用旧行带 ID） + c.LibraryID = doc.LibraryID + c.DocID = docID + c.ChunkIndex = i + c.CreatedAt = now + c.UpdatedAt = now + c.DeletedAt = 0 + if c.IsActive == 0 { + c.IsActive = 1 + } + c.IsVectorized = 0 + c.ContentVector = nil + } + if len(chunks) > 0 { + if err := tx.CreateInBatches(chunks, 500).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 插入新分段失败: %w", err) + } + } + // 3. 更新文档的分段数 + if err := tx.Model(&KBDocRow{}). + Where("id = ?", docID). + Updates(map[string]interface{}{"chunk_count": len(chunks), "updated_at": now}).Error; err != nil { + return fmt.Errorf("dao: 更新文档分段数失败: %w", err) + } + return nil + }) +} + +// ======================================================================== +// 辅助：JSON 字段编码 +// ======================================================================== + +// MarshalMeta 把任意结构编成 meta_json 字段需要的 *string +// +// 用法： +// meta := map[string]any{"related_questions": []string{"痰湿中阻怎么治"}} +// metaStr := dao.MarshalMeta(meta) +// chunk.MetaJSON = metaStr +// +// 注意：返回 *string 而非 string，nil 时数据库存 NULL +func MarshalMeta(v any) *string { + if v == nil { + return nil + } + b, err := json.Marshal(v) + if err != nil { + return nil + } + s := string(b) + return &s +} + +// UnmarshalMeta 把 meta_json 字段反编成 map（用于详情展示） +func UnmarshalMeta(s *string) map[string]any { + if s == nil || *s == "" { + return nil + } + var out map[string]any + if err := json.Unmarshal([]byte(*s), &out); err != nil { + return nil + } + return out +} diff --git a/internal/handler/agent_handler.go b/internal/handler/agent_handler.go new file mode 100644 index 0000000..80c99a4 --- /dev/null +++ b/internal/handler/agent_handler.go @@ -0,0 +1,105 @@ +package handler + +import ( + "tcm-agent/internal/agent" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// 通用 Agent 对话接口 +// ======================================================================== +// 用于：自由问诊、多轮对话、调试 Agent 行为 +// ======================================================================== + +// AgentHandler 通用 Agent 对话处理器 +type AgentHandler struct { + runner *agent.Runner +} + +// NewAgentHandler 创建 Agent 处理器 +func NewAgentHandler(runner *agent.Runner) *AgentHandler { + return &AgentHandler{runner: runner} +} + +// ChatRequest 对话请求 +type ChatRequest struct { + SessionID string `json:"session_id"` // 可选，不传则创建新会话 + Message string `json:"message" binding:"required"` + UserID string `json:"user_id"` // 用户 ID + Scene string `json:"scene"` // 场景名（决定用哪个模型） +} + +// Chat 通用 Agent 对话接口 +// +// POST /api/v1/agent/chat +// +// 支持多轮对话：传 session_id 则延续上下文。 +// 不传 scene 时使用默认路由。 +func (h *AgentHandler) Chat(c *gin.Context) { + var req ChatRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": "消息内容不能为空"}) + return + } + + // 获取或创建会话 + sessionID := req.SessionID + if sessionID == "" { + userID := req.UserID + if userID == "" { + userID = c.GetString("user_id") + } + // 使用请求的 scene（为空则用默认） + session := h.runner.CreateSession(userID, req.Scene) + sessionID = session.ID + } + + // 执行 Agent 推理 + response, err := h.runner.Run(c.Request.Context(), sessionID, req.Message) + if err != nil { + c.JSON(500, gin.H{ + "error": "Agent 执行失败", + "detail": err.Error(), + }) + return + } + + session, _ := h.runner.GetSession(sessionID) + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "session_id": sessionID, + "response": response, + "history_len": len(session.History), + "status": session.Status, + }, + }) +} + +// GetSession 查看会话详情 +// +// GET /api/v1/agent/session/:id +func (h *AgentHandler) GetSession(c *gin.Context) { + id := c.Param("id") + session, ok := h.runner.GetSession(id) + if !ok { + c.JSON(404, gin.H{"error": "会话不存在"}) + return + } + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "id": session.ID, + "user_id": session.UserID, + "scene": session.Scene, + "status": session.Status, + "history": session.History, + "state": session.State, + "created_at": session.CreatedAt, + "updated_at": session.UpdatedAt, + }, + }) +} diff --git a/internal/handler/auth_handler.go b/internal/handler/auth_handler.go new file mode 100644 index 0000000..e5ae940 --- /dev/null +++ b/internal/handler/auth_handler.go @@ -0,0 +1,236 @@ +package handler + +import ( + "log" + "net/http" + "strings" + "sync" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/middleware" + + "github.com/gin-gonic/gin" + "github.com/golang-jwt/jwt/v5" +) + +// ======================================================================== +// AuthHandler —— 独立管理前端（/admin SPA）的登录鉴权 +// ======================================================================== +// 暴露 3 个端点（前缀 /api/v1/auth）： +// POST /login 账号+密码+固定验证码 → 签发 HS256 JWT（7 天） +// POST /refresh 带有效 token 换新 token（前端剩余有效期不足时静默续签） +// GET /profile 带 token 返回用户信息（前端启动时校验会话有效性） +// +// 设计要点： +// - 凭据来自 config.Panel（默认 liqi/qiqi991012/999999，config.yaml 可覆盖） +// - 签名密钥复用 middleware.JWTSecret（与业务 API 的 JWT 校验同一把钥匙， +// 所以登录发的 token 天然能过所有现有接口的鉴权） +// - 登录失败统一模糊报错（不区分账号错还是密码错，防枚举） +// - 防爆破：同 IP 连续失败 5 次锁 10 分钟（内存计数，重启清零，内网面板够用） +// ======================================================================== + +// panelTokenTTL 登录 token 有效期（7 天，前端会在剩余 <24h 时自动续签） +const panelTokenTTL = 7 * 24 * time.Hour + +// panelRole 面板管理员角色名（写进 JWT claims，profile 返回给前端展示） +const panelRole = "panel_admin" + +// 防爆破参数：同 IP 连续 maxLoginFails 次失败 → 锁定 loginLockDuration +const ( + maxLoginFails = 5 + loginLockDuration = 10 * time.Minute +) + +// loginFailEntry 单个 IP 的失败计数 +type loginFailEntry struct { + Count int // 连续失败次数 + LockUntil time.Time // 锁定截止时间（零值表示未锁定） + LastFail time.Time // 最后一次失败时间（做过期清理用） +} + +// AuthHandler 登录处理器 +type AuthHandler struct { + cfg *config.Config + mu sync.Mutex + fails map[string]*loginFailEntry // key=客户端 IP +} + +// NewAuthHandler 构造 +func NewAuthHandler(cfg *config.Config) *AuthHandler { + return &AuthHandler{cfg: cfg, fails: map[string]*loginFailEntry{}} +} + +// loginRequest 登录入参 +type loginRequest struct { + Username string `json:"username" binding:"required"` + Password string `json:"password" binding:"required"` + Captcha string `json:"captcha" binding:"required"` +} + +// Login 登录换 token +// POST /api/v1/auth/login +func (h *AuthHandler) Login(c *gin.Context) { + var req loginRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "请填写账号、密码和验证码"}) + return + } + + ip := c.ClientIP() + + // 先查锁定状态：锁定期内直接拒绝，不做凭据比对（省 CPU 也防继续试探） + if locked, remain := h.isLocked(ip); locked { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 429, "message": "失败次数过多，请 " + remain + " 后再试"}) + return + } + + panel := h.cfg.Panel + // 验证码 / 账号 / 密码全部比对；任何一项不对都返回同一句模糊报错（防枚举） + if strings.TrimSpace(req.Captcha) != panel.Captcha || + req.Username != panel.Username || + req.Password != panel.Password { + h.recordFail(ip) + log.Printf("[Auth] 登录失败 ip=%s username=%s", ip, req.Username) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 401, "message": "账号、密码或验证码错误"}) + return + } + + // 登录成功：清空该 IP 的失败计数 + h.clearFail(ip) + + token, expireAt, err := h.signToken(panel.Username) + if err != nil { + log.Printf("[Auth] 签发 token 失败: %v", err) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": "签发凭证失败"}) + return + } + + log.Printf("[Auth] 登录成功 ip=%s username=%s", ip, panel.Username) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": gin.H{ + "token": token, + "expire_at": expireAt, // unix 秒，前端据此判断何时续签 + "nick_name": panel.Username, // 顶栏展示 + "role_name": "面板管理员", + "role": panelRole, + }}) +} + +// Refresh 续签 token +// POST /api/v1/auth/refresh +// +// 必须带一个仍然有效的 JWT（中间件已校验并注入 user_id）， +// 用旧 token 的身份签发一个全新 7 天 token。 +// 过期的 token 无法续签（中间件直接 401），需要重新登录。 +func (h *AuthHandler) Refresh(c *gin.Context) { + userID := c.GetString("user_id") + if userID == "" || c.GetString("auth_mode") != "jwt" { + // 走 SharedSecret / 口令进来的调用方没有"会话"概念，不支持续签 + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 401, "message": "当前凭证不支持续签，请重新登录"}) + return + } + token, expireAt, err := h.signToken(userID) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": "续签失败"}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": gin.H{ + "token": token, + "expire_at": expireAt, + }}) +} + +// Profile 返回当前登录用户信息 +// GET /api/v1/auth/profile +// +// 前端启动时调用：能拿到数据说明 token 还有效，直接进面板；401 则跳登录页 +func (h *AuthHandler) Profile(c *gin.Context) { + userID := c.GetString("user_id") + if userID == "" || c.GetString("auth_mode") != "jwt" { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 401, "message": "会话无效，请重新登录"}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": gin.H{ + "username": userID, + "nick_name": userID, + "role": c.GetString("user_role"), + "role_name": "面板管理员", + }}) +} + +// signToken 签发面板 JWT +// +// claims：sub=用户名、role=panel_admin、iat/exp 标准字段。 +// 密钥与 middleware.Auth 校验用的是同一把（middleware.JWTSecret）， +// 所以这个 token 能直接通过所有业务 API 的 JWT 鉴权路径。 +func (h *AuthHandler) signToken(username string) (string, int64, error) { + now := time.Now() + expireAt := now.Add(panelTokenTTL) + claims := jwt.MapClaims{ + "sub": username, + "role": panelRole, + "iat": now.Unix(), + "exp": expireAt.Unix(), + } + token := jwt.NewWithClaims(jwt.SigningMethodHS256, claims) + signed, err := token.SignedString([]byte(middleware.JWTSecret(h.cfg))) + if err != nil { + return "", 0, err + } + return signed, expireAt.Unix(), nil +} + +// ---------------------------- 防爆破（内存计数） ---------------------------- + +// isLocked 判断某 IP 是否处于锁定期，返回剩余时间的人类可读描述 +func (h *AuthHandler) isLocked(ip string) (bool, string) { + h.mu.Lock() + defer h.mu.Unlock() + entry, ok := h.fails[ip] + if !ok { + return false, "" + } + if entry.LockUntil.IsZero() || time.Now().After(entry.LockUntil) { + return false, "" + } + remain := time.Until(entry.LockUntil).Round(time.Second) + return true, remain.String() +} + +// recordFail 记录一次失败；达到阈值后设置锁定 +func (h *AuthHandler) recordFail(ip string) { + h.mu.Lock() + defer h.mu.Unlock() + + // 顺手清理超过 1 小时没动静的旧条目，防 map 无限膨胀 + cutoff := time.Now().Add(-time.Hour) + for k, v := range h.fails { + if v.LastFail.Before(cutoff) && (v.LockUntil.IsZero() || time.Now().After(v.LockUntil)) { + delete(h.fails, k) + } + } + + entry, ok := h.fails[ip] + if !ok { + entry = &loginFailEntry{} + h.fails[ip] = entry + } + // 锁定期已过则重新从 1 开始计数 + if !entry.LockUntil.IsZero() && time.Now().After(entry.LockUntil) { + entry.Count = 0 + entry.LockUntil = time.Time{} + } + entry.Count++ + entry.LastFail = time.Now() + if entry.Count >= maxLoginFails { + entry.LockUntil = time.Now().Add(loginLockDuration) + log.Printf("[Auth] IP %s 连续失败 %d 次，锁定至 %s", ip, entry.Count, entry.LockUntil.Format("15:04:05")) + } +} + +// clearFail 登录成功后清空该 IP 的失败计数 +func (h *AuthHandler) clearFail(ip string) { + h.mu.Lock() + defer h.mu.Unlock() + delete(h.fails, ip) +} diff --git a/internal/handler/emr_handler.go b/internal/handler/emr_handler.go new file mode 100644 index 0000000..82a8168 --- /dev/null +++ b/internal/handler/emr_handler.go @@ -0,0 +1,211 @@ +package handler + +import ( + "net/http" + "strconv" + "time" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/model/entity" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// 病历 HTTP 接口处理器 +// ======================================================================== +// 职责链： +// HTTP 请求 → 参数校验 → 调用 Agent → 持久化 → 响应封装 +// ======================================================================== + +// EMRHandler 病历接口处理器 +type EMRHandler struct { + agentRunner *agent.Runner + emrAgent *agent.EMRGenerator +} + +// NewEMRHandler 创建病历处理器 +// +// 参数： +// +// runner - Agent 引擎 +// scene - 场景名（对应 config.yaml 中 routes 的 key） +// 为空则使用默认值 "emr-generator" +func NewEMRHandler(runner *agent.Runner, scene string) *EMRHandler { + return &EMRHandler{ + agentRunner: runner, + emrAgent: agent.NewEMRGenerator(runner, scene), + } +} + +// GenerateRequest 生成病历请求体 +type GenerateRequest struct { + PatientID string `json:"patient_id" binding:"required"` + ChiefComplaint string `json:"chief_complaint" binding:"required"` + HistoryNotes string `json:"history_notes"` + Allergies []string `json:"allergies"` + PastIllness []string `json:"past_illness"` +} + +// Generate 根据主诉+病史生成病历 +// +// POST /api/v1/emr/generate +// +// 完整生命周期： +// 1. 参数校验 +// 2. Agent 感知 → 规划 → 检索 → 工具 → 反思 → 输出 +// 3. 规则引擎质控 +// 4. 持久化到数据库 +// 5. 返回结构化响应 +func (h *EMRHandler) Generate(c *gin.Context) { + // ===== ① 参数校验 ===== + var req GenerateRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{ + "error": "参数错误", + "detail": err.Error(), + "example": `{"patient_id":"P001","chief_complaint":"反复头晕3个月","history_notes":"...","allergies":[],"past_illness":[]}`, + }) + return + } + + doctorID := c.GetString("user_id") + + // ===== ②~⑤ 调用 Agent ===== + agentReq := &agent.EMRRequest{ + PatientID: req.PatientID, + ChiefComplaint: req.ChiefComplaint, + HistoryNotes: req.HistoryNotes, + Allergies: req.Allergies, + PastIllness: req.PastIllness, + } + + resp, err := h.emrAgent.Generate(c.Request.Context(), agentReq) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{ + "error": "病历生成失败", + "detail": err.Error(), + }) + return + } + + // ===== ⑥ 持久化 ===== + emr := &entity.EMR{ + PatientID: req.PatientID, + DoctorID: doctorID, + Draft: resp.Draft, + Structured: resp.Structured, + Status: resp.Status, + SessionID: resp.SessionID, + CreatedAt: time.Now(), + UpdatedAt: time.Now(), + } + // dao.EMR.Create(emr) // 实际项目取消注释 + + // ===== ⑦ 返回响应 ===== + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{ + "code": 200, + "message": "病历生成成功", + "data": gin.H{ + "session_id": resp.SessionID, + "draft": resp.Draft, + "structured": resp.Structured, + "issues": resp.Issues, + "status": resp.Status, + "emr_id": emr.ID, + "next_action": getNextAction(resp.Status), + }, + }) +} + +// KnowledgeQA 病历书写规范问答 +// +// POST /api/v1/emr/qa +func (h *EMRHandler) KnowledgeQA(c *gin.Context) { + var req struct { + Question string `json:"question" binding:"required"` + } + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": "问题不能为空"}) + return + } + + answer, err := h.agentRunner.MaxKB().Chat(c.Request.Context(), req.Question) + if err != nil { + c.JSON(500, gin.H{"error": "知识库查询失败", "detail": err.Error()}) + return + } + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "question": req.Question, + "answer": answer, + "source": "MaxKB 知识库", + }, + }) +} + +// GetByID 查询病历详情 +// +// GET /api/v1/emr/:id +func (h *EMRHandler) GetByID(c *gin.Context) { + idStr := c.Param("id") + id, _ := strconv.ParseInt(idStr, 10, 64) + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "id": id, + "note": "实际项目从数据库查询", + }, + }) +} + +// Update 更新病历（医生人工修改后保存） +// +// PUT /api/v1/emr/:id +func (h *EMRHandler) Update(c *gin.Context) { + idStr := c.Param("id") + id, _ := strconv.ParseInt(idStr, 10, 64) + + var req struct { + Draft string `json:"draft"` + IsFinal bool `json:"is_final"` + } + c.ShouldBindJSON(&req) + + userID := c.GetString("user_id") + logAudit("emr_update", userID, idStr, req.Draft) + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "message": "病历已更新", + "data": gin.H{ + "id": id, + "is_final": req.IsFinal, + "updated_by": userID, + }, + }) +} + +// getNextAction 根据状态给出下一步建议 +func getNextAction(status string) string { + switch status { + case "success": + return "病历生成完成，请医生审核确认" + case "need_revision": + return "病历存在质控问题，请查看 issues 列表并修改" + default: + return "请检查输入信息是否完整" + } +} + +// logAudit 审计日志 +func logAudit(action, userID, targetID, detail string) { + // 实际项目：写入审计表 + _ = action + _ = userID + _ = targetID + _ = detail +} diff --git a/internal/handler/enhancer_handler.go b/internal/handler/enhancer_handler.go new file mode 100644 index 0000000..994cec0 --- /dev/null +++ b/internal/handler/enhancer_handler.go @@ -0,0 +1,100 @@ +package handler + +import ( + "net/http" + + "tcm-agent/internal/service" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// EnhancerHandler —— 知识增强接口的 HTTP 处理器 +// ======================================================================== +// 对接 PHP 端的 TcmAgentClient，提供 POST /api/v1/agent/enhance 端点。 +// PHP 端拿到的响应里包含 content + steps，会把 steps 写入 xk_ai_generation_step。 +// ======================================================================== + +// EnhancerHandler 知识增强接口处理器 +type EnhancerHandler struct { + svc *service.EnhancerService +} + +// NewEnhancerHandler 构造函数 +func NewEnhancerHandler(svc *service.EnhancerService) *EnhancerHandler { + return &EnhancerHandler{svc: svc} +} + +// Enhance HTTP 入口 +// +// POST /api/v1/agent/enhance +// +// 请求体（与 service.EnhanceRequest 一致）： +// +// { +// "scene": "medical_record", +// "context": "痰湿中阻 煎法", +// "messages": [ +// {"role": "system", "content": "..."}, +// {"role": "user", "content": "..."} +// ], +// "kb_enabled": true, +// "top_k": 5, +// "provider": "" // 空 = 按 scene 路由 +// } +// +// 响应： +// +// { +// "code": 200, +// "data": { +// "content": "...", +// "provider": "spark", +// "model": "spark-max", +// "steps": [...], +// "total_ms": 1234 +// } +// } +func (h *EnhancerHandler) Enhance(c *gin.Context) { + if h.svc == nil { + c.JSON(http.StatusServiceUnavailable, gin.H{ + "code": 503, + "message": "知识增强服务未初始化", + }) + return + } + + var req service.EnhanceRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{ + "code": 400, + "message": "参数错误: " + err.Error(), + }) + return + } + + // 校验：messages 至少 1 条 + if len(req.Messages) == 0 { + c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{ + "code": 400, + "message": "messages 不能为空", + }) + return + } + + resp, err := h.svc.Enhance(c.Request.Context(), &req) + if err != nil { + // 业务失败：仍然把已收集的 steps 返回，让 PHP 能记录失败过程 + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{ + "code": 500, + "message": err.Error(), + "data": resp, + }) + return + } + + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{ + "code": 200, + "data": resp, + }) +} diff --git a/internal/handler/helpers.go b/internal/handler/helpers.go new file mode 100644 index 0000000..6353362 --- /dev/null +++ b/internal/handler/helpers.go @@ -0,0 +1,8 @@ +package handler + +import "errors" + +// errInvalidID 通用路径参数 id 非法错误 +// +// 各 handler 用 parseUintParam 统一返回这个错误 +var errInvalidID = errors.New("id 参数非法") diff --git a/internal/handler/history_handler.go b/internal/handler/history_handler.go new file mode 100644 index 0000000..4698e60 --- /dev/null +++ b/internal/handler/history_handler.go @@ -0,0 +1,101 @@ +package handler + +import ( + "net/http" + "strconv" + + "tcm-agent/internal/dao" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// HistoryHandler —— AI 生成历史（DB 长期数据）只读查询 +// ======================================================================== +// 暴露 3 个端点（前缀 /api/v1/agent）： +// GET /history 分页列表（场景/状态/via_agent/供应商/日期筛选） +// GET /history/:id 单条详情 + 步骤时间线 +// GET /history/scenes 出现过的场景列表（前端筛选下拉） +// +// 与 /agent/runs 的区别： +// - runs：内存环形缓冲，最近 200 条，含守卫拦截等"没到 PHP"的运行，重启清零 +// - history：读 PHP 落库的 xk_ai_generation(_step)，长期审计视角，只读 +// ======================================================================== + +// HistoryHandler 历史查询处理器 +type HistoryHandler struct{} + +// NewHistoryHandler 构造 +func NewHistoryHandler() *HistoryHandler { + return &HistoryHandler{} +} + +// List 分页查询历史 +// GET /api/v1/agent/history?page=1&size=20&scene=&status=-1&via_agent=-1&provider=&date_start=0&date_end=0 +func (h *HistoryHandler) List(c *gin.Context) { + filter := dao.AIGenerationListFilter{ + Page: queryInt(c, "page", 1), + Size: queryInt(c, "size", 20), + Scene: c.Query("scene"), + Status: queryInt(c, "status", -1), + ViaAgent: queryInt(c, "via_agent", -1), + Provider: c.Query("provider"), + } + filter.DateStart = int64(queryInt(c, "date_start", 0)) + filter.DateEnd = int64(queryInt(c, "date_end", 0)) + + rows, total, err := dao.AIGenerationList(filter) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": gin.H{ + "list": rows, + "total": total, + "page": filter.Page, + "size": filter.Size, + }}) +} + +// Detail 单条详情 + 步骤 +// GET /api/v1/agent/history/:id +func (h *HistoryHandler) Detail(c *gin.Context) { + id, err := strconv.ParseUint(c.Param("id"), 10, 64) + if err != nil || id == 0 { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "id 参数无效"}) + return + } + row, steps, err := dao.AIGenerationGet(uint(id)) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 404, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": gin.H{ + "generation": row, + "steps": steps, + }}) +} + +// Scenes 场景下拉数据 +// GET /api/v1/agent/history/scenes +func (h *HistoryHandler) Scenes(c *gin.Context) { + scenes, err := dao.AIGenerationScenes() + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": scenes}) +} + +// queryInt 读取整型 query 参数，缺失或非法时返回默认值 +func queryInt(c *gin.Context, key string, def int) int { + v := c.Query(key) + if v == "" { + return def + } + n, err := strconv.Atoi(v) + if err != nil { + return def + } + return n +} diff --git a/internal/handler/kb_admin_handler.go b/internal/handler/kb_admin_handler.go new file mode 100644 index 0000000..ce90a0f --- /dev/null +++ b/internal/handler/kb_admin_handler.go @@ -0,0 +1,397 @@ +package handler + +import ( + "io" + "log" + "net/http" + "strconv" + + "tcm-agent/internal/kb" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// KBAdminHandler —— 本地知识库后台管理 API +// ======================================================================== +// 暴露 9 个端点（前缀 /api/v1/kb/admin）： +// +// 库管理： +// GET /libraries 列出所有库（含禁用的） +// GET /libraries/:id 取单个库详情 +// POST /libraries 创建库 +// DELETE /libraries/:id 软删除库（连带文档+分段） +// +// 文档管理： +// GET /libraries/:id/docs 列出某库下所有文档 +// POST /docs/import 导入文档（multipart 上传文件） +// GET /docs/:id 取文档详情 +// DELETE /docs/:id 软删除文档（连带分段） +// +// 分段管理： +// GET /docs/:id/chunks 列出某文档的分段 +// +// 工具： +// POST /search 检索测试（前端"试一试"按钮用） +// POST /embed 【V2 预留】触发批量向量化，V1 返回"未启用" +// ======================================================================== + +// KBAdminHandler 后台管理处理器 +type KBAdminHandler struct { + libSvc *kb.LibraryService + searcher *kb.Searcher +} + +// NewKBAdminHandler 构造 +func NewKBAdminHandler(libSvc *kb.LibraryService, searcher *kb.Searcher) *KBAdminHandler { + return &KBAdminHandler{libSvc: libSvc, searcher: searcher} +} + +// ---------------------------- 库管理 ---------------------------- + +// ListLibraries 列出所有库 +// GET /api/v1/kb/admin/libraries +func (h *KBAdminHandler) ListLibraries(c *gin.Context) { + rows, err := h.libSvc.ListLibraries(c.Request.Context()) + if err != nil { + // 关键：把错误打到日志，方便后端排查（DB 未连/表不存在/SQL 语法错都会在这里暴露） + log.Printf("[KB] ListLibraries 失败: %v", err) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": rows}) +} + +// GetLibrary 取单个库详情 +// GET /api/v1/kb/admin/libraries/:id +func (h *KBAdminHandler) GetLibrary(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + row, err := h.libSvc.GetLibrary(c.Request.Context(), id) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 404, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": row}) +} + +// CreateLibrary 创建库 +// POST /api/v1/kb/admin/libraries +// +// Body: kb.CreateLibraryInput +func (h *KBAdminHandler) CreateLibrary(c *gin.Context) { + var in kb.CreateLibraryInput + if err := c.ShouldBindJSON(&in); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "参数错误: " + err.Error()}) + return + } + row, err := h.libSvc.CreateLibrary(c.Request.Context(), in) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": row}) +} + +// DeleteLibrary 软删除库（连带文档+分段） +// DELETE /api/v1/kb/admin/libraries/:id +func (h *KBAdminHandler) DeleteLibrary(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + if err := h.libSvc.DeleteLibrary(c.Request.Context(), id); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "message": "删除成功"}) +} + +// ---------------------------- 文档管理 ---------------------------- + +// ListDocs 列出某库下的文档 +// GET /api/v1/kb/admin/libraries/:id/docs +func (h *KBAdminHandler) ListDocs(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + rows, err := h.libSvc.ListDocs(c.Request.Context(), id) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": rows}) +} + +// ImportDocument 导入文档 +// POST /api/v1/kb/admin/docs/import +// +// 表单字段： +// library_id (必填, form 字段) +// title (可选, form 字段，自定义文档标题) +// file (必填, multipart 文件) +// max_len (可选, form 字段，自定义分段最大长度 100~2000，缺省 500) +// overlap (可选, form 字段，自定义分段重叠 0~500，缺省 50) +// +// 支持 .xlsx / .xls / .csv / .md / .txt / .pdf / .docx / .html， +// 具体解析与自动分段规则见 kb.ParseFileFromBytes +func (h *KBAdminHandler) ImportDocument(c *gin.Context) { + libraryIDStr := c.PostForm("library_id") + libraryID, err := strconv.ParseUint(libraryIDStr, 10, 64) + if err != nil || libraryID == 0 { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "library_id 不能为空"}) + return + } + title := c.PostForm("title") + + // 自定义分段参数：解析失败或未传时用哨兵值（max_len=0 / overlap=-1 表示"用默认"） + // overlap 不能用 0 当哨兵——0 是合法值（不重叠），语义与"没传"不同 + maxLen := 0 + if v := c.PostForm("max_len"); v != "" { + if n, e := strconv.Atoi(v); e == nil { + maxLen = n + } + } + overlap := -1 + if v := c.PostForm("overlap"); v != "" { + if n, e := strconv.Atoi(v); e == nil { + overlap = n + } + } + + fileHeader, err := c.FormFile("file") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "请上传文件: " + err.Error()}) + return + } + // 限制文件大小 50MB（中医知识库单文件不会超过这个） + if fileHeader.Size > 50*1024*1024 { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "文件过大（最大 50MB）"}) + return + } + file, err := fileHeader.Open() + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": "打开上传文件失败: " + err.Error()}) + return + } + defer file.Close() + + // 读全部字节：必须用 io.ReadFull 而不是单次 file.Read—— + // 大文件（>32MB）multipart 会落磁盘临时文件，单次 Read 不保证读满缓冲区， + // 读不满会导致导入的内容被截断 + buf := make([]byte, fileHeader.Size) + if _, err := io.ReadFull(file, buf); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": "读取上传文件失败: " + err.Error()}) + return + } + + result, err := h.libSvc.ImportDocument(c.Request.Context(), kb.ImportDocInput{ + LibraryID: uint(libraryID), + Filename: fileHeader.Filename, + Content: buf, + Title: title, + MaxLen: maxLen, + Overlap: overlap, + }) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": result}) +} + +// GetDoc 取文档详情 +// GET /api/v1/kb/admin/docs/:id +func (h *KBAdminHandler) GetDoc(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + row, err := h.libSvc.GetDoc(c.Request.Context(), id) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 404, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": row}) +} + +// DeleteDoc 软删除文档（连带分段） +// DELETE /api/v1/kb/admin/docs/:id +func (h *KBAdminHandler) DeleteDoc(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + if err := h.libSvc.DeleteDoc(c.Request.Context(), id); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "message": "删除成功"}) +} + +// ---------------------------- 分段管理 ---------------------------- + +// ListChunks 列出文档的分段 +// GET /api/v1/kb/admin/docs/:id/chunks +func (h *KBAdminHandler) ListChunks(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + rows, err := h.libSvc.ListChunks(c.Request.Context(), id) + if err != nil { + log.Printf("[KB] ListChunks 失败: %v", err) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": rows}) +} + +// UpdateChunk 编辑分段 +// PUT /api/v1/kb/admin/chunks/:id +// +// Body: kb.UpdateChunkInput +// { "title": "...", "content": "...", "related_questions": ["问题1","问题2"] } +// +// 三个字段都可选，传啥改啥；related_questions 传空数组表示清空关联问题 +func (h *KBAdminHandler) UpdateChunk(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + var in kb.UpdateChunkInput + if err := c.ShouldBindJSON(&in); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "参数错误: " + err.Error()}) + return + } + // 内容不能为空（标题可空）；例外：只带 is_active 的启停开关调用不改内容，放行 + if in.Content == "" && in.IsActive == nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "content 不能为空"}) + return + } + updated, err := h.libSvc.UpdateChunk(c.Request.Context(), id, in) + if err != nil { + log.Printf("[KB] UpdateChunk 失败 id=%d: %v", id, err) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": updated, "message": "已保存"}) +} + +// BatchUpdateChunks 批量启用/禁用/删除分段 +// PUT /api/v1/kb/admin/chunks/batch +// +// Body: { "ids": [1,2,3], "action": "enable|disable|delete" } +// +// 管理前端的分段多选批量操作入口；事务原子性由 DAO 保证 +func (h *KBAdminHandler) BatchUpdateChunks(c *gin.Context) { + var in kb.BatchChunkInput + if err := c.ShouldBindJSON(&in); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "参数错误: " + err.Error()}) + return + } + affected, err := h.libSvc.BatchUpdateChunks(c.Request.Context(), in) + if err != nil { + log.Printf("[KB] BatchUpdateChunks 失败 action=%s ids=%d: %v", in.Action, len(in.IDs), err) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": gin.H{"affected": affected}, "message": "操作成功"}) +} + +// RechunkDocument 用新参数对文档重新分段 +// POST /api/v1/kb/admin/docs/:id/rechunk +// +// Body: { "max_len": 500, "overlap": 50 }（0/-1 表示用默认值） +// +// 用 xk_kb_doc.content 存的原文重切，旧分段软删、新分段插入（事务）。 +// 注意：人工编辑过的分段内容会被覆盖，前端调用前必须二次确认 +func (h *KBAdminHandler) RechunkDocument(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + var in kb.RechunkInput + // body 可以整个不传（全用默认参数），绑定失败不视为错误 + if err := c.ShouldBindJSON(&in); err != nil { + in = kb.RechunkInput{MaxLen: 0, Overlap: -1} + } + result, err := h.libSvc.RechunkDocument(c.Request.Context(), id, in) + if err != nil { + log.Printf("[KB] RechunkDocument 失败 id=%d: %v", id, err) + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": result, "message": "重新分段完成"}) +} + +// ---------------------------- 工具 ---------------------------- + +// KBSearchRequest 检索测试入参 +type KBSearchRequest struct { + LibraryID uint `json:"library_id" binding:"required"` + Query string `json:"query" binding:"required"` + TopK int `json:"top_k"` + Mode string `json:"mode"` +} + +// Search 检索测试 +// POST /api/v1/kb/admin/search +// +// V1 返回 FULLTEXT 得分；V2 接入向量后支持 mode=vector/blend +func (h *KBAdminHandler) Search(c *gin.Context) { + var req KBSearchRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "参数错误: " + err.Error()}) + return + } + results, err := h.searcher.Search(c.Request.Context(), kb.SearchOptions{ + LibraryID: req.LibraryID, + Query: req.Query, + TopK: req.TopK, + Mode: req.Mode, + }) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": results}) +} + +// EmbedRequest 触发向量化入参（V2 用） +type EmbedRequest struct { + LibraryID uint `json:"library_id" binding:"required"` +} + +// Embed 【V2 预留】触发批量向量化 +// POST /api/v1/kb/admin/embed +// +// V1 始终返回"未启用"，前端展示对应提示 +func (h *KBAdminHandler) Embed(c *gin.Context) { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{ + "code": 501, + "message": "向量化功能 V2 才支持（当前 NoopEmbedder 未启用）。请保持 search_mode=fulltext。", + }) +} + +// ---------------------------- 工具函数 ---------------------------- + +// parseUintParam 解析路径参数 :id 为 uint +func parseUintParam(c *gin.Context, key string) (uint, error) { + v, err := strconv.ParseUint(c.Param(key), 10, 64) + if err != nil || v == 0 { + return 0, errInvalidID + } + return uint(v), nil +} diff --git a/internal/handler/kb_crawl_handler.go b/internal/handler/kb_crawl_handler.go new file mode 100644 index 0000000..312649c --- /dev/null +++ b/internal/handler/kb_crawl_handler.go @@ -0,0 +1,237 @@ +package handler + +import ( + "net/http" + "strconv" + + "tcm-agent/internal/crawler" + "tcm-agent/internal/dao" + "tcm-agent/internal/service" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// KBCrawlHandler —— 药品抓取任务管理 API +// ======================================================================== +// 暴露 7 个端点（前缀 /api/v1/kb/admin/crawl，复用 KB 管理鉴权： +// 口令头或面板 JWT 均可）： +// +// GET /sources 可用抓取源列表（前端下拉） +// GET /tasks 任务列表（含实时 running 标记） +// POST /tasks 创建任务 +// PUT /tasks/:id 更新任务（名称/目标库/调度/限量/启停） +// DELETE /tasks/:id 软删除任务 +// POST /tasks/:id/run 立即抓取（异步，立即返回） +// GET /tasks/:id/logs 任务运行历史（最近 N 条） +// ======================================================================== + +// KBCrawlHandler 抓取任务处理器（无状态，直接调 dao/service） +type KBCrawlHandler struct{} + +// NewKBCrawlHandler 构造 +func NewKBCrawlHandler() *KBCrawlHandler { return &KBCrawlHandler{} } + +// ListSources 可用抓取源 +// GET /api/v1/kb/admin/crawl/sources +func (h *KBCrawlHandler) ListSources(c *gin.Context) { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": crawler.ListSources()}) +} + +// ListTasks 任务列表 +// GET /api/v1/kb/admin/crawl/tasks +// +// 每行附加 running 字段（内存实时状态）——DB 的 last_status 有落库延迟， +// 前端旋转图标要跟内存状态走 +func (h *KBCrawlHandler) ListTasks(c *gin.Context) { + rows, err := dao.KBCrawlTaskList() + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + out := make([]gin.H, 0, len(rows)) + for _, t := range rows { + out = append(out, gin.H{ + "id": t.ID, "name": t.Name, "source": t.Source, + "library_id": t.LibraryID, "schedule_type": t.ScheduleType, + "interval_hours": t.IntervalHours, "run_at_hour": t.RunAtHour, + "run_at_weekday": t.RunAtWeekday, "items_per_run": t.ItemsPerRun, + "progress_offset": t.ProgressOffset, "status": t.Status, + "last_run_at": t.LastRunAt, "last_status": t.LastStatus, + "last_message": t.LastMessage, "created_at": t.CreatedAt, + "running": service.CrawlTaskRunning(t.ID), + }) + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": out}) +} + +// crawlTaskRequest 创建/更新任务的入参 +type crawlTaskRequest struct { + Name string `json:"name"` + Source string `json:"source"` + LibraryID uint `json:"library_id"` + ScheduleType string `json:"schedule_type"` + IntervalHours int `json:"interval_hours"` + RunAtHour int `json:"run_at_hour"` + RunAtWeekday int `json:"run_at_weekday"` + ItemsPerRun int `json:"items_per_run"` + Status *int `json:"status"` // 指针区分"没传"和"传了 0（禁用）" +} + +// normalize 归一化 + 校验入参（创建和更新共用） +func (r *crawlTaskRequest) normalize() string { + if r.Name == "" { + return "任务名称不能为空" + } + if r.Source == "" { + r.Source = "zhongyoo" + } + if _, ok := crawler.GetSource(r.Source); !ok { + return "抓取源不存在: " + r.Source + } + if r.LibraryID == 0 { + return "请选择目标知识库" + } + switch r.ScheduleType { + case "", "manual": + r.ScheduleType = "manual" + case "interval": + if r.IntervalHours < 1 { + r.IntervalHours = 24 + } + case "daily", "weekly": + if r.RunAtHour < 0 || r.RunAtHour > 23 { + r.RunAtHour = 3 + } + if r.RunAtWeekday < 0 || r.RunAtWeekday > 6 { + r.RunAtWeekday = 1 + } + default: + return "调度类型不合法: " + r.ScheduleType + } + if r.ItemsPerRun < 1 || r.ItemsPerRun > 500 { + r.ItemsPerRun = 50 + } + return "" +} + +// CreateTask 创建任务 +// POST /api/v1/kb/admin/crawl/tasks +func (h *KBCrawlHandler) CreateTask(c *gin.Context) { + var req crawlTaskRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "参数格式错误: " + err.Error()}) + return + } + if msg := req.normalize(); msg != "" { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": msg}) + return + } + // 目标库必须真实存在（防手滑填错 ID，跑的时候才发现） + if _, err := dao.KBGetLibrary(req.LibraryID); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "目标知识库不存在，请先在知识库管理里创建"}) + return + } + row := &dao.KBCrawlTaskRow{ + Name: req.Name, Source: req.Source, LibraryID: req.LibraryID, + ScheduleType: req.ScheduleType, IntervalHours: req.IntervalHours, + RunAtHour: req.RunAtHour, RunAtWeekday: req.RunAtWeekday, + ItemsPerRun: req.ItemsPerRun, Status: 1, + } + if err := dao.KBCrawlTaskCreate(row); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": row, "message": "任务已创建"}) +} + +// UpdateTask 更新任务 +// PUT /api/v1/kb/admin/crawl/tasks/:id +func (h *KBCrawlHandler) UpdateTask(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + var req crawlTaskRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "参数格式错误: " + err.Error()}) + return + } + if msg := req.normalize(); msg != "" { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": msg}) + return + } + if _, err := dao.KBGetLibrary(req.LibraryID); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "目标知识库不存在"}) + return + } + fields := map[string]any{ + "name": req.Name, "source": req.Source, "library_id": req.LibraryID, + "schedule_type": req.ScheduleType, "interval_hours": req.IntervalHours, + "run_at_hour": req.RunAtHour, "run_at_weekday": req.RunAtWeekday, + "items_per_run": req.ItemsPerRun, + } + if req.Status != nil { + fields["status"] = *req.Status + } + if err := dao.KBCrawlTaskUpdate(id, fields); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "message": "任务已更新"}) +} + +// DeleteTask 软删除任务 +// DELETE /api/v1/kb/admin/crawl/tasks/:id +func (h *KBCrawlHandler) DeleteTask(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + if service.CrawlTaskRunning(id) { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": "任务正在运行中，等本次跑完再删除"}) + return + } + if err := dao.KBCrawlTaskDelete(id); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "message": "任务已删除"}) +} + +// RunTask 立即抓取（异步触发） +// POST /api/v1/kb/admin/crawl/tasks/:id/run +func (h *KBCrawlHandler) RunTask(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + if err := service.TriggerCrawlTask(id, "manual"); err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{ + "code": 200, + "message": "抓取已在后台启动，可在运行历史里查看进度（每批约需 1-3 分钟）", + }) +} + +// ListLogs 任务运行历史 +// GET /api/v1/kb/admin/crawl/tasks/:id/logs?limit=20 +func (h *KBCrawlHandler) ListLogs(c *gin.Context) { + id, err := parseUintParam(c, "id") + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 400, "message": err.Error()}) + return + } + limit, _ := strconv.Atoi(c.DefaultQuery("limit", "20")) + rows, err := dao.KBCrawlLogList(id, limit) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 500, "message": err.Error()}) + return + } + c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"code": 200, "data": rows}) +} diff --git a/internal/handler/knowledge_handler.go b/internal/handler/knowledge_handler.go new file mode 100644 index 0000000..f75c583 --- /dev/null +++ b/internal/handler/knowledge_handler.go @@ -0,0 +1,94 @@ +package handler + +import ( + "tcm-agent/internal/agent" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// KnowledgeHandler 知识库接口处理器 +// 提供：检索知识库、上传文档等能力 +type KnowledgeHandler struct { + agentRunner *agent.Runner +} + +// NewKnowledgeHandler 创建知识库处理器 +func NewKnowledgeHandler(runner *agent.Runner) *KnowledgeHandler { + return &KnowledgeHandler{agentRunner: runner} +} + +// SearchRequest 知识检索请求 +type SearchRequest struct { + Query string `json:"query" binding:"required"` // 检索关键词 + TopK int `json:"top_k"` // 返回条数（默认5） +} + +// Search 检索知识库 +// POST /api/v1/knowledge/search +// +// 直接调用MaxKB的RAG检索能力 +// 用于：查询方剂组成、药典条目、诊疗规范等 +func (h *KnowledgeHandler) Search(c *gin.Context) { + var req SearchRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": "查询关键词不能为空"}) + return + } + + if req.TopK <= 0 { + req.TopK = 5 + } + + // 调用MaxKB检索 + answer, err := h.agentRunner.MaxKB().Chat(c.Request.Context(), req.Query) + if err != nil { + c.JSON(500, gin.H{ + "error": "知识库检索失败", + "detail": err.Error(), + }) + return + } + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "query": req.Query, + "answer": answer, + "source": "MaxKB RAG", + "top_k": req.TopK, + }, + }) +} + +// IngestRequest 文档上传请求 +type IngestRequest struct { + Title string `json:"title" binding:"required"` // 文档标题 + Content string `json:"content" binding:"required"` // 文档内容 + Category string `json:"category"` // 分类（方剂/药典/指南/病历模板） +} + +// Ingest 上传文档到知识库 +// POST /api/v1/knowledge/ingest +// +// 将文档写入MaxKB知识库，触发自动向量化 +// 支持后续RAG检索 +func (h *KnowledgeHandler) Ingest(c *gin.Context) { + var req IngestRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": "标题和内容不能为空"}) + return + } + + // 实际项目中调用MaxKB的文档上传API + // 这里返回模拟成功 + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "message": "文档已加入知识库队列", + "data": gin.H{ + "title": req.Title, + "category": req.Category, + "status": "pending_vectorization", + "note": "实际项目请调用MaxKB文档上传API", + }, + }) +} diff --git a/internal/handler/observe_handler.go b/internal/handler/observe_handler.go new file mode 100644 index 0000000..7701fe2 --- /dev/null +++ b/internal/handler/observe_handler.go @@ -0,0 +1,194 @@ +package handler + +// ======================================================================== +// ObserveHandler —— /agent/view 面板观测与调试接口 +// ======================================================================== +// 端点清单（全部走全局 Auth，无放行）： +// GET /api/v1/agent/logs 增量日志（内存环形缓冲） +// GET /api/v1/agent/system 进程运行时状态 +// GET /api/v1/agent/config Agent 配置只读视图（含守卫词表） +// POST /api/v1/agent/guard-test 医疗守卫测试台 +// POST /api/v1/agent/kb-test 知识库检索测试 +// POST /api/v1/models/test 模型连通性测试（注册在 modelGroup） +// +// 安全边界： +// - 全部只读或无持久副作用（ModelTest 消耗少量 token） +// - 日志可能含 PHI（debug 开关打开时），logs 接口必须有 Auth +// - config 视图不返回任何密钥（EmbeddingAPIKey 等一律不出） +// ======================================================================== + +import ( + "runtime" + "strconv" + "time" + + "tcm-agent/internal/agentcfg" + "tcm-agent/internal/service" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ObserveHandler 观测接口处理器 +type ObserveHandler struct { + enhancer *service.EnhancerService // 复用 enhance 同款检索/模型解析逻辑 + startedAt time.Time // 进程启动时间（算 uptime） +} + +// NewObserveHandler 构造函数（router.Setup 启动时创建一次） +func NewObserveHandler(enhancer *service.EnhancerService) *ObserveHandler { + return &ObserveHandler{ + enhancer: enhancer, + startedAt: time.Now(), + } +} + +// Logs 增量拉取内存日志 +// +// GET /api/v1/agent/logs?since_id=0&limit=200 +// 面板首次加载 since_id=0 全量拉，之后带上一次返回的最大 ID 增量拉 +func (h *ObserveHandler) Logs(c *gin.Context) { + sinceID, _ := strconv.ParseInt(c.DefaultQuery("since_id", "0"), 10, 64) + limit, _ := strconv.Atoi(c.DefaultQuery("limit", "200")) + entries := service.MemLog.List(sinceID, limit) + // 返回最大 ID 作为下次轮询游标（无新日志时沿用请求值） + lastID := sinceID + if len(entries) > 0 { + lastID = entries[len(entries)-1].ID + } + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "entries": entries, + "last_id": lastID, + }, + }) +} + +// System 进程运行时状态 +// +// GET /api/v1/agent/system +// 面板「系统状态」Tab 5s 轮询，全部从 runtime 取，零外部依赖 +func (h *ObserveHandler) System(c *gin.Context) { + var ms runtime.MemStats + runtime.ReadMemStats(&ms) + + concUsed, concCap := service.GetConcurrency() + runUsed, runCap := service.RunLogUsage() + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "started_at": h.startedAt.Unix(), + "uptime_seconds": int64(time.Since(h.startedAt).Seconds()), + "go_version": runtime.Version(), + "goroutines": runtime.NumGoroutine(), + // 内存三个关键指标：堆占用 / 累计分配 / 从 OS 拿到的总量 + "heap_alloc_mb": float64(ms.HeapAlloc) / 1024 / 1024, + "sys_mb": float64(ms.Sys) / 1024 / 1024, + "num_gc": ms.NumGC, + // enhance 并发状态（信号量探针） + "enhance_concurrency": gin.H{"used": concUsed, "capacity": concCap}, + // RunLog 缓冲占用 + "runlog_usage": gin.H{"used": runUsed, "capacity": runCap}, + }, + }) +} + +// Config Agent 配置只读视图 +// +// GET /api/v1/agent/config +// 数据来自 agentcfg.Get()（xk_system_config 实时加载，30s 缓存）+ 守卫词表。 +// 面板只展示不修改——开关的写入口统一在 PHP 后台，避免双写 +func (h *ObserveHandler) Config(c *gin.Context) { + cfg := agentcfg.Get() + white, black := service.MedicalGuardKeywords() + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "react": gin.H{ + "enabled": cfg.ReAct.Enabled, + "max_iterations": cfg.ReAct.MaxIterations, + "planning_enabled": cfg.ReAct.PlanningEnabled, + "reflection_enabled": cfg.ReAct.ReflectionEnabled, + "json_repair_enabled": cfg.ReAct.JSONRepairEnabled, + }, + "token_budget": gin.H{ + "enabled": cfg.TokenBudget.Enabled, + "per_request": cfg.TokenBudget.PerRequest, + "max_tokens_per_call": cfg.TokenBudget.MaxTokensPerCall, + }, + "kb": gin.H{ + "source": cfg.KB.Source, + "embedding_provider": cfg.KB.EmbeddingProvider, + "top_k": cfg.KB.TopK, + "search_mode": cfg.KB.SearchMode, + }, + "medical_guard": gin.H{ + "enabled": cfg.MedicalGuard.Enabled, + "whitelist": white, + "blacklist": black, + }, + "debug": gin.H{ + "log_request_body": cfg.Debug.LogRequestBody, + }, + }, + }) +} + +// GuardTest 医疗守卫测试台 +// +// POST /api/v1/agent/guard-test body: {"text": "..."} +// 用与 Enhance 入口完全相同的守卫逻辑跑一遍给定文本 +func (h *ObserveHandler) GuardTest(c *gin.Context) { + var req struct { + Text string `json:"text" binding:"required"` + } + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"code": 400, "message": "text 必填"}) + return + } + result := service.GuardTest(req.Text) + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "passed": result.Passed, + "reason": result.Reason, + "hit_whitelist": result.HitWhitelist, + "hit_blacklist": result.HitBlacklist, + }, + }) +} + +// KBTest 知识库检索测试 +// +// POST /api/v1/agent/kb-test body: {"query": "...", "top_k": 5} +// 走 enhance 主流程同款检索路径（含 ai_kb_source 分流）， +// 回答「Agent 实际会检索到什么」 +func (h *ObserveHandler) KBTest(c *gin.Context) { + var req struct { + Query string `json:"query" binding:"required"` + TopK int `json:"top_k"` + } + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"code": 400, "message": "query 必填"}) + return + } + result := h.enhancer.KBTest(c.Request.Context(), req.Query, req.TopK) + c.JSON(200, gin.H{"code": 200, "data": result}) +} + +// ModelTest 模型连通性测试 +// +// POST /api/v1/models/test body: {"provider": "", "message": ""} +// provider 留空 = 测当前生效配置；会真实调一次 LLM（max_tokens 64） +func (h *ObserveHandler) ModelTest(c *gin.Context) { + var req struct { + Provider string `json:"provider"` + Message string `json:"message"` + } + // body 可以整个为空（全默认），解析失败也不阻断 + _ = c.ShouldBindJSON(&req) + result := h.enhancer.ModelTest(c.Request.Context(), req.Provider, req.Message) + c.JSON(200, gin.H{"code": 200, "data": result}) +} diff --git a/internal/handler/prescription_handler.go b/internal/handler/prescription_handler.go new file mode 100644 index 0000000..afc4b35 --- /dev/null +++ b/internal/handler/prescription_handler.go @@ -0,0 +1,252 @@ +package handler + +import ( + "net/http" + "strconv" + "time" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/model/entity" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// 处方 HTTP 接口处理器 +// ======================================================================== +// 职责链： +// HTTP 请求 → 参数校验 → 调用 Agent → 规则校验 → 持久化 → 响应 +// ======================================================================== + +// PrescriptionHandler 处方接口处理器 +type PrescriptionHandler struct { + agentRunner *agent.Runner + rxAgent *agent.PrescriptionGenerator +} + +// NewPrescriptionHandler 创建处方处理器 +// +// 参数： +// +// runner - Agent 引擎 +// scene - 场景名（为空则使用默认值 "prescription"） +func NewPrescriptionHandler(runner *agent.Runner, scene string) *PrescriptionHandler { + return &PrescriptionHandler{ + agentRunner: runner, + rxAgent: agent.NewPrescriptionGenerator(runner, scene), + } +} + +// PrescriptionGenerateRequest 处方生成请求体（避免与 emr_handler.GenerateRequest 重名） +type PrescriptionGenerateRequest struct { + PatientID string `json:"patient_id" binding:"required"` + EMRText string `json:"emr_text" binding:"required"` + Diagnosis string `json:"diagnosis" binding:"required"` + Age int `json:"age"` + IsPregnant bool `json:"is_pregnant"` + Allergies []string `json:"allergies"` +} + +// Generate 根据病历生成处方 +// +// POST /api/v1/prescription/generate +func (h *PrescriptionHandler) Generate(c *gin.Context) { + // ===== ① 参数校验 ===== + var req PrescriptionGenerateRequest + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{ + "error": "参数错误", + "detail": err.Error(), + "example": `{"patient_id":"P001","emr_text":"...","diagnosis":"痰湿中阻证","age":45,"is_pregnant":false,"allergies":[]}`, + }) + return + } + + doctorID := c.GetString("user_id") + + // ===== ②~⑤ 调用 Agent ===== + agentReq := &agent.PrescriptionRequest{ + PatientID: req.PatientID, + EMRText: req.EMRText, + Diagnosis: req.Diagnosis, + Age: req.Age, + IsPregnant: req.IsPregnant, + Allergies: req.Allergies, + } + + resp, err := h.rxAgent.Generate(c.Request.Context(), agentReq) + if err != nil { + c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{ + "error": "处方生成失败", + "detail": err.Error(), + }) + return + } + + // ===== ⑥ 持久化 ===== + rx := &entity.Prescription{ + PatientID: req.PatientID, + DoctorID: doctorID, + SessionID: resp.SessionID, + Draft: resp.Draft, + Status: resp.Status, + Blocked: resp.Blocked, + Warnings: sliceToJSON(resp.Warnings), + CreatedAt: time.Now(), + UpdatedAt: time.Now(), + } + // dao.Prescription.Create(rx) + + // ===== ⑦ 返回响应 ===== + httpStatus := http.StatusOK + if resp.Blocked { + httpStatus = http.StatusConflict // 409 + } + + c.JSON(httpStatus, gin.H{ + "code": httpStatus, + "message": getPrescriptionMessage(resp.Status), + "data": gin.H{ + "session_id": resp.SessionID, + "prescription": resp.Prescription, + "draft": resp.Draft, + "warnings": resp.Warnings, + "blocked": resp.Blocked, + "status": resp.Status, + "rx_id": rx.ID, + "next_action": getPrescriptionNextAction(resp.Status), + }, + }) +} + +// Validate 仅校验处方（不生成） +// +// POST /api/v1/prescription/validate +func (h *PrescriptionHandler) Validate(c *gin.Context) { + var req struct { + PrescriptionText string `json:"prescription_text" binding:"required"` + PatientID string `json:"patient_id"` + IsPregnant bool `json:"is_pregnant"` + Allergies []string `json:"allergies"` + } + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": "处方文本不能为空"}) + return + } + + agentReq := &agent.PrescriptionRequest{ + PatientID: req.PatientID, + IsPregnant: req.IsPregnant, + Allergies: req.Allergies, + } + warnings, blocked := h.rxAgent.Validate(c.Request.Context(), req.PrescriptionText, agentReq) + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "warnings": warnings, + "blocked": blocked, + "safe": !blocked && len(warnings) == 0, + }, + }) +} + +// GetByID 查询处方详情 +// +// GET /api/v1/prescription/:id +func (h *PrescriptionHandler) GetByID(c *gin.Context) { + idStr := c.Param("id") + id, _ := strconv.ParseInt(idStr, 10, 64) + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "id": id, + "note": "实际项目从数据库查询处方详情", + }, + }) +} + +// Approve 医生审核确认处方 +// +// POST /api/v1/prescription/:id/approve +// +// 这是 Human-in-the-Loop 的关键环节： +// AI 生成 → 规则校验 → 医生最终审核 → 生效 +func (h *PrescriptionHandler) Approve(c *gin.Context) { + idStr := c.Param("id") + id, _ := strconv.ParseInt(idStr, 10, 64) + + var req struct { + Approved bool `json:"approved"` + DoctorNote string `json:"doctor_note"` + ModifiedRx string `json:"modified_rx"` + } + c.ShouldBindJSON(&req) + + doctorID := c.GetString("user_id") + + logAudit("prescription_approve", doctorID, idStr, req.DoctorNote) + + status := "approved" + if !req.Approved { + status = "rejected" + } + + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "message": "审核完成", + "data": gin.H{ + "id": id, + "status": status, + "approved_by": doctorID, + "doctor_note": req.DoctorNote, + "modified_rx": req.ModifiedRx, + }, + }) +} + +// getPrescriptionMessage 根据状态返回提示信息 +func getPrescriptionMessage(status string) string { + switch status { + case "success": + return "处方生成成功，请医生审核" + case "blocked": + return "处方被安全规则拦截，已自动修正，请查看" + case "need_review": + return "处方存在警告，需医生重点关注" + default: + return "处方生成完成" + } +} + +// getPrescriptionNextAction 下一步操作建议 +func getPrescriptionNextAction(status string) string { + switch status { + case "success": + return "请医生审核处方并确认" + case "blocked": + return "处方已被拦截修正，请医生重新审阅" + case "need_review": + return "存在安全警告，请医生评估后决定" + default: + return "请检查输入信息" + } +} + +// sliceToJSON 将字符串切片转为 JSON 字符串（用于数据库存储） +func sliceToJSON(s []string) string { + if len(s) == 0 { + return "[]" + } + // 简单拼接，生产环境用 json.Marshal + result := "[" + for i, v := range s { + if i > 0 { + result += "," + } + result += `"` + v + `"` + } + result += "]" + return result +} diff --git a/internal/kb/alias.go b/internal/kb/alias.go new file mode 100644 index 0000000..707c1a8 --- /dev/null +++ b/internal/kb/alias.go @@ -0,0 +1,159 @@ +package kb + +import ( + "encoding/json" + "log" + "sort" + "strings" + "sync" + "time" + + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// ======================================================================== +// AliasIndex —— 药材"别名 → 正名"归一索引（P1 检索质量） +// ======================================================================== +// 数据来源：爬取的药材文档（xk_kb_doc.source_type='crawl'） +// - title = 正名（如"山药"） +// - meta_json.aliases = 别名列表（如["淮山药","土薯","怀山药"]） +// +// 用途：enhance 链路检索前，把查询词中出现的别名**追加**正名到查询尾部 +// （不做原地替换——ngram OR 语义下追加更安全：原词与正名都参与匹配， +// 召回只增不减；替换有把长句里的短词误换、破坏语境的风险）。 +// +// 数据定位（与业务确认过的铁律）：爬取数据只做辅助参照（别名归一/安全校验）， +// 不作为药品来源——本索引只影响"检索召回"，不影响 AI 可开什么药。 +// +// 刷新策略：进程内缓存 + TTL（10 分钟）。899 味药 + 别名约几千条， +// 全量加载 <10ms，无需增量；抓取任务更新别名后最迟 10 分钟生效。 +// ======================================================================== + +// aliasTTL 别名索引缓存有效期 +const aliasTTL = 10 * time.Minute + +// maxAliasAppends 单次查询最多追加的正名个数 +// +// 长病历上下文可能命中十几个别名，全部追加会稀释原始查询词权重， +// 取命中顺序前 8 个足够覆盖一份处方的核心药材 +const maxAliasAppends = 8 + +// AliasIndex 别名归一索引（并发安全） +type AliasIndex struct { + mu sync.RWMutex + aliasMap map[string]string // 别名 → 正名 + aliases []string // 别名列表（按长度降序，先匹配长别名避免子串误命中） + loadedAt time.Time +} + +// globalAliasIndex 进程级单例：enhance 是高频路径，共享一份索引 +var globalAliasIndex = &AliasIndex{} + +// GetAliasIndex 取全局别名索引（自动按 TTL 惰性加载/刷新） +func GetAliasIndex() *AliasIndex { + globalAliasIndex.ensureFresh() + return globalAliasIndex +} + +// ensureFresh TTL 过期则重新加载（双重检查锁，避免并发重复加载） +func (a *AliasIndex) ensureFresh() { + a.mu.RLock() + fresh := time.Since(a.loadedAt) < aliasTTL && a.aliasMap != nil + a.mu.RUnlock() + if fresh { + return + } + a.mu.Lock() + defer a.mu.Unlock() + if time.Since(a.loadedAt) < aliasTTL && a.aliasMap != nil { + return + } + a.loadLocked() +} + +// loadLocked 从爬取文档构建"别名→正名"映射（调用方必须已持写锁） +// +// 冲突处理：同一别名指向多个正名时保留先加载的（zhongyoo 数据中极少见， +// 且检索场景下任选其一都能召回相近语料，不值得为此做复杂消歧） +func (a *AliasIndex) loadLocked() { + rows, err := dao.KBListCrawlDocAliases() + if err != nil { + // 加载失败保留旧索引可用（DB 抖动时检索退化为无别名扩展，不阻断） + log.Printf("[AliasIndex] ⚠️ 加载别名映射失败（沿用旧索引）: %v", err) + if a.aliasMap == nil { + a.aliasMap = map[string]string{} + } + a.loadedAt = time.Now() + return + } + aliasMap := make(map[string]string, len(rows)*4) + for _, row := range rows { + canonical := strings.TrimSpace(row.Title) + if canonical == "" || row.MetaJSON == nil { + continue + } + var meta struct { + Aliases []string `json:"aliases"` + } + if err := json.Unmarshal([]byte(*row.MetaJSON), &meta); err != nil { + continue + } + for _, alias := range meta.Aliases { + alias = strings.TrimSpace(alias) + // 过滤：空串、与正名相同、单字（单字别名误命中率太高，如"术"） + if alias == "" || alias == canonical || len([]rune(alias)) < 2 { + continue + } + if _, exists := aliasMap[alias]; !exists { + aliasMap[alias] = canonical + } + } + } + aliases := make([]string, 0, len(aliasMap)) + for alias := range aliasMap { + aliases = append(aliases, alias) + } + // 长别名优先匹配：如"淮山药"先于"淮山"，避免同前缀重复追加 + sort.Slice(aliases, func(i, j int) bool { return len(aliases[i]) > len(aliases[j]) }) + a.aliasMap = aliasMap + a.aliases = aliases + a.loadedAt = time.Now() + log.Printf("[AliasIndex] 别名索引加载完成：%d 个别名 ← %d 篇爬取文档", len(aliasMap), len(rows)) +} + +// ExpandQuery 别名归一扩展：查询中出现的别名，把对应正名追加到查询尾部 +// +// 返回：扩展后的查询 + 实际追加的正名列表（供 kb_retrieval 步骤 detail 记录， +// 面板上能看到"这次检索做了哪些别名扩展"，排障直观） +func (a *AliasIndex) ExpandQuery(query string) (string, []string) { + if query == "" { + return query, nil + } + a.mu.RLock() + defer a.mu.RUnlock() + if len(a.aliases) == 0 { + return query, nil + } + appended := make([]string, 0, 4) + seen := map[string]bool{} + for _, alias := range a.aliases { + if len(appended) >= maxAliasAppends { + break + } + if !strings.Contains(query, alias) { + continue + } + canonical := a.aliasMap[alias] + // 正名已在查询里（或已追加过）就不重复追加 + if canonical == "" || seen[canonical] || strings.Contains(query, canonical) { + continue + } + seen[canonical] = true + appended = append(appended, canonical) + } + if len(appended) == 0 { + return query, nil + } + // 空格分隔追加：ngram FULLTEXT 的自然语言/BOOLEAN 模式都按词处理 + return query + " " + strings.Join(appended, " "), appended +} diff --git a/internal/kb/embedder.go b/internal/kb/embedder.go new file mode 100644 index 0000000..3fbed87 --- /dev/null +++ b/internal/kb/embedder.go @@ -0,0 +1,103 @@ +package kb + +import "context" + +// ======================================================================== +// Embedder 接口（V2 预留） +// ======================================================================== +// V1 只实现 NoopEmbedder（默认），不调任何向量化服务 +// +// V2 接入 BGE-M3 / 阿里 / OpenAI 时只需： +// 1. 新增文件 embedder_bge.go 实现 Embedder 接口 +// 2. 在 NewEmbedder 工厂函数里加 case +// 3. 业务代码（Searcher / Importer）零改动 +// ======================================================================== + +// Embedder 向量化接口 +// +// 各实现的差异主要在： +// - Name()：返回 provider 标识（noop/bge_m3/aliyun/openai） +// - Embed()：批量把文本转成向量（V1 noop 直接返回 nil） +// - Dim()：向量维度（V1 noop 返回 0） +// - Available()：是否能用（V1 noop 返回 false） +type Embedder interface { + // Name 返回 provider 名（用于日志/前端展示） + Name() string + + // Embed 批量向量化 + // + // 入参：texts 一段或多段文本 + // 出参：与 texts 等长的向量数组；每个向量是 []float32（维度由实现决定） + // V1 NoopEmbedder 返回 nil, nil（不报错，调用方判断 Available() 后再调用） + Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) + + // Dim 返回向量维度 + // NoopEmbedder 返回 0 + // BGE-M3 返回 1024，阿里 text-embedding-v3 返回 1024 + Dim() int + + // Available 是否可用 + // NoopEmbedder 返回 false（明确告知调用方"我不做向量化"） + // 真实 provider 返回 true + Available() bool +} + +// ======================================================================== +// NoopEmbedder —— V1 默认实现（不做任何向量化） +// ======================================================================== + +// NoopEmbedder 空实现，所有方法返回零值 +// +// 设计意图： +// - 让 V1 的 Importer/Searcher 代码结构里就有 Embedder 接口位置 +// - 通过判断 Available() 自动跳过向量化逻辑 +// - V2 替换为真实 Embedder 时无需改业务代码 +type NoopEmbedder struct{} + +// NewNoopEmbedder 构造 +func NewNoopEmbedder() *NoopEmbedder { return &NoopEmbedder{} } + +// Name 返回 provider 名 +func (n *NoopEmbedder) Name() string { return "noop" } + +// Embed 不做向量化，直接返回 nil +func (n *NoopEmbedder) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + return nil, nil +} + +// Dim 返回 0（noop 没有维度） +func (n *NoopEmbedder) Dim() int { return 0 } + +// Available 返回 false（明确告知调用方不要依赖我） +func (n *NoopEmbedder) Available() bool { return false } + +// ======================================================================== +// Embedder 工厂（V1 只支持 noop；V2 扩展） +// ======================================================================== + +// NewEmbedder 根据 provider 名构造对应的 Embedder +// +// 参数： +// - provider：从 xk_system_config.ai_kb_embedding_provider 读到的值 +// - apiKey：从 xk_system_config.ai_kb_embedding_api_key 读到的值（V1 noop 不用） +// +// 返回： +// V1 默认走 noop 分支 +// V2 新增 bge_m3/aliyun/openai 时在这里加 case +// 未知 provider 也回落到 noop（不阻断业务） +func NewEmbedder(provider, apiKey string) Embedder { + switch provider { + case "noop", "": + return NewNoopEmbedder() + // V2 预留： + // case "bge_m3": + // return NewBGEM3Embedder(apiKey) + // case "aliyun": + // return NewAliyunEmbedder(apiKey) + // case "openai": + // return NewOpenAIEmbedder(apiKey) + default: + // 未知 provider 回落到 noop（保证可用性） + return NewNoopEmbedder() + } +} diff --git a/internal/kb/helpers.go b/internal/kb/helpers.go new file mode 100644 index 0000000..525785b --- /dev/null +++ b/internal/kb/helpers.go @@ -0,0 +1,51 @@ +package kb + +import ( + "bytes" + "unicode/utf8" + + "golang.org/x/text/encoding/simplifiedchinese" + "golang.org/x/text/encoding/unicode" +) + +// bytesReader 把 []byte 包装成 *bytes.Reader（excelize.OpenReader 需要 io.Reader） +// +// 单独抽出来是因为 excelize/v2 同时支持 OpenReader(io.Reader)， +// 而 bytes.NewReader 是最直接的方式。 +func bytesReader(data []byte) *bytes.Reader { + return bytes.NewReader(data) +} + +// decodeToUTF8 把未知编码的文本字节兜底转成 UTF-8 字符串 +// +// 为什么需要：国内 Windows 环境导出的 txt/csv/html 大量是 GBK 编码， +// 记事本「Unicode」格式存的是 UTF-16LE；不转码直接入库会变乱码， +// FULLTEXT 检索也永远命中不了 +// +// 识别顺序： +// 1. UTF-16 BOM（FF FE = LE / FE FF = BE）→ 按 UTF-16 解码 +// 2. 合法 UTF-8（剥 BOM 后）→ 原样返回 +// 3. 其他 → 按 GB18030（GBK/GB2312 的超集）解码 +func decodeToUTF8(data []byte) string { + if len(data) >= 2 { + if data[0] == 0xFF && data[1] == 0xFE { + if out, err := unicode.UTF16(unicode.LittleEndian, unicode.UseBOM).NewDecoder().Bytes(data); err == nil { + return string(out) + } + } + if data[0] == 0xFE && data[1] == 0xFF { + if out, err := unicode.UTF16(unicode.BigEndian, unicode.UseBOM).NewDecoder().Bytes(data); err == nil { + return string(out) + } + } + } + data = bytes.TrimPrefix(data, []byte{0xEF, 0xBB, 0xBF}) + if utf8.Valid(data) { + return string(data) + } + if out, err := simplifiedchinese.GB18030.NewDecoder().Bytes(data); err == nil { + return string(out) + } + // 极端情况：连 GB18030 都解不了，原样返回（至少不丢数据） + return string(data) +} diff --git a/internal/kb/importer.go b/internal/kb/importer.go new file mode 100644 index 0000000..249d3e2 --- /dev/null +++ b/internal/kb/importer.go @@ -0,0 +1,471 @@ +package kb + +import ( + "encoding/csv" + "fmt" + "io" + "path/filepath" + "strings" + "unicode/utf8" + + "github.com/xuri/excelize/v2" +) + +// ======================================================================== +// Chunker：把长文本切成小段（chunk） +// ======================================================================== +// 设计目标： +// - md 文件：按 H1/H2/H3 标题切，标题作为 chunk.title +// - txt 文件：按段落（双换行）切，无标题 +// - 通用文本：滑动窗口按字符数切（不破坏 utf-8 字符边界） +// ======================================================================== + +// Chunk 切分结果（还没入库的中间产物） +type Chunk struct { + Title string // 分段标题 + Content string // 分段正文 + Meta map[string]any // 附加元数据（可空） +} + +// ChunkOptions 切分参数 +type ChunkOptions struct { + // MaxLen 单个 chunk 的最大字符数（按 rune 计，中文友好） + // 默认 500（中医知识片段大多 200-500 字） + MaxLen int + + // Overlap 滑动窗口重叠字符数（按 rune 计） + // 默认 50，避免在关键句中间断开 + Overlap int +} + +// DefaultChunkOptions 默认切分参数 +func DefaultChunkOptions() ChunkOptions { + return ChunkOptions{MaxLen: 500, Overlap: 50} +} + +// ChunkMarkdown 切分 Markdown 文本 +// +// 切分规则： +// 1. 先按 H1/H2/H3 (# / ## / ###) 把文档切成"章节" +// 2. 每个章节：标题作为 chunk.title，章节正文作为 chunk.content +// 3. 章节正文仍超 MaxLen 时，按段落滑动窗口再切 +// 4. 没有标题的段落（如文档开头）归到一个 title="" 的 chunk +func ChunkMarkdown(text string, opt ChunkOptions) []*Chunk { + if opt.MaxLen <= 0 { + opt = DefaultChunkOptions() + } + lines := strings.Split(text, "\n") + var chunks []*Chunk + + curTitle := "" + curBody := strings.Builder{} + + // flush 把当前 buffer 的内容打包成一个或多个 chunk + flush := func() { + body := strings.TrimSpace(curBody.String()) + if body == "" { + curBody.Reset() + return + } + // 仍然超过 MaxLen 的，按滑动窗口再切 + for _, piece := range slideWindow(body, opt.MaxLen, opt.Overlap) { + chunks = append(chunks, &Chunk{ + Title: curTitle, + Content: piece, + }) + } + curBody.Reset() + } + + for _, raw := range lines { + line := strings.TrimRight(raw, "\r") + trimmed := strings.TrimSpace(line) + // 命中 H1/H2/H3 + if strings.HasPrefix(trimmed, "# ") || + strings.HasPrefix(trimmed, "## ") || + strings.HasPrefix(trimmed, "### ") { + flush() + curTitle = strings.TrimSpace(strings.TrimLeft(trimmed, "#")) + continue + } + curBody.WriteString(line) + curBody.WriteString("\n") + } + flush() + return chunks +} + +// ChunkPlainText 切分纯文本（txt） +// +// 切分规则： +// 1. 按双换行切段落 +// 2. 段落累计达到 MaxLen 时打包成 chunk +// 3. 单段落仍超 MaxLen 时，按滑动窗口切 +func ChunkPlainText(text string, opt ChunkOptions) []*Chunk { + if opt.MaxLen <= 0 { + opt = DefaultChunkOptions() + } + text = strings.ReplaceAll(text, "\r\n", "\n") + paras := strings.Split(text, "\n\n") + + var chunks []*Chunk + curBody := strings.Builder{} + flush := func() { + body := strings.TrimSpace(curBody.String()) + if body == "" { + curBody.Reset() + return + } + for _, piece := range slideWindow(body, opt.MaxLen, opt.Overlap) { + chunks = append(chunks, &Chunk{Title: "", Content: piece}) + } + curBody.Reset() + } + + for _, p := range paras { + p = strings.TrimSpace(p) + if p == "" { + continue + } + // 如果累加后超过 MaxLen，先 flush 再开新段 + if utf8.RuneCountInString(curBody.String())+utf8.RuneCountInString(p) > opt.MaxLen { + flush() + } + curBody.WriteString(p) + curBody.WriteString("\n\n") + } + flush() + return chunks +} + +// slideWindow 滑动窗口切长文本 +// +// 不破坏 utf-8 字符边界（按 rune 而不是 byte 切） +// 当文本长度 <= maxLen 时直接返回原文 +func slideWindow(text string, maxLen, overlap int) []string { + runes := []rune(text) + if len(runes) <= maxLen { + return []string{text} + } + if overlap < 0 { + overlap = 0 + } + if overlap >= maxLen { + overlap = maxLen / 4 // 防止 overlap 过大导致死循环 + } + var out []string + step := maxLen - overlap + if step <= 0 { + step = maxLen + } + for i := 0; i < len(runes); i += step { + end := i + maxLen + if end > len(runes) { + end = len(runes) + } + out = append(out, string(runes[i:end])) + if end >= len(runes) { + break + } + } + return out +} + +// ======================================================================== +// Importer：从文件解析成 []*Chunk +// ======================================================================== + +// ParsedDoc 文件解析结果（导入流程的中间产物） +type ParsedDoc struct { + Title string // 文档标题（默认取文件名不带扩展名） + SourceType string // 文件类型：xlsx / csv / md / txt / pdf / docx / html / manual + SourceFile string // 原始文件名（含扩展名） + RawContent string // 完整原文（用于详情展示） + Chunks []*Chunk // 切分好的分段 +} + +// ParseFileFromBytes 从字节流解析文件（不依赖磁盘） +// +// 用 Bytes 而非文件路径：HTTP 上传场景拿到的是 multipart.File， +// 调用方读成 []byte 传进来更通用 +// +// 支持扩展名（解析产出纯文本后统一走自动分段，入库/检索链路完全复用）： +// .xlsx/.xls → MaxKB 导出三列格式按行成段；≥4 列的普通表格逐行拼文本再切分 +// .csv → 通用表格，逐行拼文本后滑动窗口切分 +// .md → 按 markdown H1/H2/H3 标题切分 +// .txt → 按段落（双换行）切分 +// .pdf → 逐页抽取文字层后按段落切分（扫描版无文字层会明确报错） +// .docx → 解析 word/document.xml 抽正文后按段落切分（老版 .doc 不支持） +// .html/.htm → 抽正文并把 h1~h6 转成 # 标题，走 markdown 章节切分 +// +// txt/csv/md/html 会自动识别编码（UTF-8 / UTF-16 BOM / GBK）转成 UTF-8 入库 +func ParseFileFromBytes(filename string, data []byte, opt ChunkOptions) (*ParsedDoc, error) { + ext := strings.ToLower(filepath.Ext(filename)) + title := strings.TrimSuffix(filename, filepath.Ext(filename)) + + pdoc := &ParsedDoc{ + Title: title, + SourceFile: filename, + } + + switch ext { + case ".xlsx", ".xls": + pdoc.SourceType = "xlsx" + chunks, raw, err := parseExcel(data, opt) + if err != nil { + return nil, err + } + pdoc.Chunks = chunks + pdoc.RawContent = raw + case ".csv": + pdoc.SourceType = "csv" + chunks, raw, err := parseCSV(data, opt) + if err != nil { + return nil, err + } + pdoc.Chunks = chunks + pdoc.RawContent = raw + case ".md", ".markdown": + pdoc.SourceType = "md" + text := decodeToUTF8(data) + pdoc.RawContent = text + pdoc.Chunks = ChunkMarkdown(text, opt) + case ".txt", "": + pdoc.SourceType = "txt" + text := decodeToUTF8(data) + pdoc.RawContent = text + pdoc.Chunks = ChunkPlainText(text, opt) + case ".pdf": + pdoc.SourceType = "pdf" + text, err := extractPDFText(data) + if err != nil { + return nil, err + } + pdoc.RawContent = text + pdoc.Chunks = ChunkPlainText(text, opt) + case ".docx": + pdoc.SourceType = "docx" + text, err := extractDocxText(data) + if err != nil { + return nil, err + } + pdoc.RawContent = text + pdoc.Chunks = ChunkPlainText(text, opt) + case ".doc": + // 老版 .doc 是 OLE 二进制格式，纯 Go 解析成本极高且不可靠，明确拒绝并给出替代方案 + return nil, fmt.Errorf("kb: 不支持老版二进制 .doc，请用 Word 另存为 .docx 后再导入") + case ".html", ".htm": + pdoc.SourceType = "html" + text, err := extractHTMLText(data) + if err != nil { + return nil, err + } + pdoc.RawContent = text + // HTML 抽取时已把 h1~h6 转成 # 标题，按 markdown 章节切分能保留标题到 chunk.title + pdoc.Chunks = ChunkMarkdown(text, opt) + default: + return nil, fmt.Errorf("kb: 不支持的文件格式 %s（支持 xlsx/xls/csv/md/txt/pdf/docx/html）", ext) + } + + // 空内容防御：解析成功但没有任何 chunk 时明确报错， + // 避免入库一个空文档让用户误以为导入成功 + if len(pdoc.Chunks) == 0 { + if ext == ".pdf" { + return nil, fmt.Errorf("kb: PDF 未提取到文本——扫描版/图片型 PDF 没有文字层，请先 OCR 或转成 txt 再导入") + } + return nil, fmt.Errorf("kb: 文件中没有可导入的文本内容") + } + return pdoc, nil +} + +// parseExcel 解析 xlsx，自动识别两种模式 +// +// 模式一（MaxKB 导出格式，兼容原有行为）： +// 第 1 列：分段标题（必填） +// 第 2 列：分段内容（必填） +// 第 3 列：关联问题列表（可选，分号分隔） +// 判定条件：首行是表头（含 标题/内容/title/content 字样）或最大列数 ≤ 3， +// 每行直接成为一个 chunk，不再二次切分 +// +// 模式二（通用表格）： +// 列数 ≥ 4 且无 MaxKB 表头的普通业务表格（如 药名|性味|归经|功效）， +// 逐行把单元格用「 | 」拼成一行文本，按滑动窗口切分，遍历所有 sheet +// +// 注意：老版二进制 .xls 无法被 excelize 打开，会走到「打开失败」的报错提示 +func parseExcel(data []byte, opt ChunkOptions) ([]*Chunk, string, error) { + f, err := excelize.OpenReader(bytesReader(data)) + if err != nil { + return nil, "", fmt.Errorf("kb: 打开 Excel 失败（若为老版 .xls 请另存为 .xlsx）: %w", err) + } + defer f.Close() + + sheets := f.GetSheetList() + if len(sheets) == 0 { + return nil, "", fmt.Errorf("kb: xlsx 没有任何 sheet") + } + // 先读第一个 sheet 判定模式（MaxKB 导出只有一个 sheet） + rows, err := f.GetRows(sheets[0]) + if err != nil { + return nil, "", fmt.Errorf("kb: 读取 xlsx 行失败: %w", err) + } + + // 模式判定：无 MaxKB 表头且列数 ≥ 4 → 通用表格模式 + maxCols := 0 + for _, row := range rows { + if len(row) > maxCols { + maxCols = len(row) + } + } + hasHeader := len(rows) > 0 && isHeaderRow(rows[0]) + if !hasHeader && maxCols >= 4 { + return parseExcelGeneric(f, opt) + } + + var chunks []*Chunk + var rawBuilder strings.Builder + for i, row := range rows { + // 第一行如果是表头（含"标题"/"内容"等字样）则跳过 + if i == 0 && isHeaderRow(row) { + continue + } + if len(row) == 0 { + continue + } + // 容错：不足 2 列时补空字符串 + title := cellOr(row, 0, "") + content := cellOr(row, 1, "") + related := cellOr(row, 2, "") + + // 至少要有 content（如果只有 title 没 content，跳过） + if strings.TrimSpace(content) == "" { + // 如果只有 1 列且非空，把第 1 列当 content（无标题） + if strings.TrimSpace(title) != "" && len(row) == 1 { + chunks = append(chunks, &Chunk{Title: "", Content: title}) + rawBuilder.WriteString(title) + rawBuilder.WriteString("\n") + } + continue + } + + chunk := &Chunk{Title: title, Content: content} + // 关联问题塞到 meta 里（V1 仅作展示，V2 也用作 keyword boost） + if strings.TrimSpace(related) != "" { + qs := strings.Split(related, ";") + cleaned := make([]string, 0, len(qs)) + for _, q := range qs { + if s := strings.TrimSpace(q); s != "" { + cleaned = append(cleaned, s) + } + } + if len(cleaned) > 0 { + chunk.Meta = map[string]any{"related_questions": cleaned} + } + } + chunks = append(chunks, chunk) + + rawBuilder.WriteString(title) + rawBuilder.WriteString("\n") + rawBuilder.WriteString(content) + rawBuilder.WriteString("\n\n") + } + return chunks, rawBuilder.String(), nil +} + +// parseExcelGeneric 通用表格模式：遍历所有 sheet，逐行拼接文本后滑动窗口切分 +// +// 每行单元格用「 | 」连接保持列对应关系，chunk.title 用 sheet 名， +// 检索时 sheet 名也参与 FULLTEXT 匹配（如 sheet 叫「感冒用药」） +func parseExcelGeneric(f *excelize.File, opt ChunkOptions) ([]*Chunk, string, error) { + if opt.MaxLen <= 0 { + opt = DefaultChunkOptions() + } + var chunks []*Chunk + var rawBuilder strings.Builder + for _, sheet := range f.GetSheetList() { + rows, err := f.GetRows(sheet) + if err != nil { + continue // 单个 sheet 读取失败不影响其他 sheet + } + var sheetText strings.Builder + for _, row := range rows { + line := strings.TrimSpace(strings.Join(row, " | ")) + // 跳过全空行（只剩分隔符和空白） + if strings.Trim(line, "| ") == "" { + continue + } + sheetText.WriteString(line) + sheetText.WriteString("\n") + } + text := strings.TrimSpace(sheetText.String()) + if text == "" { + continue + } + rawBuilder.WriteString("【" + sheet + "】\n") + rawBuilder.WriteString(text) + rawBuilder.WriteString("\n\n") + for _, piece := range slideWindow(text, opt.MaxLen, opt.Overlap) { + chunks = append(chunks, &Chunk{Title: sheet, Content: piece}) + } + } + return chunks, rawBuilder.String(), nil +} + +// parseCSV 解析 CSV 文件：逐行拼接文本后滑动窗口切分 +// +// 容错设计： +// FieldsPerRecord=-1 允许每行列数不同（业务系统导出的 csv 经常不规整） +// LazyQuotes=true 容忍不规范的引号用法 +// 编码自动识别（Excel 另存的 csv 大概率是 GBK） +func parseCSV(data []byte, opt ChunkOptions) ([]*Chunk, string, error) { + if opt.MaxLen <= 0 { + opt = DefaultChunkOptions() + } + r := csv.NewReader(strings.NewReader(decodeToUTF8(data))) + r.FieldsPerRecord = -1 + r.LazyQuotes = true + + var lines []string + for { + record, err := r.Read() + if err == io.EOF { + break + } + if err != nil { + return nil, "", fmt.Errorf("kb: 解析 CSV 失败: %w", err) + } + line := strings.TrimSpace(strings.Join(record, " | ")) + if strings.Trim(line, "| ") == "" { + continue + } + lines = append(lines, line) + } + text := strings.Join(lines, "\n") + if strings.TrimSpace(text) == "" { + return nil, "", nil + } + var chunks []*Chunk + for _, piece := range slideWindow(text, opt.MaxLen, opt.Overlap) { + chunks = append(chunks, &Chunk{Title: "", Content: piece}) + } + return chunks, text, nil +} + +// isHeaderRow 判断是否表头行（包含"标题"或"内容"字样） +func isHeaderRow(row []string) bool { + if len(row) == 0 { + return false + } + joined := strings.ToLower(strings.Join(row, "")) + return strings.Contains(joined, "标题") || + strings.Contains(joined, "title") || + strings.Contains(joined, "内容") || + strings.Contains(joined, "content") +} + +// cellOr 安全取单元格（防止行不满列数导致 index out of range） +func cellOr(row []string, idx int, def string) string { + if idx >= len(row) { + return def + } + return row[idx] +} diff --git a/internal/kb/library_service.go b/internal/kb/library_service.go new file mode 100644 index 0000000..77199d9 --- /dev/null +++ b/internal/kb/library_service.go @@ -0,0 +1,397 @@ +package kb + +import ( + "context" + "fmt" + "time" + + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// ======================================================================== +// LibraryService：库 / 文档 / 分段的业务管理（不含检索） +// ======================================================================== +// 这是 KB Admin Handler 直接调用的服务，负责： +// - 库的 CRUD（list/create/delete） +// - 文档导入（解析文件 + 切分 + 入库 + 自动刷新库统计） +// - 文档/分段的 list / detail / delete +// +// 不在这里做： +// - 向量化（V1 不做；V2 单独有 VectorizeService 走异步任务） +// - 检索（走 Searcher） +// ======================================================================== + +// LibraryService 库管理服务 +type LibraryService struct { + embedder Embedder // V1 是 NoopEmbedder +} + +// NewLibraryService 构造 +func NewLibraryService(embedder Embedder) *LibraryService { + return &LibraryService{embedder: embedder} +} + +// ---------------------------------------------------------------------- +// 库（library） +// ---------------------------------------------------------------------- + +// LibraryDTO 库的列表/详情 DTO（带人类可读字段） +type LibraryDTO struct { + dao.KBLibraryRow + // 额外展示字段（可空） + EmbeddingAvailable bool `json:"embedding_available"` // 该库的 embedder 是否可用（V1 noop=false） +} + +// ListLibraries 列出所有库（含禁用的，便于后台展示） +func (s *LibraryService) ListLibraries(ctx context.Context) ([]LibraryDTO, error) { + rows, err := dao.KBListLibraries(true) + if err != nil { + return nil, err + } + out := make([]LibraryDTO, 0, len(rows)) + for _, r := range rows { + out = append(out, LibraryDTO{ + KBLibraryRow: r, + EmbeddingAvailable: s.embedder.Available(), + }) + } + return out, nil +} + +// GetLibrary 取单个库 +func (s *LibraryService) GetLibrary(ctx context.Context, id uint) (*LibraryDTO, error) { + row, err := dao.KBGetLibrary(id) + if err != nil { + return nil, err + } + return &LibraryDTO{ + KBLibraryRow: *row, + EmbeddingAvailable: s.embedder.Available(), + }, nil +} + +// CreateLibraryInput 建库入参（HTTP body 直接反序列化） +type CreateLibraryInput struct { + Name string `json:"name" binding:"required"` + Description string `json:"description"` + Source string `json:"source"` // 默认 manual + EmbeddingProvider string `json:"embedding_provider"` // 默认 noop +} + +// CreateLibrary 建库 +func (s *LibraryService) CreateLibrary(ctx context.Context, in CreateLibraryInput) (*LibraryDTO, error) { + row, err := dao.KBCreateLibrary(dao.KBCreateLibraryInput{ + Name: in.Name, + Description: in.Description, + Source: in.Source, + EmbeddingProvider: in.EmbeddingProvider, + }) + if err != nil { + return nil, err + } + return &LibraryDTO{KBLibraryRow: *row}, nil +} + +// DeleteLibrary 软删除库（连带该库下所有文档和分段） +func (s *LibraryService) DeleteLibrary(ctx context.Context, id uint) error { + return dao.KBDeleteLibrary(id) +} + +// ---------------------------------------------------------------------- +// 文档（doc） +// ---------------------------------------------------------------------- + +// ListDocs 列出某库下的所有文档 +func (s *LibraryService) ListDocs(ctx context.Context, libraryID uint) ([]dao.KBDocRow, error) { + return dao.KBListDocs(libraryID) +} + +// GetDoc 取单个文档 +func (s *LibraryService) GetDoc(ctx context.Context, id uint) (*dao.KBDocRow, error) { + return dao.KBGetDoc(id) +} + +// DeleteDoc 软删除文档（连带分段） +// +// 删除后自动刷新库的统计字段 +func (s *LibraryService) DeleteDoc(ctx context.Context, id uint) error { + doc, err := dao.KBGetDoc(id) + if err != nil { + return err + } + if err := dao.KBDeleteDoc(id); err != nil { + return err + } + // 刷新库统计 + return dao.KBUpdateLibraryStats(doc.LibraryID) +} + +// ---------------------------------------------------------------------- +// 文档导入 +// ---------------------------------------------------------------------- + +// ImportDocInput 导入文档入参 +type ImportDocInput struct { + LibraryID uint `json:"library_id" binding:"required"` + Filename string `json:"filename" binding:"required"` // 文件名（含扩展名） + Content []byte `json:"-"` // 文件二进制（HTTP multipart 上传） + Title string `json:"title"` // 自定义文档标题（可空，默认取文件名） + MaxLen int `json:"max_len"` // 自定义分段最大长度（0=用默认 500） + Overlap int `json:"overlap"` // 自定义分段重叠（-1 或缺省=用默认 50） +} + +// resolveChunkOptions 把用户传入的自定义分段参数归一化成合法的 ChunkOptions +// +// 规则： +// - MaxLen 允许 100~2000（太小切得稀碎、太大失去检索意义），越界回落默认 +// - Overlap 允许 0~500 且必须小于 MaxLen（否则滑窗永不前进会死循环） +// - 都不传（0 值）时用 DefaultChunkOptions，行为与旧版完全一致 +func resolveChunkOptions(maxLen, overlap int) ChunkOptions { + opt := DefaultChunkOptions() + if maxLen >= 100 && maxLen <= 2000 { + opt.MaxLen = maxLen + } + if overlap >= 0 && overlap <= 500 && overlap < opt.MaxLen { + opt.Overlap = overlap + } + return opt +} + +// ImportDocResult 导入结果 +type ImportDocResult struct { + DocID uint `json:"doc_id"` + Title string `json:"title"` + ChunkCount int `json:"chunk_count"` + SourceType string `json:"source_type"` +} + +// ImportDocument 导入单个文档 +// +// 流程： +// 1. 解析文件 → ParsedDoc（含切分好的 chunks） +// 2. 构造 KBDocRow + []*KBChunkRow +// 3. 调 dao.KBInsertDocWithChunks 一次性入库 +// 4. 刷新库统计（doc_count / chunk_count） +// +// 注意：V1 全程不调 embedding，content_vector 始终为 NULL +func (s *LibraryService) ImportDocument(ctx context.Context, in ImportDocInput) (*ImportDocResult, error) { + if in.LibraryID == 0 { + return nil, fmt.Errorf("kb: library_id 不能为空") + } + // 验证库存在 + lib, err := dao.KBGetLibrary(in.LibraryID) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("kb: 库不存在: %w", err) + } + _ = lib + + // 1. 解析文件 + 切分（支持自定义 max_len/overlap，缺省走默认 500/50） + pdoc, err := ParseFileFromBytes(in.Filename, in.Content, resolveChunkOptions(in.MaxLen, in.Overlap)) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("kb: 解析文件失败: %w", err) + } + + // 2. 构造 doc + docTitle := in.Title + if docTitle == "" { + docTitle = pdoc.Title + } + doc := &dao.KBDocRow{ + LibraryID: in.LibraryID, + Title: docTitle, + Content: pdoc.RawContent, + SourceFile: pdoc.SourceFile, + SourceType: pdoc.SourceType, + } + + // 3. 构造 chunks + chunks := make([]*dao.KBChunkRow, 0, len(pdoc.Chunks)) + for _, c := range pdoc.Chunks { + row := &dao.KBChunkRow{ + Title: c.Title, + Content: c.Content, + } + // related_questions 等元数据编进 meta_json + if len(c.Meta) > 0 { + row.MetaJSON = dao.MarshalMeta(c.Meta) + } + chunks = append(chunks, row) + } + + // 4. 入库 + if err := dao.KBInsertDocWithChunks(doc, chunks); err != nil { + return nil, fmt.Errorf("kb: 入库失败: %w", err) + } + + // 5. 刷新库统计 + _ = dao.KBUpdateLibraryStats(in.LibraryID) + + return &ImportDocResult{ + DocID: doc.ID, + Title: doc.Title, + ChunkCount: len(chunks), + SourceType: pdoc.SourceType, + }, nil +} + +// ---------------------------------------------------------------------- +// 分段（chunk） +// ---------------------------------------------------------------------- + +// ListChunks 列出某文档的分段 +func (s *LibraryService) ListChunks(ctx context.Context, docID uint) ([]dao.KBChunkRow, error) { + return dao.KBListChunks(docID) +} + +// UpdateChunkInput 编辑分段入参（HTTP body） +type UpdateChunkInput struct { + Title string `json:"title"` + Content string `json:"content"` + RelatedQuestions []string `json:"related_questions"` // 关联问题列表（自动塞到 meta_json.related_questions） + IsActive *int `json:"is_active"` // 分段启停开关：nil=不改 / 1=启用 / 0=禁用 +} + +// UpdateChunk 编辑分段 +// +// 支持改：标题、内容、关联问题 +// 不支持改：所属库、所属文档、chunk_index（结构信息） +// +// V2 改进点：内容变更后异步触发重新向量化 +func (s *LibraryService) UpdateChunk(ctx context.Context, chunkID uint, in UpdateChunkInput) (*dao.KBChunkRow, error) { + // 先验证分段存在 + chunk, err := dao.KBGetChunk(chunkID) + if err != nil { + return nil, err + } + + // 构造更新入参（用指针区分"不改"和"清空"） + // + // 特殊分支：只切换启停开关时（title/content 都是空串且带 is_active）， + // 不能把空串写进 title/content 覆盖原内容——只更新 is_active + var input dao.KBUpdateChunkInput + onlyToggle := in.IsActive != nil && in.Title == "" && in.Content == "" && in.RelatedQuestions == nil + if !onlyToggle { + input.Title = &in.Title + input.Content = &in.Content + // 关联问题列表 → meta_json.related_questions + if in.RelatedQuestions != nil { + // 即使是空数组也写入（清空关联问题） + meta := map[string]any{} + if len(in.RelatedQuestions) > 0 { + meta["related_questions"] = in.RelatedQuestions + } + metaStr := dao.MarshalMeta(meta) + input.MetaJSON = metaStr + } + } + input.IsActive = in.IsActive + + if err := dao.KBUpdateChunk(chunkID, input); err != nil { + return nil, err + } + + // 启停开关影响库的 chunk_count 统计（只统计 is_active=1），需要刷新 + if in.IsActive != nil { + _ = dao.KBUpdateLibraryStats(chunk.LibraryID) + } + + // 返回更新后的分段 + return dao.KBGetChunk(chunkID) +} + +// BatchChunkInput 批量分段操作入参（HTTP body） +type BatchChunkInput struct { + IDs []uint `json:"ids" binding:"required"` // 分段 ID 列表 + Action string `json:"action" binding:"required"` // enable / disable / delete +} + +// BatchUpdateChunks 批量启用/禁用/删除分段 +// +// 事务在 DAO 层保证原子性，这里负责入参校验 + 事后刷新受影响库的统计 +func (s *LibraryService) BatchUpdateChunks(ctx context.Context, in BatchChunkInput) (int64, error) { + if len(in.IDs) == 0 { + return 0, fmt.Errorf("kb: ids 不能为空") + } + if len(in.IDs) > 500 { + return 0, fmt.Errorf("kb: 单次最多操作 500 条分段") + } + affected, libIDs, err := dao.KBBatchChunkAction(in.IDs, in.Action) + if err != nil { + return 0, err + } + // 刷新受影响库的统计（chunk_count 只统计 is_active=1 且未删除的） + for _, libID := range libIDs { + _ = dao.KBUpdateLibraryStats(libID) + } + return affected, nil +} + +// RechunkInput 重新分段入参（HTTP body） +type RechunkInput struct { + MaxLen int `json:"max_len"` // 新的分段最大长度（0=默认 500） + Overlap int `json:"overlap"` // 新的分段重叠（-1=默认 50） +} + +// RechunkResult 重新分段结果 +type RechunkResult struct { + DocID uint `json:"doc_id"` + OldCount int `json:"old_count"` // 重切前的分段数 + ChunkCount int `json:"chunk_count"` // 重切后的分段数 +} + +// RechunkDocument 用新分段参数对已导入文档重新切分 +// +// 场景：调整 max_len/overlap 后不用删除重传——直接用 xk_kb_doc.content +// 存的原文重切。注意人工编辑过的分段内容会被重切结果覆盖（前端有二次确认提示）。 +// +// 切分器选择与导入时一致：md/html 存的是带 # 标题的文本走 ChunkMarkdown， +// 其余（txt/pdf/docx/xlsx/csv）走 ChunkPlainText +func (s *LibraryService) RechunkDocument(ctx context.Context, docID uint, in RechunkInput) (*RechunkResult, error) { + doc, err := dao.KBGetDoc(docID) + if err != nil { + return nil, err + } + if doc.Content == "" { + return nil, fmt.Errorf("kb: 该文档没有保存原文，无法重新分段（早期导入的文档可删除后重新上传）") + } + + opt := resolveChunkOptions(in.MaxLen, in.Overlap) + var parsed []*Chunk + if doc.SourceType == "md" || doc.SourceType == "html" { + parsed = ChunkMarkdown(doc.Content, opt) + } else { + parsed = ChunkPlainText(doc.Content, opt) + } + if len(parsed) == 0 { + return nil, fmt.Errorf("kb: 按新参数切分后没有产生任何分段，已保留原分段") + } + + rows := make([]*dao.KBChunkRow, 0, len(parsed)) + for _, c := range parsed { + row := &dao.KBChunkRow{Title: c.Title, Content: c.Content} + if len(c.Meta) > 0 { + row.MetaJSON = dao.MarshalMeta(c.Meta) + } + rows = append(rows, row) + } + + oldCount := doc.ChunkCount + if err := dao.KBReplaceDocChunks(docID, rows); err != nil { + return nil, fmt.Errorf("kb: 替换分段失败: %w", err) + } + _ = dao.KBUpdateLibraryStats(doc.LibraryID) + + return &RechunkResult{DocID: docID, OldCount: oldCount, ChunkCount: len(rows)}, nil +} + +// ---------------------------------------------------------------------- +// 工具：时间戳格式化（前端展示用） +// ---------------------------------------------------------------------- + +// FormatTime 把 int 时间戳转成人类可读字符串（前端可选不用） +func FormatTime(ts int) string { + if ts <= 0 { + return "" + } + return time.Unix(int64(ts), 0).Format("2006-01-02 15:04:05") +} diff --git a/internal/kb/parser_docx.go b/internal/kb/parser_docx.go new file mode 100644 index 0000000..3b53b99 --- /dev/null +++ b/internal/kb/parser_docx.go @@ -0,0 +1,93 @@ +package kb + +import ( + "archive/zip" + "bytes" + "encoding/xml" + "fmt" + "io" + "strings" +) + +// ======================================================================== +// DOCX 解析器：从 Word (.docx) 字节流抽取纯文本 +// ======================================================================== +// 选型说明： +// - docx 本质是 zip 包，正文全部在 word/document.xml 里， +// 用标准库 archive/zip + encoding/xml 流式解析即可，零第三方依赖 +// - 不用 unioffice（AGPL 许可证，商用需付费授权） +// - 老版二进制 .doc 是 OLE 复合文档格式，纯 Go 解析成本极高， +// 明确不支持，提示用户用 Word 另存为 .docx +// ======================================================================== + +// extractDocxText 抽取 docx 正文文本 +// +// 解析规则（只认元素局部名，忽略 w: 命名空间前缀）： +// <w:t> 文本节点，累加内容 +// <w:p> 段落结束时补双换行（配合 ChunkPlainText 按双换行切段） +// <w:br> 手动换行 → \n +// <w:tab> 制表符 → \t +// +// 表格（w:tbl）里的单元格内容也是 w:p 段落，天然会被上面的规则覆盖， +// 不需要单独处理表格结构 +func extractDocxText(data []byte) (string, error) { + zr, err := zip.NewReader(bytes.NewReader(data), int64(len(data))) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("kb: 打开 docx 失败（若为老版 .doc 请用 Word 另存为 .docx）: %w", err) + } + + // 定位正文文件 word/document.xml + var docFile *zip.File + for _, f := range zr.File { + if f.Name == "word/document.xml" { + docFile = f + break + } + } + if docFile == nil { + return "", fmt.Errorf("kb: docx 中找不到 word/document.xml，不是有效的 Word 文档") + } + + rc, err := docFile.Open() + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("kb: 读取 docx 正文失败: %w", err) + } + defer rc.Close() + + dec := xml.NewDecoder(rc) + var sb strings.Builder + inText := false // 是否处于 <w:t> 内部（只收集 w:t 里的字符，跳过样式等噪音） + for { + tok, terr := dec.Token() + if terr == io.EOF { + break + } + if terr != nil { + return "", fmt.Errorf("kb: 解析 docx XML 失败: %w", terr) + } + switch t := tok.(type) { + case xml.StartElement: + switch t.Name.Local { + case "t": + inText = true + case "br", "cr": + sb.WriteString("\n") + case "tab": + sb.WriteString("\t") + } + case xml.EndElement: + switch t.Name.Local { + case "t": + inText = false + case "p": + // 段落边界 → 空行，供 ChunkPlainText 按段落切分 + sb.WriteString("\n\n") + } + case xml.CharData: + if inText { + sb.Write(t) + } + } + } + return strings.TrimSpace(sb.String()), nil +} diff --git a/internal/kb/parser_html.go b/internal/kb/parser_html.go new file mode 100644 index 0000000..77c34a5 --- /dev/null +++ b/internal/kb/parser_html.go @@ -0,0 +1,119 @@ +package kb + +import ( + "fmt" + "regexp" + "strings" + + "golang.org/x/net/html" +) + +// ======================================================================== +// HTML 解析器：从 HTML 字节流抽取正文文本 +// ======================================================================== +// 设计目标： +// - 跳过 script/style/head/nav 等非正文节点，只留可读内容 +// - h1~h6 转成 markdown 井号标题，这样产出文本可以直接走 ChunkMarkdown， +// 按章节切分并把标题写进 chunk.title（检索时标题参与 FULLTEXT 加权） +// - 依赖 golang.org/x/net/html（官方扩展库，本项目已有该依赖） +// ======================================================================== + +// htmlSkipTags 整棵子树跳过的标签（非正文内容） +var htmlSkipTags = map[string]bool{ + "script": true, "style": true, "noscript": true, "head": true, + "iframe": true, "svg": true, "template": true, "nav": true, + "footer": true, "form": true, "button": true, +} + +// htmlHeadingPrefix 标题标签 → markdown 前缀 +// h4~h6 统一归到 ###（ChunkMarkdown 只识别到三级，再深的层级对分段没有意义） +var htmlHeadingPrefix = map[string]string{ + "h1": "# ", "h2": "## ", "h3": "### ", + "h4": "### ", "h5": "### ", "h6": "### ", +} + +// htmlBlockTags 块级标签：子树遍历结束后补换行，保持段落结构 +var htmlBlockTags = map[string]bool{ + "p": true, "div": true, "section": true, "article": true, + "ul": true, "ol": true, "table": true, "blockquote": true, + "pre": true, "figcaption": true, "main": true, "header": true, +} + +// 压缩连续 3 个以上换行为 2 个（保持「空行分段」语义又不产生大量空白） +var multiNewlineRe = regexp.MustCompile(`\n{3,}`) + +// extractHTMLText 抽取 HTML 正文，返回带 markdown 标题标记的纯文本 +// +// 返回文本交给 ChunkMarkdown 切分：h1~h3 成为章节边界 + chunk 标题 +func extractHTMLText(data []byte) (string, error) { + doc, err := html.Parse(strings.NewReader(decodeToUTF8(data))) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("kb: 解析 HTML 失败: %w", err) + } + + var sb strings.Builder + var walk func(n *html.Node) + walk = func(n *html.Node) { + if n.Type == html.ElementNode { + tag := strings.ToLower(n.Data) + if htmlSkipTags[tag] { + return + } + // 标题：整行输出「# 标题文本」，前后空行隔开 + if prefix, ok := htmlHeadingPrefix[tag]; ok { + headText := strings.TrimSpace(plainTextOf(n)) + if headText != "" { + sb.WriteString("\n\n") + sb.WriteString(prefix) + sb.WriteString(headText) + sb.WriteString("\n\n") + } + return + } + switch tag { + case "br": + sb.WriteString("\n") + case "li": + sb.WriteString("\n- ") // 列表项前置符号，保持可读性 + case "tr": + sb.WriteString("\n") + case "td", "th": + sb.WriteString(" ") // 单元格之间留空格，避免不同列文字黏连 + } + } + if n.Type == html.TextNode { + // HTML 源码缩进产生的纯空白文本节点直接丢弃 + txt := strings.TrimSpace(n.Data) + if txt != "" { + sb.WriteString(txt) + } + } + for c := n.FirstChild; c != nil; c = c.NextSibling { + walk(c) + } + // 块级元素结束 → 空行分段 + if n.Type == html.ElementNode && htmlBlockTags[strings.ToLower(n.Data)] { + sb.WriteString("\n\n") + } + } + walk(doc) + + text := multiNewlineRe.ReplaceAllString(sb.String(), "\n\n") + return strings.TrimSpace(text), nil +} + +// plainTextOf 收集节点子树内的纯文本（用于标题内容，不处理块级结构） +func plainTextOf(n *html.Node) string { + var sb strings.Builder + var walk func(node *html.Node) + walk = func(node *html.Node) { + if node.Type == html.TextNode { + sb.WriteString(strings.TrimSpace(node.Data)) + } + for c := node.FirstChild; c != nil; c = c.NextSibling { + walk(c) + } + } + walk(n) + return sb.String() +} diff --git a/internal/kb/parser_pdf.go b/internal/kb/parser_pdf.go new file mode 100644 index 0000000..ab96fe5 --- /dev/null +++ b/internal/kb/parser_pdf.go @@ -0,0 +1,62 @@ +package kb + +import ( + "bytes" + "fmt" + "strings" + + "github.com/ledongthuc/pdf" +) + +// ======================================================================== +// PDF 解析器：从 PDF 字节流抽取纯文本 +// ======================================================================== +// 选型说明： +// - 用 github.com/ledongthuc/pdf（rsc.io/pdf 的维护分支，纯 Go 无 CGO）， +// 许可证 BSD，可商用；不引 unioffice/unipdf（AGPL 商用有坑） +// - 只能抽「文字型 PDF」的文本；扫描版/图片型 PDF 没有文字层， +// 需要 OCR，超出本服务范围，由上层给出友好报错 +// ======================================================================== + +// extractPDFText 逐页抽取 PDF 文本，页与页之间用双换行分隔 +// +// 为什么逐页而不是整本 GetPlainText： +// 页边界是天然的段落边界，配合 ChunkPlainText 按双换行切段， +// 能避免跨页内容被硬拼成一大段 +// +// 为什么要 recover： +// ledongthuc/pdf 遇到畸形/加密 PDF 时内部会直接 panic（继承自 rsc.io/pdf 的风格）， +// 不兜底会把整个 HTTP 请求打崩 +func extractPDFText(data []byte) (text string, err error) { + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + err = fmt.Errorf("kb: PDF 解析异常（文件可能损坏或加密）: %v", r) + } + }() + + reader, err := pdf.NewReader(bytes.NewReader(data), int64(len(data))) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("kb: 打开 PDF 失败: %w", err) + } + + var sb strings.Builder + totalPage := reader.NumPage() + for i := 1; i <= totalPage; i++ { + page := reader.Page(i) + if page.V.IsNull() { + continue + } + // 单页解析失败不中断整本导入（常见于个别页含特殊字体） + pageText, perr := page.GetPlainText(nil) + if perr != nil { + continue + } + pageText = strings.TrimSpace(pageText) + if pageText == "" { + continue + } + sb.WriteString(pageText) + sb.WriteString("\n\n") + } + return strings.TrimSpace(sb.String()), nil +} diff --git a/internal/kb/parser_test.go b/internal/kb/parser_test.go new file mode 100644 index 0000000..ca6948f --- /dev/null +++ b/internal/kb/parser_test.go @@ -0,0 +1,305 @@ +package kb + +// ======================================================================== +// 多格式解析器单元测试 +// ======================================================================== +// 测试样本全部在内存里构造（docx 手工拼 zip、pdf 手工拼对象表、 +// xlsx 用 excelize 生成），不依赖外部测试文件，CI 环境可直接跑 +// ======================================================================== + +import ( + "archive/zip" + "bytes" + "fmt" + "strings" + "testing" + "unicode/utf8" + + "github.com/xuri/excelize/v2" +) + +// buildMiniDocx 在内存构造一个最小可用的 docx（zip + word/document.xml） +func buildMiniDocx(t *testing.T, documentXML string) []byte { + t.Helper() + var buf bytes.Buffer + zw := zip.NewWriter(&buf) + w, err := zw.Create("word/document.xml") + if err != nil { + t.Fatalf("创建 zip 条目失败: %v", err) + } + if _, err := w.Write([]byte(documentXML)); err != nil { + t.Fatalf("写入 document.xml 失败: %v", err) + } + if err := zw.Close(); err != nil { + t.Fatalf("关闭 zip 失败: %v", err) + } + return buf.Bytes() +} + +// TestExtractDocxText 验证 docx 抽取：段落分隔、换行、制表符、表格单元格 +func TestExtractDocxText(t *testing.T) { + xml := `<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?> +<w:document xmlns:w="http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main"> + <w:body> + <w:p><w:r><w:t>感冒的中医辨证</w:t></w:r></w:p> + <w:p><w:r><w:t>风寒感冒：</w:t><w:br/><w:t>恶寒重发热轻</w:t><w:tab/><w:t>无汗头痛</w:t></w:r></w:p> + <w:tbl> + <w:tr><w:tc><w:p><w:r><w:t>药名</w:t></w:r></w:p></w:tc><w:tc><w:p><w:r><w:t>麻黄</w:t></w:r></w:p></w:tc></w:tr> + </w:tbl> + </w:body> +</w:document>` + data := buildMiniDocx(t, xml) + + text, err := extractDocxText(data) + if err != nil { + t.Fatalf("extractDocxText 报错: %v", err) + } + for _, want := range []string{"感冒的中医辨证", "风寒感冒：\n恶寒重发热轻\t无汗头痛", "药名", "麻黄"} { + if !strings.Contains(text, want) { + t.Errorf("抽取文本缺少 %q，实际:\n%s", want, text) + } + } + // 段落之间必须有空行（ChunkPlainText 依赖双换行切段） + if !strings.Contains(text, "感冒的中医辨证\n\n") { + t.Errorf("段落后缺少空行分隔，实际:\n%s", text) + } +} + +// TestExtractDocxText_InvalidZip 非 zip 内容要报友好错误而不是 panic +func TestExtractDocxText_InvalidZip(t *testing.T) { + if _, err := extractDocxText([]byte("这不是一个zip文件")); err == nil { + t.Fatal("非法 docx 应当报错") + } +} + +// TestExtractHTMLText 验证 HTML 抽取：跳过 script/style、标题转 #、列表、表格 +func TestExtractHTMLText(t *testing.T) { + htmlSrc := `<!DOCTYPE html> +<html><head><title>页面标题 + + +

中医基础理论

+

阴阳五行学说是中医的理论基础。

+

四诊

+
  • 望诊
  • 闻诊
+
寒证热证
+` + + text, err := extractHTMLText([]byte(htmlSrc)) + if err != nil { + t.Fatalf("extractHTMLText 报错: %v", err) + } + if strings.Contains(text, "alert") || strings.Contains(text, "color:red") || strings.Contains(text, "导航栏不要") { + t.Errorf("script/style/nav 内容未被过滤，实际:\n%s", text) + } + if !strings.Contains(text, "# 中医基础理论") || !strings.Contains(text, "## 四诊") { + t.Errorf("标题未转成 markdown 井号，实际:\n%s", text) + } + if !strings.Contains(text, "- 望诊") { + t.Errorf("列表项缺少 - 前缀，实际:\n%s", text) + } + + // 走 ChunkMarkdown 后标题应进入 chunk.title + chunks := ChunkMarkdown(text, DefaultChunkOptions()) + foundTitle := false + for _, c := range chunks { + if c.Title == "中医基础理论" || c.Title == "四诊" { + foundTitle = true + } + } + if !foundTitle { + t.Errorf("ChunkMarkdown 未把 HTML 标题切进 chunk.title，chunks=%+v", chunks) + } +} + +// buildMiniPDF 在内存构造一个最小合法 PDF（单页 + Helvetica + 一行文本） +// +// 手工维护对象偏移量表（xref），这是 PDF 规范要求的最小骨架 +func buildMiniPDF(text string) []byte { + content := fmt.Sprintf("BT /F1 12 Tf 72 720 Td (%s) Tj ET", text) + objs := []string{ + "<< /Type /Catalog /Pages 2 0 R >>", + "<< /Type /Pages /Kids [3 0 R] /Count 1 >>", + "<< /Type /Page /Parent 2 0 R /MediaBox [0 0 612 792] /Contents 4 0 R /Resources << /Font << /F1 5 0 R >> >> >>", + fmt.Sprintf("<< /Length %d >>\nstream\n%s\nendstream", len(content), content), + "<< /Type /Font /Subtype /Type1 /BaseFont /Helvetica >>", + } + var buf bytes.Buffer + buf.WriteString("%PDF-1.4\n") + offsets := make([]int, len(objs)+1) + for i, o := range objs { + offsets[i+1] = buf.Len() + fmt.Fprintf(&buf, "%d 0 obj\n%s\nendobj\n", i+1, o) + } + xrefPos := buf.Len() + fmt.Fprintf(&buf, "xref\n0 %d\n", len(objs)+1) + buf.WriteString("0000000000 65535 f \n") + for i := 1; i <= len(objs); i++ { + fmt.Fprintf(&buf, "%010d 00000 n \n", offsets[i]) + } + fmt.Fprintf(&buf, "trailer\n<< /Size %d /Root 1 0 R >>\nstartxref\n%d\n%%%%EOF", len(objs)+1, xrefPos) + return buf.Bytes() +} + +// TestExtractPDFText 验证文字版 PDF 能抽出文本 +func TestExtractPDFText(t *testing.T) { + data := buildMiniPDF("Mahuang Decoction for cold") + text, err := extractPDFText(data) + if err != nil { + t.Fatalf("extractPDFText 报错: %v", err) + } + if !strings.Contains(text, "Mahuang") { + t.Errorf("PDF 文本抽取结果不含预期内容，实际: %q", text) + } +} + +// TestExtractPDFText_Invalid 畸形 PDF 要报错而不是 panic +func TestExtractPDFText_Invalid(t *testing.T) { + if _, err := extractPDFText([]byte("%PDF-1.4 这是坏文件")); err == nil { + t.Fatal("畸形 PDF 应当报错") + } +} + +// TestDecodeToUTF8_GBK 验证 GBK 字节流自动转码（「中医药」的 GBK 编码） +func TestDecodeToUTF8_GBK(t *testing.T) { + gbk := []byte{0xD6, 0xD0, 0xD2, 0xBD, 0xD2, 0xA9} + if got := decodeToUTF8(gbk); got != "中医药" { + t.Errorf("GBK 解码失败，got=%q", got) + } + // 合法 UTF-8 原样保留 + if got := decodeToUTF8([]byte("中医药")); got != "中医药" { + t.Errorf("UTF-8 被误转码，got=%q", got) + } + // UTF-8 BOM 被剥掉 + withBOM := append([]byte{0xEF, 0xBB, 0xBF}, []byte("中医药")...) + if got := decodeToUTF8(withBOM); got != "中医药" { + t.Errorf("UTF-8 BOM 未剥离，got=%q", got) + } +} + +// TestParseCSV 验证 CSV 解析（含引号字段与不等列数容错） +func TestParseCSV(t *testing.T) { + csvData := []byte("药名,性味,功效\n麻黄,辛温,\"发汗解表,宣肺平喘\"\n桂枝,辛甘温\n") + chunks, raw, err := parseCSV(csvData, DefaultChunkOptions()) + if err != nil { + t.Fatalf("parseCSV 报错: %v", err) + } + if len(chunks) == 0 { + t.Fatal("parseCSV 未产出 chunk") + } + if !strings.Contains(raw, "麻黄 | 辛温 | 发汗解表,宣肺平喘") { + t.Errorf("CSV 行未按「 | 」拼接，raw:\n%s", raw) + } + if !strings.Contains(raw, "桂枝 | 辛甘温") { + t.Errorf("不等列数的行解析失败，raw:\n%s", raw) + } +} + +// TestParseExcel_MaxKB 三列带表头 → 保持 MaxKB 语义（行即 chunk） +func TestParseExcel_MaxKB(t *testing.T) { + f := excelize.NewFile() + sheet := f.GetSheetName(0) + _ = f.SetSheetRow(sheet, "A1", &[]interface{}{"分段标题", "分段内容", "问题"}) + _ = f.SetSheetRow(sheet, "A2", &[]interface{}{"麻黄汤", "主治外感风寒表实证", "感冒怎么办;风寒感冒用什么方"}) + buf, err := f.WriteToBuffer() + if err != nil { + t.Fatalf("生成 xlsx 失败: %v", err) + } + + chunks, _, err := parseExcel(buf.Bytes(), DefaultChunkOptions()) + if err != nil { + t.Fatalf("parseExcel 报错: %v", err) + } + if len(chunks) != 1 { + t.Fatalf("MaxKB 模式应产出 1 个 chunk，实际 %d 个", len(chunks)) + } + if chunks[0].Title != "麻黄汤" || !strings.Contains(chunks[0].Content, "外感风寒") { + t.Errorf("MaxKB 三列语义解析错误: %+v", chunks[0]) + } + if chunks[0].Meta == nil { + t.Errorf("related_questions 未写入 meta") + } +} + +// TestParseExcel_Generic 四列以上无表头 → 通用表格模式（sheet 名为 chunk 标题） +func TestParseExcel_Generic(t *testing.T) { + f := excelize.NewFile() + sheet := f.GetSheetName(0) + _ = f.SetSheetName(sheet, "常用中药") + _ = f.SetSheetRow("常用中药", "A1", &[]interface{}{"麻黄", "辛温", "肺经", "发汗解表"}) + _ = f.SetSheetRow("常用中药", "A2", &[]interface{}{"桂枝", "辛甘温", "心经", "温通经脉"}) + buf, err := f.WriteToBuffer() + if err != nil { + t.Fatalf("生成 xlsx 失败: %v", err) + } + + chunks, raw, err := parseExcel(buf.Bytes(), DefaultChunkOptions()) + if err != nil { + t.Fatalf("parseExcel 报错: %v", err) + } + if len(chunks) == 0 { + t.Fatal("通用表格模式未产出 chunk") + } + if chunks[0].Title != "常用中药" { + t.Errorf("通用模式 chunk 标题应为 sheet 名，实际 %q", chunks[0].Title) + } + if !strings.Contains(raw, "麻黄 | 辛温 | 肺经 | 发汗解表") { + t.Errorf("通用表格行拼接错误，raw:\n%s", raw) + } +} + +// TestTruncateRunes 验证查询截断不破坏 UTF-8 字符边界 +func TestTruncateRunes(t *testing.T) { + if got := truncateRunes("麻黄汤治感冒", 3); got != "麻黄汤" { + t.Errorf("中文截断错误，got=%q", got) + } + if got := truncateRunes("短查询", 500); got != "短查询" { + t.Errorf("短于上限不应截断，got=%q", got) + } + if got := truncateRunes("abc", 0); got != "abc" { + t.Errorf("max<=0 应原样返回，got=%q", got) + } + // 截断结果必须仍是合法 UTF-8 + long := strings.Repeat("风寒感冒", 200) + if cut := truncateRunes(long, 500); !utf8.ValidString(cut) || utf8.RuneCountInString(cut) != 500 { + t.Errorf("长文本截断错误，len=%d valid=%v", utf8.RuneCountInString(cut), utf8.ValidString(cut)) + } +} + +// TestParseFileFromBytes_Dispatch 验证扩展名分发与防御逻辑 +func TestParseFileFromBytes_Dispatch(t *testing.T) { + // docx 走 docx 分支 + docx := buildMiniDocx(t, `四君子汤补气健脾`) + pdoc, err := ParseFileFromBytes("方剂.docx", docx, DefaultChunkOptions()) + if err != nil { + t.Fatalf("docx 分发失败: %v", err) + } + if pdoc.SourceType != "docx" || len(pdoc.Chunks) == 0 { + t.Errorf("docx 解析结果异常: type=%s chunks=%d", pdoc.SourceType, len(pdoc.Chunks)) + } + + // 老版 .doc 明确拒绝 + if _, err := ParseFileFromBytes("旧文档.doc", []byte("x"), DefaultChunkOptions()); err == nil { + t.Error(".doc 应当被拒绝") + } + + // 不支持的扩展名报错 + if _, err := ParseFileFromBytes("图片.png", []byte("x"), DefaultChunkOptions()); err == nil { + t.Error("png 应当被拒绝") + } + + // 空文本文件：解析成功但没有 chunk → 报「没有可导入的文本内容」 + if _, err := ParseFileFromBytes("空.txt", []byte(" \n\n "), DefaultChunkOptions()); err == nil { + t.Error("空文件应当报错") + } + + // html 走 html 分支且标题进 chunk.title + html := []byte(`

温病条辨

太阴风温、温热、温疫、冬温，初起恶风寒者，桂枝汤主之。

`) + pdoc, err = ParseFileFromBytes("wenbing.html", html, DefaultChunkOptions()) + if err != nil { + t.Fatalf("html 分发失败: %v", err) + } + if pdoc.SourceType != "html" || len(pdoc.Chunks) == 0 || pdoc.Chunks[0].Title != "温病条辨" { + t.Errorf("html 解析结果异常: type=%s chunks=%+v", pdoc.SourceType, pdoc.Chunks) + } +} diff --git a/internal/kb/searcher.go b/internal/kb/searcher.go new file mode 100644 index 0000000..764ed81 --- /dev/null +++ b/internal/kb/searcher.go @@ -0,0 +1,184 @@ +package kb + +import ( + "context" + "fmt" + "unicode/utf8" + + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// ======================================================================== +// Searcher：知识库检索（V1 仅全文检索；V2 预留向量分支） +// ======================================================================== +// V1 路径： +// 1. 从 xk_system_config 读 search_mode（默认 fulltext） +// 2. 走 KBFullTextSearch（MySQL ngram FULLTEXT） +// 先 BOOLEAN MODE（短关键词=精确子串匹配），零命中或语法报错时 +// 自动回退 NATURAL LANGUAGE MODE（整句自动 2-gram 分词 + 相关度排序）， +// 让 Agent 链路传整段病历上下文时也能检索到内容 +// 3. 返回带 score 的结果 +// +// V2 路径（设计已留好）： +// - search_mode=vector：调 Embedder 把 query 转向量 → 拉库内已向量化 chunk → 算余弦 +// - search_mode=blend：fulltext + vector 加权融合 +// - 都靠 KBHasVectorized() 判断库是否已经向量化，未向量化自动降级到 fulltext +// ======================================================================== + +// maxQueryRunes 检索词长度上限（rune 计） +// +// Agent 链路会把整段病历上下文当 query 传进来（可能几千字）， +// ngram 自然语言模式下 query 每个 2-gram 都参与匹配，过长会拖慢查询； +// 截断到与 chunk 尺寸同量级（500）足够表达检索意图 +const maxQueryRunes = 500 + +// naturalFallbackMinRunes 触发自然语言回退的最小查询长度 +// +// ≤2 字的查询本身就是单个 2-gram，BOOLEAN 短语匹配和自然语言模式 +// 结果完全等价，零命中时回退纯属浪费一次查询 +const naturalFallbackMinRunes = 3 + +// SearchResult 单条检索结果 +type SearchResult struct { + ChunkID uint `json:"chunk_id"` + LibraryID uint `json:"library_id"` + DocID uint `json:"doc_id"` + Title string `json:"title"` + Content string `json:"content"` + Score float64 `json:"score"` // 相关度（V1 是 FULLTEXT BM25 分数） + SourceType string `json:"source_type"` // 命中类型：fulltext / vector / blend +} + +// SearchOptions 检索参数 +type SearchOptions struct { + LibraryID uint // 必填：在哪个库里检索 + Query string // 必填：检索词 + TopK int // 默认 5 + Mode string // fulltext / vector / blend（V1 强制 fulltext） +} + +// Searcher 检索器 +// +// 通过 NewSearcher 构造，依赖 Embedder（V1 是 NoopEmbedder） +type Searcher struct { + embedder Embedder +} + +// NewSearcher 构造检索器 +// +// 参数： +// - embedder：向量化器（V1 传 NoopEmbedder，V2 传真实实现） +func NewSearcher(embedder Embedder) *Searcher { + return &Searcher{embedder: embedder} +} + +// Search 执行检索 +// +// 决策流程： +// 1. mode=fulltext 或库未向量化 → 走 KBFullTextSearch +// 2. mode=vector 且 embedder 可用且库已向量化 → 走 V2 向量分支 +// 3. mode=blend → 两路都跑（V2） +// +// V1 实现只走分支 1，分支 2/3 留 TODO 注释 +func (s *Searcher) Search(ctx context.Context, opt SearchOptions) ([]*SearchResult, error) { + if opt.LibraryID == 0 { + return nil, fmt.Errorf("kb: library_id 不能为空") + } + if opt.Query == "" { + return []*SearchResult{}, nil + } + if opt.TopK <= 0 { + opt.TopK = 5 + } + // 超长查询截断（Agent 链路传整段病历上下文的场景） + opt.Query = truncateRunes(opt.Query, maxQueryRunes) + + mode := opt.Mode + if mode == "" { + mode = "fulltext" + } + + // 判断库是否已向量化（V2 用，V1 始终 false） + vectorized, _ := dao.KBHasVectorized(opt.LibraryID) + + // 分支选择 + switch { + case mode == "fulltext": + return s.searchFullText(opt) + case mode == "vector" && s.embedder.Available() && vectorized: + // V2 实现：return s.searchVector(ctx, opt) + return nil, fmt.Errorf("kb: 向量检索 V2 未实现，请配置 ai_kb_search_mode=fulltext") + case mode == "blend" && s.embedder.Available() && vectorized: + // V2 实现：fulltext + vector 加权融合 + return nil, fmt.Errorf("kb: 混合检索 V2 未实现，请配置 ai_kb_search_mode=fulltext") + default: + // 自动降级到全文检索（最稳妥） + return s.searchFullText(opt) + } +} + +// searchFullText 走 MySQL FULLTEXT + ngram 检索（V1 主路径） +// +// 两段式策略（查询侧「自动分词」的实现方式）： +// 1. 先 BOOLEAN MODE：ngram 把整个 query 转成连续 2-gram 短语，等价子串匹配， +// 短关键词（麻黄汤 / 风寒感冒）和带空格的多词查询（OR 语义）都精确高效 +// 2. 零命中或报错、且 query ≥ 3 字时，回退 NATURAL LANGUAGE MODE： +// MySQL 自动把 query 拆成 2-gram 做 OR 匹配 + 相关度排序， +// 自然语言长句（如整段病历上下文）也能召回相关分段 +// +// 为什么 BOOLEAN 报错也走回退：自然文本里的半角括号/引号/加减号 +// 会被 BOOLEAN MODE 当运算符解析，畸形组合会直接 SQL 报错（如括号不配对）， +// 回退到自然语言模式对这类输入天然免疫 +func (s *Searcher) searchFullText(opt SearchOptions) ([]*SearchResult, error) { + rows, err := dao.KBFullTextSearch(opt.LibraryID, opt.Query, opt.TopK, false) + matchType := "fulltext" + if (err != nil || len(rows) == 0) && utf8.RuneCountInString(opt.Query) >= naturalFallbackMinRunes { + var nErr error + rows, nErr = dao.KBFullTextSearch(opt.LibraryID, opt.Query, opt.TopK, true) + if nErr != nil { + // 两种模式都失败：报自然语言模式的错（同一根因，如 DB 不可用） + return nil, fmt.Errorf("kb: FULLTEXT 检索失败: %w", nErr) + } + matchType = "fulltext-natural" + } else if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("kb: FULLTEXT 检索失败: %w", err) + } + out := make([]*SearchResult, 0, len(rows)) + for _, r := range rows { + out = append(out, &SearchResult{ + ChunkID: r.ID, + LibraryID: r.LibraryID, + DocID: r.DocID, + Title: r.Title, + Content: r.Content, + Score: r.Score, + SourceType: matchType, + }) + } + return out, nil +} + +// truncateRunes 按 rune 截断字符串（不破坏 UTF-8 字符边界） +func truncateRunes(s string, max int) string { + if max <= 0 || utf8.RuneCountInString(s) <= max { + return s + } + runes := []rune(s) + return string(runes[:max]) +} + +// ======================================================================== +// V2 预留：向量检索（不实现，仅占位） +// ======================================================================== +// func (s *Searcher) searchVector(ctx context.Context, opt SearchOptions) ([]*SearchResult, error) { +// // 1. 把 query 转向量 +// qv, err := s.embedder.Embed(ctx, []string{opt.Query}) +// if err != nil || len(qv) == 0 { +// return nil, err +// } +// // 2. 拉库内已向量化 chunk +// chunks, _ := dao.KBListChunksByLibrary(opt.LibraryID) +// // 3. 算余弦相似度，排序取 TopK +// // （这一步 V2 用 flat 暴力搜索；如果 chunk 量大需要换 HNSW/faiss） +// // ... +// } diff --git a/internal/llm/deepseek.go b/internal/llm/deepseek.go new file mode 100644 index 0000000..f04ddef --- /dev/null +++ b/internal/llm/deepseek.go @@ -0,0 +1,451 @@ +package llm + +import ( + "bytes" + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "io" + "log" + "net/http" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// DeepSeek 客户端 +// ======================================================================== +// DeepSeek 提供 OpenAI 兼容协议，因此底层的 HTTP 调用逻辑与 OpenAI 几乎 +// 一致，主要区别在于默认 BaseURL 和模型名称。 +// +// 适用场景： +// - 病历生成（推理能力强，中文医学知识丰富） +// - 处方辅助（逻辑推理链清晰） +// - 知识问答（性价比高） +// +// 支持的能力： +// - function_calling（工具调用） +// - streaming（流式输出） +// - json_mode（结构化输出） +// - long_context（DeepSeek-V2 支持 128K） +// ======================================================================== + +// DeepSeekClient DeepSeek 模型客户端 +type DeepSeekClient struct { + apiKey string // API 密钥 + baseURL string // API 地址（默认 https://api.deepseek.com） + model string // 模型名称（deepseek-chat / deepseek-reasoner） + client *http.Client // HTTP 客户端（带超时） + capabilities map[string]bool // 能力声明 + lastResult *types.ChatResult // 最近一次 Chat 的 token/finish_reason 快照（线程不安全，仅用于单线程场景） +} + +// createDeepSeekClient 工厂方法：创建 DeepSeek 客户端 +func createDeepSeekClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + // 设置默认值 + baseURL := cfg.BaseURL + if baseURL == "" { + baseURL = "https://api.deepseek.com" + } + model := cfg.Model + if model == "" { + model = "deepseek-chat" // 默认用 V3 对话模型 + } + + client := &DeepSeekClient{ + apiKey: cfg.APIKey, + baseURL: baseURL, + model: model, + client: &http.Client{Timeout: time.Duration(cfg.Timeout) * time.Second}, + capabilities: map[string]bool{ + CapFunctionCalling: true, + CapStreaming: true, + CapJSONMode: true, + CapLongContext: true, // V2 支持 128K + CapEmbedding: false, // DeepSeek 暂不支持 Embedding + }, + } + + // 如果是 reasoner 模型，额外标注强推理能力 + if model == "deepseek-reasoner" { + client.capabilities["deep_reasoning"] = true + } + + log.Printf("[DeepSeek] 初始化完成 | 模型: %s | 地址: %s", model, baseURL) + return client, nil +} + +// Name 返回模型名称 +func (c *DeepSeekClient) Name() string { + return c.model +} + +// Provider 返回供应商名称 +func (c *DeepSeekClient) Provider() string { + return "deepseek" +} + +// Supports 查询是否支持某项能力 +func (c *DeepSeekClient) Supports(capability string) bool { + return c.capabilities[capability] +} + +// Chat 发起对话请求（非流式） +// +// 内部流程： +// 1. 将 types.Message 转换为 OpenAI 兼容格式 +// 2. 附加工具定义（Function Calling） +// 3. 发送 POST 请求到 /chat/completions +// 4. 解析响应，包装为 *types.Message +// +// 本方法使用客户端默认参数（temperature=0.3, max_tokens=4096）； +// 需要运行时覆盖参数请用 ChatWithOpts（实现 OptAwareClient）。 +func (c *DeepSeekClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + return c.ChatWithOpts(ctx, messages, tools, ChatOpts{}) +} + +// ChatWithOpts 带运行时参数的 Chat（实现 OptAwareClient 接口） +// +// 为什么需要 opts： +// Agent 高级能力（Token 预算、ReAct 多轮）需要按场景动态调整： +// - max_tokens：每轮调小，给后续轮次留预算 +// - temperature：反思步骤降温，结果更稳定 +func (c *DeepSeekClient) ChatWithOpts(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool, opts ChatOpts) (*types.Message, error) { + // ===== 步骤1：转换消息格式 ===== + openAIMsgs := c.convertMessages(messages) + + // ===== 步骤2：构建请求体（带默认值） ===== + temperature := 0.3 // 医疗场景默认低温度 + if opts.Temperature > 0 { + temperature = opts.Temperature + } + maxTokens := 4096 // 默认输出上限 + if opts.MaxTokens > 0 { + maxTokens = opts.MaxTokens + } + + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + "temperature": temperature, + "max_tokens": maxTokens, + } + + // 附加工具定义 + if len(tools) > 0 { + body["tools"] = c.buildToolDefs(tools) + body["tool_choice"] = "auto" // 让模型自主决定是否调用工具 + } + + // ===== 步骤3：发送请求 ===== + startedAt := time.Now() + resp, err := c.doRequest(ctx, body) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[DeepSeek] 请求失败: %w", err) + } + + // ===== 步骤4：解析响应（含 usage / finish_reason） ===== + msg, chatResult := c.parseResponseWithMeta(resp) + if chatResult != nil { + chatResult.Provider = "deepseek" + chatResult.Model = c.model + chatResult.DurationMs = int(time.Since(startedAt).Milliseconds()) + c.lastResult = chatResult + } + return msg, nil +} + +// LastChatResult 实现 TokenAwareClient 接口 +// +// 返回最近一次 Chat 调用的 token/finish_reason 快照，供 EnhancerService 写 step 表 +func (c *DeepSeekClient) LastChatResult() *types.ChatResult { + return c.lastResult +} + +// StreamChat 流式对话（逐块输出） +// +// 用于前端实时显示模型输出，提升用户体验。 +// 返回 channel，调用方用 for range 消费即可。 +func (c *DeepSeekClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + openAIMsgs := c.convertMessages(messages) + + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + "temperature": 0.3, + "max_tokens": 4096, + "stream": true, // 开启流式 + } + + if len(tools) > 0 { + body["tools"] = c.buildToolDefs(tools) + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", c.baseURL+"/chat/completions", bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + req.Header.Set("Accept", "text/event-stream") // SSE 流 + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[DeepSeek] 流式请求失败: %w", err) + } + + // 解析 SSE 流，逐块发送到 channel + ch := make(chan string, 10) + go func() { + defer resp.Body.Close() + defer close(ch) + + // 简单的 SSE 解析（生产环境建议用专门的 SSE 库） + buf := make([]byte, 4096) + for { + n, err := resp.Body.Read(buf) + if n > 0 { + // 解析 "data: {...}" 格式 + chunk := string(buf[:n]) + // 这里简化解析，实际应处理完整的 SSE 事件 + ch <- chunk + } + if err != nil { + break + } + } + }() + + return ch, nil +} + +// Embed 生成文本向量 +// +// 注意：DeepSeek 官方 API 目前不提供 Embedding 服务。 +// 如果配置了 DeepSeek 做 Embedding，会返回错误。 +// 建议使用专门的 Embedding 模型（如 text-embedding-3-small）。 +func (c *DeepSeekClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + return nil, fmt.Errorf("[DeepSeek] 该模型不支持 Embedding，请配置专门的 Embedding 模型") +} + +// Close 释放资源 +func (c *DeepSeekClient) Close() error { + c.client.CloseIdleConnections() + return nil +} + +// ======================================================================== +// 内部辅助方法 +// ======================================================================== + +// convertMessages 将内部消息格式转换为 OpenAI 兼容格式 +// +// 工具调用相关帧遵守 OpenAI Function Calling 协议： +// - assistant 帧的 tool_calls 带 id，arguments 为 JSON 字符串 +// - tool 结果帧带 tool_call_id 与上面的 id 对应 +// 若 tool 帧缺 tool_call_id（老数据/异常路径），降级为 assistant 角色 +// 保持旧行为兜底（DeepSeek 会拒绝没有 tool_call_id 的 tool 帧） +func (c *DeepSeekClient) convertMessages(messages []types.Message) []map[string]any { + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + msg := map[string]any{ + "role": m.Role, + "content": m.Content, + } + // tool 结果帧处理 + if m.Role == "tool" { + if m.ToolCallID != "" { + // 协议正确路径：带 tool_call_id 回传 + msg["tool_call_id"] = m.ToolCallID + } else { + // 兜底：没有 id 时降级为 assistant（旧 hack，避免被 DeepSeek 拒收） + msg["role"] = "assistant" + } + } + // assistant 工具调用帧回放（arguments 必须是 JSON 字符串，不能传对象） + if m.ToolCall != nil { + args, _ := json.Marshal(m.ToolCall.Params) + id := m.ToolCall.ID + if id == "" { + id = fmt.Sprintf("call_%d", time.Now().UnixNano()) + } + msg["tool_calls"] = []map[string]any{ + { + "id": id, + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": m.ToolCall.ToolName, + "arguments": string(args), + }, + }, + } + } + openAIMsgs = append(openAIMsgs, msg) + } + return openAIMsgs +} + +// buildToolDefs 构建 OpenAI Function Calling 工具定义 +func (c *DeepSeekClient) buildToolDefs(tools []types.Tool) []map[string]any { + toolDefs := make([]map[string]any, 0, len(tools)) + for _, t := range tools { + toolDefs = append(toolDefs, map[string]any{ + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": t.Name(), + "description": t.Description(), + "parameters": map[string]any{ + "type": "object", + "properties": map[string]any{ + "query": map[string]any{ + "type": "string", + "description": "检索/查询的关键词或问题", + }, + }, + "required": []string{"query"}, + }, + }, + }) + } + return toolDefs +} + +// doRequest 执行 HTTP 请求 +func (c *DeepSeekClient) doRequest(ctx context.Context, body map[string]any) (map[string]any, error) { + buf, _ := json.Marshal(body) + req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", c.baseURL+"/chat/completions", bytes.NewReader(buf)) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("创建请求失败: %w", err) + } + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("网络请求失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + + // 检查 HTTP 状态码 + if resp.StatusCode != 200 { + return nil, fmt.Errorf("DeepSeek API 返回 %d: %s", resp.StatusCode, string(data)) + } + + // 解析 JSON + var result map[string]any + if err := json.Unmarshal(data, &result); err != nil { + return nil, fmt.Errorf("解析响应失败: %w | 原始: %s", err, string(data[:min(len(data), 500)])) + } + + // 检查 API 错误 + if errObj, ok := result["error"].(map[string]any); ok { + msg, _ := errObj["message"].(string) + return nil, fmt.Errorf("DeepSeek API 错误: %s", msg) + } + + return result, nil +} + +// parseResponse 解析模型响应为 types.Message（保留旧 API 供 StreamChat 复用） +func (c *DeepSeekClient) parseResponse(data map[string]any) *types.Message { + msg, _ := c.parseResponseWithMeta(data) + return msg +} + +// parseResponseWithMeta 解析响应并附带 token/finish_reason 等元数据 +// +// 返回： +// - *types.Message：assistant 消息（可能含 tool_calls） +// - *types.ChatResult：token 用量 + finish_reason（写入 lastResult 供 LastChatResult 取） +// +// 为什么不修改 parseResponse 签名： +// parseResponse 被 StreamChat 调用，StreamChat 不需要 token 统计。 +// 新增独立方法避免破坏流式路径。 +func (c *DeepSeekClient) parseResponseWithMeta(data map[string]any) (*types.Message, *types.ChatResult) { + msg := &types.Message{ + Role: "assistant", + Timestamp: time.Now().Unix(), + } + chatResult := &types.ChatResult{} + + choices, ok := data["choices"].([]any) + if !ok || len(choices) == 0 { + msg.Content = "（模型返回空响应）" + return msg, chatResult + } + + choice, ok := choices[0].(map[string]any) + if !ok { + msg.Content = "（无法解析模型响应）" + return msg, chatResult + } + + // 解析 finish_reason（stop/length/content_filter/tool_calls） + // length 表示被 max_tokens 截断，调用方据此可触发重试或修复 + if fr, ok := choice["finish_reason"].(string); ok { + chatResult.FinishReason = fr + } + + respMsg, ok := choice["message"].(map[string]any) + if !ok { + msg.Content = "（响应格式异常）" + return msg, chatResult + } + + // 提取文本内容 + if content, ok := respMsg["content"].(string); ok { + msg.Content = content + } + + // 检查工具调用 + if toolCalls, ok := respMsg["tool_calls"].([]any); ok && len(toolCalls) > 0 { + tc := toolCalls[0].(map[string]any) + fn, _ := tc["function"].(map[string]any) + + name, _ := fn["name"].(string) + argsStr, _ := fn["arguments"].(string) + + params := make(map[string]any) + json.Unmarshal([]byte(argsStr), ¶ms) + + // id 厂商未返回时生成一个，保证回放帧协议完整（tool_call_id 有对应目标） + id, _ := tc["id"].(string) + if id == "" { + id = fmt.Sprintf("call_%d", time.Now().UnixNano()) + } + msg.ToolCall = &types.ToolCallInfo{ + ID: id, + ToolName: name, + Params: params, + } + chatResult.ToolCall = msg.ToolCall + log.Printf("[DeepSeek] 模型决定调用工具: %s 参数: %v", name, params) + } + + // 解析 token 用量（usage 字段） + // DeepSeek 与 OpenAI 协议一致：prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens + if usage, ok := data["usage"].(map[string]any); ok { + chatResult.Usage = usage + if v, ok := usage["prompt_tokens"].(float64); ok { + chatResult.PromptTokens = int(v) + } + if v, ok := usage["completion_tokens"].(float64); ok { + chatResult.CompletionTokens = int(v) + } + if v, ok := usage["total_tokens"].(float64); ok { + chatResult.TotalTokens = int(v) + } + } + + return msg, chatResult +} + +// min 取较小值（Go 1.21 以下没有泛型 min） +func min(a, b int) int { + if a < b { + return a + } + return b +} diff --git a/internal/llm/factory.go b/internal/llm/factory.go new file mode 100644 index 0000000..86344de --- /dev/null +++ b/internal/llm/factory.go @@ -0,0 +1,737 @@ +package llm + +import ( + "context" + "fmt" + "log" + "os" + "strings" + "sync" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/dao" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// LLM 模型工厂 —— 设计思路说明 +// ======================================================================== +// 为什么要工厂模式？ +// AI Agent 平台不可能只绑定一家模型厂商。今天用 DeepSeek，明天可能要 +// 接入 GPT-4o、通义千问、本地 Ollama，甚至要同时用多个模型（比如： +// 病历生成用 DeepSeek，处方校验用 GPT-4，Embedding 用本地模型）。 +// +// 工厂模式解决的问题： +// 1. 统一接口：所有模型实现同一个 LLMClient 接口 +// 2. 按名取用：通过 Provider 名称（"deepseek"/"openai"）动态创建 +// 3. 配置驱动：新增模型只需改 config.yaml，不改一行业务代码 +// 4. 多模型共存：不同 Agent 可以用不同模型，互不干扰 +// 5. 降级兜底：主模型挂了可以自动切到备用模型 +// +// 架构层次： +// ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +// │ Agent Runner (调度层) │ +// │ 病历Agent → 用 ModelRouter.Get("emr-generator") │ +// │ 处方Agent → 用 ModelRouter.Get("prescription-maker") │ +// ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +// │ ModelRouter (路由层) │ +// │ 按场景名 → 映射到具体 Provider → 返回 LLMClient │ +// ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +// │ LLMFactory (工厂层) │ +// │ "deepseek" → DeepSeekClient │ +// │ "openai" → OpenAIClient │ +// │ "azure" → AzureOpenAIClient │ +// │ "ollama" → OllamaClient (本地模型) │ +// │ "qwen" → QwenClient (通义千问) │ +// │ "spark" → SparkClient (讯飞星火 OpenAPI) │ +// ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +// │ LLMClient Interface (统一接口) │ +// │ Chat() / Embed() / StreamChat() / Name() / Supports()│ +// └─────────────────────────────────────────────────────────┘ +// ======================================================================== + +// ======================================================================== +// 统一接口定义 +// ======================================================================== + +// LLMClient 大语言模型客户端统一接口 +// +// 所有模型供应商（DeepSeek/OpenAI/Azure/Ollama/通义千问）都必须实现此接口。 +// Agent Runner 只依赖这个接口，不关心背后是哪家的模型。 +// +// 设计原则： +// - 输入统一：messages + tools，所有模型都一样 +// - 输出统一：返回 *types.Message，Agent 不感知模型差异 +// - 能力声明：Supports() 让调用方知道这个模型支持哪些特性 +type LLMClient interface { + // Chat 发起一次对话请求（非流式） + // ctx - 上下文，支持超时取消 + // messages - 对话历史（包含 system/user/assistant/tool 角色） + // tools - 可供模型调用的工具列表（Function Calling） + // 返回 - 模型生成的消息（可能包含工具调用指令） + Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) + + // StreamChat 发起流式对话（可选实现，用于实时输出） + // 返回 chan 逐块输出文本，调用方按需消费 + StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) + + // Embed 生成文本向量（用于知识库检索、语义记忆） + // 输入文本列表，返回对应的向量数组 + Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) + + // Name 返回模型标识（如 "deepseek-chat" / "gpt-4o"） + Name() string + + // Provider 返回供应商名称（如 "deepseek" / "openai"） + Provider() string + + // Supports 查询该模型是否支持某项能力 + // 常用能力： "function_calling" / "vision" / "streaming" / "json_mode" + Supports(capability string) bool + + // Close 释放资源（关闭连接池等） + Close() error +} + +// ======================================================================== +// 能力常量定义 +// ======================================================================== + +const ( + CapFunctionCalling = "function_calling" // 函数调用（工具使用） + CapVision = "vision" // 多模态视觉理解 + CapStreaming = "streaming" // 流式输出 + CapJSONMode = "json_mode" // JSON 模式输出 + CapEmbedding = "embedding" // 文本向量化 + CapLongContext = "long_context" // 长上下文（>32K） +) + +// ------------------------------------------------------------------ +// 可选能力接口（用于类型断言取 token/finish_reason） +// ------------------------------------------------------------------ + +// TokenAwareClient 可选接口：实现此接口的 provider 可以返回 token 用量 +// +// 为什么不直接改 LLMClient.Chat 返回类型： +// Chat 返回 *types.Message 是为了"对话内容"语义清晰，且接口已被所有 provider +// 实现；强行加 token 字段会污染所有调用方。改用可选接口让需要 token 统计的 +// 调用方（EnhancerService、ReactLoop）通过类型断言获取，老 provider 不实现 +// 时自动回落到 0，零破坏。 +// +// 实现方：DeepSeekClient / SparkClient / OpenAIClient +type TokenAwareClient interface { + // LastChatResult 返回最近一次 Chat 调用的 token 用量与 finish_reason + // + // 注意：本方法是"线程不安全"的——它返回的是客户端实例最近一次调用的快照。 + // 业务上 LLMClient 通常是单例，多协程并发调用同一 client 时本方法返回值 + // 不可靠。EnhancerService 调用模式是"一次请求串行一次 Chat"，不存在并发， + // 所以可用。如果将来加并发，需要换成 Chat 直接返回 *ChatResult。 + LastChatResult() *types.ChatResult +} + +// ChatOpts 调用 LLM 时的可配置参数（覆盖客户端默认值） +// +// 用途：Agent 高级能力（ReAct / Token 预算）需要按场景动态调整 max_tokens、 +// temperature 等参数。但 LLMClient.Chat 接口签名固定为 (ctx, messages, tools)， +// 不能扩。所以本结构配合 OptAwareClient 可选接口使用：实现此接口的客户端 +// 可以接受运行时参数。 +type ChatOpts struct { + MaxTokens int // 单次响应最大 token 数（透传厂商 max_tokens） + Temperature float64 // 温度（0-2） + TopP float64 // nucleus sampling +} + +// OptAwareClient 可选接口：支持运行时传 ChatOpts 的客户端 +// +// 实现方：DeepSeekClient / SparkClient / OpenAIClient +// 调用方：ReactLoop、EnhancerService（通过类型断言判断是否支持） +type OptAwareClient interface { + // ChatWithOpts 带 opts 调用 LLM + // + // opts 字段为 0 值时客户端使用自身默认值 + ChatWithOpts(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool, opts ChatOpts) (*types.Message, error) +} + +// ======================================================================== +// 工厂实现 +// ======================================================================== + +// ProviderFactory 模型工厂 +// +// 负责根据 Provider 名称创建对应的 LLMClient 实例。 +// 采用"注册模式 + 工厂方法"的组合： +// - 内置常见供应商的创建逻辑 +// - 支持外部注册自定义供应商 +type ProviderFactory struct { + mu sync.RWMutex + creators map[string]CreatorFunc // 已注册的创建函数 + configs map[string]*config.LLMConfigEx +} + +// CreatorFunc 创建 LLMClient 的函数签名 +// 外部扩展时实现此函数并注册到工厂 +type CreatorFunc func(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) + +// NewProviderFactory 创建模型工厂（注册所有内置供应商） +func NewProviderFactory(cfgs map[string]*config.LLMConfigEx) *ProviderFactory { + f := &ProviderFactory{ + creators: make(map[string]CreatorFunc), + configs: cfgs, + } + + // 注册内置供应商 + f.Register("deepseek", createDeepSeekClient) + f.Register("openai", createOpenAIClient) + f.Register("azure", createAzureClient) + f.Register("ollama", createOllamaClient) + f.Register("qwen", createQwenClient) + f.Register("spark", createSparkClient) // 讯飞星火（OpenAPI 协议） + f.Register("mock", createMockClient) // 测试用 + + return f +} + +// Register 注册自定义模型供应商 +// +// 使用示例： +// factory.Register("my-custom-llm", func(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { +// return &MyCustomClient{...}, nil +// }) +func (f *ProviderFactory) Register(provider string, creator CreatorFunc) { + f.mu.Lock() + defer f.mu.Unlock() + f.creators[provider] = creator + log.Printf("[LLM工厂] 注册模型供应商: %s", provider) +} + +// Create 根据供应商名称创建 LLMClient +// +// 参数： +// provider - 供应商名称（"deepseek"/"openai" 等） +// +// 返回： +// 对应的 LLMClient 实例 +// +// 错误： +// 供应商未注册 / 配置缺失 / 初始化失败 +func (f *ProviderFactory) Create(provider string) (LLMClient, error) { + f.mu.RLock() + creator, ok := f.creators[provider] + cfg, hasCfg := f.configs[provider] + f.mu.RUnlock() + + if !ok { + return nil, fmt.Errorf("[LLM工厂] 未注册的模型供应商: %s（已注册: %v）", + provider, f.ListProviders()) + } + if !hasCfg { + return nil, fmt.Errorf("[LLM工厂] 供应商 %s 缺少配置信息", provider) + } + + client, err := creator(cfg) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[LLM工厂] 创建 %s 客户端失败: %w", provider, err) + } + + log.Printf("[LLM工厂] ✅ 成功创建模型: %s (模型名: %s, 地址: %s)", + provider, cfg.Model, cfg.BaseURL) + return client, nil +} + +// ListProviders 列出所有已注册的供应商 +func (f *ProviderFactory) ListProviders() []string { + f.mu.RLock() + defer f.mu.RUnlock() + names := make([]string, 0, len(f.creators)) + for name := range f.creators { + names = append(names, name) + } + return names +} + +// GetConfig 获取指定供应商的配置 +func (f *ProviderFactory) GetConfig(provider string) (*config.LLMConfigEx, bool) { + f.mu.RLock() + defer f.mu.RUnlock() + cfg, ok := f.configs[provider] + return cfg, ok +} + +// ======================================================================== +// 模型路由 —— 按场景自动选择最合适的模型 +// ======================================================================== + +// ModelRouter 模型路由器 +// +// 核心职责：将"业务场景"映射到"具体模型"，实现"不同任务用不同模型"。 +// +// 为什么要路由？ +// 不同的 Agent 任务对模型的要求不同： +// - 病历生成：需要强推理 + 医学知识 → 用 DeepSeek V3 / GPT-4o +// - 处方校验：需要严谨规则判断 → 用 GPT-4o / Claude +// - 简单问答：轻量快速即可 → 用 DeepSeek V2-Lite / 本地 Ollama +// - Embedding：纯向量化 → 用专门的 Embedding 模型 +// +// 通过路由配置，可以灵活组合，且随时切换。 +type ModelRouter struct { + factory *ProviderFactory + routes map[string]string // 场景名 → 供应商名 + clients map[string]LLMClient // 已创建的客户端缓存（单例复用，按 provider 名） + configClients map[string]*clientCacheEntry // 按"运行时完整配置"缓存（支持配置变更自动重建） + mu sync.RWMutex + defaultProvider string +} + +// NewModelRouter 创建模型路由器 +// +// 参数： +// factory - 模型工厂实例 +// routes - 场景到供应商的映射（如 "emr" → "deepseek"） +// defaultProvider - 默认供应商（找不到路由时使用） +func NewModelRouter(factory *ProviderFactory, routes map[string]string, defaultProvider string) *ModelRouter { + return &ModelRouter{ + factory: factory, + routes: routes, + clients: make(map[string]LLMClient), + configClients: make(map[string]*clientCacheEntry), + defaultProvider: defaultProvider, + } +} + +// Get 根据场景名获取对应的 LLMClient +// +// 这是 Agent 代码中最常调用的方法： +// llm := router.Get("emr-generator") +// resp, err := llm.Chat(ctx, messages, tools) +func (r *ModelRouter) Get(scene string) (LLMClient, error) { + // 1. 查路由表，找到对应的供应商 + provider, ok := r.routes[scene] + if !ok { + provider = r.defaultProvider + log.Printf("[模型路由] 场景 %s 未配置路由，使用默认: %s", scene, provider) + } + + // 2. 检查缓存（已创建的客户端直接复用） + r.mu.RLock() + if client, ok := r.clients[provider]; ok { + r.mu.RUnlock() + return client, nil + } + r.mu.RUnlock() + + // 3. 未缓存则通过工厂创建 + client, err := r.factory.Create(provider) + if err != nil { + return nil, err + } + + // 4. 写入缓存 + r.mu.Lock() + r.clients[provider] = client + r.mu.Unlock() + + return client, nil +} + +// GetByProvider 直接按供应商名获取（绕过路由） +func (r *ModelRouter) GetByProvider(provider string) (LLMClient, error) { + r.mu.RLock() + if client, ok := r.clients[provider]; ok { + r.mu.RUnlock() + return client, nil + } + r.mu.RUnlock() + + client, err := r.factory.Create(provider) + if err != nil { + return nil, err + } + r.mu.Lock() + r.clients[provider] = client + r.mu.Unlock() + return client, nil +} + +// 内部结构：client 缓存里同时保存"配置指纹"，用于检测 DB 配置变更 +// +// 为什么需要指纹：DB 是配置单一可信源，后台改完 1 分钟内要生效； +// 没有指纹就只能用 client 创建时间，无法判断"是否需要重建"。 +// cfgFingerprint 用 model + api_key_id + base_url + api_key 后 4 位组成（api_key 不全打出来避免泄露） +type clientCacheEntry struct { + client LLMClient + fingerprint string // 配置指纹，变化时需要重建 client +} + +// computeFingerprint 计算配置指纹 +// +// 用于判断"DB 里的配置是否变了"—— +// 只要 model / base_url / api_key_id / api_key 拼接出的字符串变了， +// 指纹就变，从而触发 client 重建。 +func computeFingerprint(cfg *config.LLMConfigEx) string { + // api_key 只取后 4 位避免日志/内存中泄露完整密钥 + keyTail := "" + if len(cfg.APIKey) > 4 { + keyTail = cfg.APIKey[len(cfg.APIKey)-4:] + } else { + keyTail = cfg.APIKey + } + return fmt.Sprintf("%s|%s|%s|%s", cfg.Model, cfg.BaseURL, keyTail, cfg.Provider) +} + +// GetByConfig 按完整配置获取 client，配置变更时自动重建 +// +// 这是支持"DB 配置即时生效"的核心方法—— +// 调用方每次都传最新的 cfg（来自 dao.LoadActiveLLMConfig 的结果）， +// ModelRouter 通过指纹比对决定是复用现有 client 还是重建。 +// +// 为什么不复用 GetByProvider：GetByProvider 只按 provider 名缓存， +// 无法感知配置变更（model/api_key 变了它不知道，会用旧 client）。 +// +// 入参 cacheKey：缓存键，一般传 provider 名（同一 provider 多次调用复用同一条目） +// 入参 cfg：完整配置（含 Provider/APIKey/BaseURL/Model/Timeout 等） +// +// 返回：可用的 LLMClient（可能是新建的也可能是复用的） +func (r *ModelRouter) GetByConfig(cacheKey string, cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + if cfg == nil { + return nil, fmt.Errorf("[模型路由] cfg 为空") + } + + newFingerprint := computeFingerprint(cfg) + + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + + // 同一 cacheKey 已有 client 且指纹一致 → 直接复用 + if entry, ok := r.configClients[cacheKey]; ok && entry.fingerprint == newFingerprint { + return entry.client, nil + } + + // 指纹变了或首次创建：通过工厂创建新 client + // 工厂需要 cfg 在 configs map 里能查到，这里临时写一份进去 + r.factory.configs[cfg.Provider] = cfg + client, err := r.factory.Create(cfg.Provider) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[模型路由] 按 config 创建 %s 失败: %w", cfg.Provider, err) + } + + // 关闭旧 client（如果有）释放 HTTP 连接池 + if old, ok := r.configClients[cacheKey]; ok { + old.client.Close() + } + + r.configClients[cacheKey] = &clientCacheEntry{ + client: client, + fingerprint: newFingerprint, + } + + reason := "首次创建" + if _, existed := r.clients[cacheKey]; existed { + reason = "配置变更重建" + } + log.Printf("[模型路由] %s: cacheKey=%s provider=%s model=%s fp=%s", + reason, cacheKey, cfg.Provider, cfg.Model, newFingerprint) + return client, nil +} + +// RegisterRoute 动态注册/修改路由规则 +func (r *ModelRouter) RegisterRoute(scene, provider string) { + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + r.routes[scene] = provider + log.Printf("[模型路由] 注册路由: %s → %s", scene, provider) +} + +// ListRoutes 列出所有路由规则 +func (r *ModelRouter) ListRoutes() map[string]string { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + result := make(map[string]string, len(r.routes)) + for k, v := range r.routes { + result[k] = v + } + return result +} + +// ResolveProvider 反查场景对应的 provider 名（不创建客户端，仅返回字符串） +// +// 用于上层记录"实际使用了哪个 provider"到审计日志/DB 子表 +// 若场景未注册返回空串 +func (r *ModelRouter) ResolveProvider(scene string) string { + r.mu.RLock() + defer r.mu.RUnlock() + return r.routes[scene] +} + +// Close 关闭所有客户端连接 +func (r *ModelRouter) Close() { + r.mu.Lock() + defer r.mu.Unlock() + for name, client := range r.clients { + client.Close() + log.Printf("[模型路由] 关闭模型连接: %s", name) + } + r.clients = make(map[string]LLMClient) + // 同时关闭 configClients（DB 驱动创建的 client 不在 clients map 里） + for key, entry := range r.configClients { + entry.client.Close() + log.Printf("[模型路由] 关闭 configClient: %s", key) + } + r.configClients = make(map[string]*clientCacheEntry) +} + +// invalidateConfigClients 清空 configClients 缓存（不关闭 client，避免正在调用中的请求中断） +// +// 设计权衡： +// - 配置变更后旧 client 立即不可用 → 但已 in-flight 的 HTTP 请求通常几百毫秒就完成 +// - 关闭旧 client 会触发底层连接池中断，可能导致刚发起的请求失败 +// - 折中：清空缓存 map（让下次 GetByConfig 重建），但不主动 Close 旧 client， +// 让 Go GC 在所有引用消失后自动回收（HTTP 连接池的 idle conns 会在 KeepAlive 超时后自然关闭） +func (r *ModelRouter) invalidateConfigClients() { + r.mu.Lock() + count := len(r.configClients) + r.configClients = make(map[string]*clientCacheEntry) + r.mu.Unlock() + log.Printf("[模型路由] 已清空 configClients 缓存（%d 条），下次请求将按最新配置重建", count) +} + +// ======================================================================== +// 降级策略 —— 主模型挂了自动切换备用 +// ======================================================================== + +// FallbackChain 降级链 +// +// 当主模型 API 超时或报错时，按预设顺序尝试备用模型。 +// 确保 Agent 服务的高可用。 +type FallbackChain struct { + router *ModelRouter + chains map[string][]string // 场景 → 降级顺序列表 + mu sync.RWMutex +} + +// NewFallbackChain 创建降级链 +// +// chains 示例： +// { +// "emr-generator": ["deepseek", "qwen", "ollama"], // 主→备1→备2 +// "prescription": ["openai", "deepseek"], +// } +func NewFallbackChain(router *ModelRouter, chains map[string][]string) *FallbackChain { + return &FallbackChain{ + router: router, + chains: chains, + } +} + +// ChatWithFallback 带降级的对话调用 +// +// 依次尝试链中的模型，第一个成功的即返回。 +// 全部失败则返回最后一个错误。 +func (fc *FallbackChain) ChatWithFallback( + ctx context.Context, + scene string, + messages []types.Message, + tools []types.Tool, +) (*types.Message, error) { + fc.mu.RLock() + chain, ok := fc.chains[scene] + fc.mu.RUnlock() + + if !ok || len(chain) == 0 { + // 无降级配置，直接走正常路由 + client, err := fc.router.Get(scene) + if err != nil { + return nil, err + } + return client.Chat(ctx, messages, tools) + } + + // 按降级链依次尝试 + var lastErr error + for i, provider := range chain { + client, err := fc.router.GetByProvider(provider) + if err != nil { + log.Printf("[降级] 获取 %s 失败: %v，尝试下一个", provider, err) + lastErr = err + continue + } + + resp, err := client.Chat(ctx, messages, tools) + if err == nil { + if i > 0 { + log.Printf("[降级] ✅ 使用备用模型 %s 成功（主模型不可用）", provider) + } + return resp, nil + } + log.Printf("[降级] %s 调用失败: %v，尝试下一个", provider, err) + lastErr = err + } + + return nil, fmt.Errorf("[降级] 所有模型均不可用，最后错误: %w", lastErr) +} + +// RegisterChain 注册降级链 +func (fc *FallbackChain) RegisterChain(scene string, providers []string) { + fc.mu.Lock() + defer fc.mu.Unlock() + fc.chains[scene] = providers + log.Printf("[降级] 注册降级链: %s → %v", scene, providers) +}// GetChain 读取某个 scene 的降级链（不创建客户端，仅返回字符串列表） +// +// 用于 enhancer.go 在主模型失败时手动遍历重试： +// - 拿到链后跳过已经失败的 provider，逐个 GetByProvider + callLLMWithMeta +// - 比 ChatWithFallback 更灵活，能保留 token 统计到 EnhanceStep +// +// 不存在返回 (nil, false) +func (fc *FallbackChain) GetChain(scene string) ([]string, bool) { + fc.mu.RLock() + defer fc.mu.RUnlock() + chain, ok := fc.chains[scene] + if !ok { + return nil, false + } + // 拷贝一份，避免调用方误改内部状态 + out := make([]string, len(chain)) + copy(out, chain) + return out, true +} + +// ======================================================================== +// 便捷初始化函数 +// ======================================================================== + +// 包级全局变量：当前 ModelRouter 单例 +// +// 用途：InvalidateConfigClientCache 这种"运维接口"在 handler 里无法直接拿到 router 引用， +// 通过包级变量让外部能调到 router 内部的清理逻辑。 +// +// 启动时由 InitLLM 写入；进程生命周期内不变。 +var globalRouter *ModelRouter + +// InitLLM 一键初始化整个LLM层（工厂+路由+降级） +// +// 这是 main.go 中调用的入口函数，根据配置文件自动装配所有模型。 +// +// 参数： +// cfg - 全局配置（包含 LLM 多模型配置） +// +// 返回： +// router - 模型路由器（Agent 日常使用） +// fallback - 降级链（带高可用保障） +// factory - 工厂（需要动态创建时用） +func InitLLM(cfg *config.Config) (*ModelRouter, *FallbackChain, *ProviderFactory) { + // 1. 构建配置映射 + configs := make(map[string]*config.LLMConfigEx) + for name, llmCfg := range cfg.LLM.Models { + configs[name] = &llmCfg + } + + // 2. 创建工厂 + factory := NewProviderFactory(configs) + + // 3. 构建路由表 + // 从配置中读取场景→模型的映射，没有则用默认值 + routes := cfg.LLM.Routes + if routes == nil { + // 默认路由：所有场景走默认模型 + routes = make(map[string]string) + for scene := range defaultSceneRoutes() { + routes[scene] = cfg.LLM.DefaultProvider + } + } + + router := NewModelRouter(factory, routes, cfg.LLM.DefaultProvider) + + // 4. 构建降级链 + fallback := NewFallbackChain(router, cfg.LLM.FallbackChains) + + // ★ 把 router 存到包级变量，让运维接口能调到 + globalRouter = router + + log.Printf("[LLM初始化] ✅ 完成 | 已注册模型: %v | 默认: %s", + factory.ListProviders(), cfg.LLM.DefaultProvider) + + return router, fallback, factory +} + +// InvalidateConfigClientCache 清空所有"按 config 创建"的 client 缓存 + dao 的 active 配置缓存 +// +// 使用场景：PHP 后台改完 xk_system_config 的 ai_active_* 后， +// 调 POST /api/v1/models/invalidate-cache，Go 端立刻： +// 1. 清 dao.LoadActiveLLMConfig 的 60s 缓存 → 下次读 DB 拿到新 provider/model +// 2. 清 ModelRouter.configClients 的指纹缓存 → 下次按新 config 重建 client +// +// 注意：不会清 clients map（yaml 路由的兜底 client 保留，避免 DB 抖动时全断） +func InvalidateConfigClientCache() { + // 先失效 dao 缓存，让下次 LoadActiveLLMConfig 重新查 DB + dao.InvalidateActiveLLMCache() + // 再失效 router 的 configClients 缓存 + if globalRouter != nil { + globalRouter.invalidateConfigClients() + } +} + +// PeekActiveLLMConfig 探测当前生效的 LLM 配置（绕过 dao 缓存） +// +// 用途：GET /api/v1/models/active-config 排查接口调用， +// 不走缓存直读 DB，让运维看到的就是当前 DB 里的真实值 +func PeekActiveLLMConfig(fallbackProvider string) (*dao.ResolvedLLMConfig, error) { + // 先失效 dao 缓存，保证读到的是 DB 最新值 + dao.InvalidateActiveLLMCache() + return dao.LoadActiveLLMConfig(fallbackProvider) +} + +// defaultSceneRoutes 返回推荐的场景→模型路由（用户未配置时使用） +// +// 注意：scene 名必须与 PHP TcmAgentClient 透传的 scene 字段对齐， +// 否则 PHP 调过来路由表查不到，会走默认 provider，日志会出现 +// "[模型路由] 场景 medical_record 未配置路由，使用默认" +// 并导致 enhancer 的 provider 字段为空串 +func defaultSceneRoutes() map[string]string { + return map[string]string{ + "medical_record": "emr-model", // 病历生成（PHP 业务侧命名，TcmAgentClient 透传） + "prescription": "rx-model", // 处方生成 + "emr-generator": "emr-model", // 病历生成（Go 内部命名兼容） + "knowledge-qa": "qa-model", // 知识问答 + "embedding": "embedding-model", // 向量化 + "fallback": "fallback-model", // 降级兜底 + } +} + +// ======================================================================== +// 环境变量覆盖（方便容器化部署） +// ======================================================================== + +// applyEnvOverrides 用环境变量覆盖配置中的敏感信息 +// +// 优先级：环境变量 > 配置文件 > 默认值 +// 这样在 K8s/Docker 中部署时，API Key 通过 Secret 注入，不写进配置文件 +func applyEnvOverrides(configs map[string]*config.LLMConfigEx) { + // 通用 API Key 覆盖 + if key := os.Getenv("LLM_API_KEY"); key != "" { + for _, cfg := range configs { + cfg.APIKey = key + } + } + + // 按供应商分别覆盖 + envMappings := map[string]string{ + "DEEPSEEK_API_KEY": "deepseek", + "OPENAI_API_KEY": "openai", + "AZURE_API_KEY": "azure", + "QWEN_API_KEY": "qwen", + "OLLAMA_URL": "ollama", + "SPARK_API_KEY": "spark", + } + + for envKey, provider := range envMappings { + if val := os.Getenv(envKey); val != "" { + if cfg, ok := configs[provider]; ok { + if strings.Contains(envKey, "URL") { + cfg.BaseURL = val + } else { + cfg.APIKey = val + } + } + } + } +} diff --git a/internal/llm/openai.go b/internal/llm/openai.go new file mode 100644 index 0000000..c3ca8cb --- /dev/null +++ b/internal/llm/openai.go @@ -0,0 +1,357 @@ +package llm + +import ( + "bytes" + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "io" + "log" + "net/http" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// OpenAI 客户端 +// ======================================================================== +// 支持模型： +// - gpt-4o / gpt-4o-mini（综合能力最强，适合处方校验） +// - gpt-4-turbo（长上下文） +// - o1-preview / o1-mini（深度推理） +// - text-embedding-3-large / small（向量化） +// +// 协议兼容性： +// OpenAI 的 API 协议已成为行业事实标准，很多国产模型 +// （DeepSeek/通义千问/Moonshot）都兼容此协议。 +// 因此这个客户端稍作修改（换 BaseURL）就能对接很多服务。 +// ======================================================================== + +// OpenAIClient OpenAI 模型客户端 +type OpenAIClient struct { + apiKey string + baseURL string + model string + embeddingModel string + client *http.Client + capabilities map[string]bool +} + +// createOpenAIClient 工厂方法：创建 OpenAI 客户端 +func createOpenAIClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + baseURL := cfg.BaseURL + if baseURL == "" { + baseURL = "https://api.openai.com/v1" + } + model := cfg.Model + if model == "" { + model = "gpt-4o" // 默认用 4o + } + + // 判断是否为推理模型（o1 系列不支持 temperature 等参数） + isReasoningModel := len(model) >= 2 && model[:2] == "o1" + + client := &OpenAIClient{ + apiKey: cfg.APIKey, + baseURL: baseURL, + model: model, + embeddingModel: cfg.EmbeddingModel, + client: &http.Client{Timeout: time.Duration(cfg.Timeout) * time.Second}, + capabilities: map[string]bool{ + CapFunctionCalling: true, + CapStreaming: true, + CapJSONMode: true, + CapLongContext: model == "gpt-4o" || model == "gpt-4-turbo", + CapEmbedding: cfg.EmbeddingModel != "", + "reasoning": isReasoningModel, + }, + } + + log.Printf("[OpenAI] 初始化完成 | 模型: %s | 地址: %s | 推理模型: %v", + model, baseURL, isReasoningModel) + return client, nil +} + +// Name 返回模型名称 +func (c *OpenAIClient) Name() string { return c.model } + +// Provider 返回供应商名称 +func (c *OpenAIClient) Provider() string { return "openai" } + +// Supports 查询能力 +func (c *OpenAIClient) Supports(capability string) bool { + return c.capabilities[capability] +} + +// Chat 发起对话请求 +func (c *OpenAIClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + // 转换消息（工具帧协议与 Spark/DeepSeek 客户端保持一致）： + // - tool 结果帧带 tool_call_id 与 assistant 帧 tool_calls[].id 对应 + // - assistant 工具帧回放 tool_calls（id + arguments JSON 字符串） + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + msg := map[string]any{ + "role": m.Role, + "content": m.Content, + } + if m.Role == "tool" && m.ToolCallID != "" { + msg["tool_call_id"] = m.ToolCallID + } + if m.ToolCall != nil { + args, _ := json.Marshal(m.ToolCall.Params) + id := m.ToolCall.ID + if id == "" { + id = fmt.Sprintf("call_%d", time.Now().UnixNano()) + } + msg["tool_calls"] = []map[string]any{ + { + "id": id, + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": m.ToolCall.ToolName, + "arguments": string(args), + }, + }, + } + } + openAIMsgs = append(openAIMsgs, msg) + } + + // 构建请求体 + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + } + + // o1 系列模型不支持 temperature 和 max_tokens 参数 + if !c.capabilities["reasoning"] { + body["temperature"] = 0.3 + body["max_tokens"] = 4096 + } else { + // o1 使用 max_completion_tokens + body["max_completion_tokens"] = 4096 + } + + // 附加工具 + if len(tools) > 0 && !c.capabilities["reasoning"] { + // o1 系列目前不支持 function calling + toolDefs := make([]map[string]any, 0, len(tools)) + for _, t := range tools { + toolDefs = append(toolDefs, map[string]any{ + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": t.Name(), + "description": t.Description(), + "parameters": map[string]any{ + "type": "object", + "properties": map[string]any{ + "query": map[string]any{ + "type": "string", + "description": "检索/查询的关键词", + }, + }, + "required": []string{"query"}, + }, + }, + }) + } + body["tools"] = toolDefs + body["tool_choice"] = "auto" + } + + // 发送请求 + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/chat/completions" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] 请求失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + if resp.StatusCode != 200 { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] API 返回 %d: %s", resp.StatusCode, string(data[:min(len(data), 500)])) + } + + // 解析响应 + var result struct { + Choices []struct { + Message struct { + Role string `json:"role"` + Content string `json:"content"` + ToolCalls []struct { + ID string `json:"id"` // 厂商生成的调用 id（回放时须原样带回） + Function struct { + Name string `json:"name"` + Arguments string `json:"arguments"` + } `json:"function"` + } `json:"tool_calls"` + } `json:"message"` + } `json:"choices"` + Error *struct { + Message string `json:"message"` + } `json:"error"` + } + + if err := json.Unmarshal(data, &result); err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] 解析响应失败: %w", err) + } + + if result.Error != nil { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] API 错误: %s", result.Error.Message) + } + + if len(result.Choices) == 0 { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] 返回空响应") + } + + msg := &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: result.Choices[0].Message.Content, + Timestamp: time.Now().Unix(), + } + + // 工具调用 + if len(result.Choices[0].Message.ToolCalls) > 0 { + tc := result.Choices[0].Message.ToolCalls[0] + params := make(map[string]any) + json.Unmarshal([]byte(tc.Function.Arguments), ¶ms) + // id 厂商未返回时生成一个，保证回放帧协议完整 + id := tc.ID + if id == "" { + id = fmt.Sprintf("call_%d", time.Now().UnixNano()) + } + msg.ToolCall = &types.ToolCallInfo{ + ID: id, + ToolName: tc.Function.Name, + Params: params, + } + log.Printf("[OpenAI] 模型决定调用工具: %s", tc.Function.Name) + } + + return msg, nil +} + +// StreamChat 流式对话 +func (c *OpenAIClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + // 实现与 DeepSeek 类似，设置 stream: true + // 为节省篇幅，这里用简化的实现 + ch := make(chan string, 10) + + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + openAIMsgs = append(openAIMsgs, map[string]any{ + "role": m.Role, "content": m.Content, + }) + } + + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + "stream": true, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/chat/completions" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + req.Header.Set("Accept", "text/event-stream") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + close(ch) + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] 流式请求失败: %w", err) + } + + go func() { + defer resp.Body.Close() + defer close(ch) + buf := make([]byte, 4096) + for { + n, err := resp.Body.Read(buf) + if n > 0 { + ch <- string(buf[:n]) + } + if err != nil { + break + } + } + }() + + return ch, nil +} + +// Embed 生成文本向量 +// +// OpenAI 的 text-embedding-3 系列是目前质量最高的 Embedding 模型之一。 +// 推荐： +// - text-embedding-3-large（3072维，精度最高） +// - text-embedding-3-small（1536维，性价比高） +func (c *OpenAIClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + if c.embeddingModel == "" { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] 未配置 Embedding 模型") + } + + // OpenAI Embedding API 一次最多传 2048 条文本 + results := make([][]float32, 0, len(texts)) + + // 分批处理 + batchSize := 100 + for i := 0; i < len(texts); i += batchSize { + end := i + batchSize + if end > len(texts) { + end = len(texts) + } + batch := texts[i:end] + + body := map[string]any{ + "model": c.embeddingModel, + "input": batch, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/embeddings" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] Embedding 请求失败: %w", err) + } + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + resp.Body.Close() + + if resp.StatusCode != 200 { + return nil, fmt.Errorf("[OpenAI] Embedding 返回 %d: %s", resp.StatusCode, string(data[:min(len(data), 300)])) + } + + var result struct { + Data []struct { + Embedding []float32 `json:"embedding"` + } `json:"data"` + } + json.Unmarshal(data, &result) + + for _, d := range result.Data { + results = append(results, d.Embedding) + } + } + + log.Printf("[OpenAI] Embedding 完成 | 模型: %s | 文本数: %d", c.embeddingModel, len(texts)) + return results, nil +} + +// Close 释放资源 +func (c *OpenAIClient) Close() error { + c.client.CloseIdleConnections() + return nil +} diff --git a/internal/llm/other_providers.go b/internal/llm/other_providers.go new file mode 100644 index 0000000..ca17218 --- /dev/null +++ b/internal/llm/other_providers.go @@ -0,0 +1,677 @@ +package llm + +import ( + "bytes" + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "io" + "log" + "net/http" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// Azure OpenAI 客户端 +// ======================================================================== +// 适用场景： +// - 企业级部署，需要 SLA 保障 +// - 数据不离开 Azure 区域（合规要求） +// - 支持 GPT-4o / GPT-4 Turbo / o1 系列 +// +// 与 OpenAI 的区别： +// - BaseURL 格式不同：https://{resource}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment} +// - 认证方式不同：api-key 放在 Header（非 Bearer） +// - 模型名换成部署名（Deployment Name） +// ======================================================================== + +// AzureOpenAIClient Azure OpenAI 客户端 +type AzureOpenAIClient struct { + apiKey string + baseURL string // 完整路径到 deployment + deployment string // Azure 中的部署名称 + apiVersion string // API 版本号 + client *http.Client + capabilities map[string]bool +} + +// createAzureClient 工厂方法 +func createAzureClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + apiVersion := cfg.Extra["api_version"] + if apiVersion == "" { + apiVersion = "2024-06-01" // 默认 API 版本 + } + + deployment := cfg.Extra["deployment"] + if deployment == "" { + deployment = cfg.Model // 没配 deployment 就用 model 名 + } + + // Azure 的 URL 格式比较特殊 + baseURL := cfg.BaseURL + if !strings.Contains(baseURL, "/deployments/") { + // 自动拼接 + baseURL = fmt.Sprintf("%s/openai/deployments/%s", strings.TrimRight(baseURL, "/"), deployment) + } + + client := &AzureOpenAIClient{ + apiKey: cfg.APIKey, + baseURL: baseURL, + deployment: deployment, + apiVersion: apiVersion, + client: &http.Client{Timeout: time.Duration(cfg.Timeout) * time.Second}, + capabilities: map[string]bool{ + CapFunctionCalling: true, + CapStreaming: true, + CapJSONMode: true, + CapLongContext: true, + CapEmbedding: true, + }, + } + + log.Printf("[Azure] 初始化完成 | 部署: %s | 地址: %s", deployment, baseURL) + return client, nil +} + +func (c *AzureOpenAIClient) Name() string { return c.deployment } +func (c *AzureOpenAIClient) Provider() string { return "azure" } +func (c *AzureOpenAIClient) Supports(cap string) bool { return c.capabilities[cap] } + +func (c *AzureOpenAIClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + // Azure 的 chat completions URL 格式 + url := fmt.Sprintf("%s/chat/completions?api-version=%s", c.baseURL, c.apiVersion) + + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + openAIMsgs = append(openAIMsgs, map[string]any{ + "role": m.Role, "content": m.Content, + }) + } + + body := map[string]any{ + "messages": openAIMsgs, + "temperature": 0.3, + "max_tokens": 4096, + } + + if len(tools) > 0 { + // 工具定义（同 OpenAI 格式） + toolDefs := make([]map[string]any, 0, len(tools)) + for _, t := range tools { + toolDefs = append(toolDefs, map[string]any{ + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": t.Name(), "description": t.Description(), + "parameters": map[string]any{ + "type": "object", + "properties": map[string]any{ + "query": map[string]any{"type": "string", "description": "查询关键词"}, + }, + "required": []string{"query"}, + }, + }, + }) + } + body["tools"] = toolDefs + body["tool_choice"] = "auto" + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("api-key", c.apiKey) // 注意：Azure 用 "api-key" 不是 "Authorization: Bearer" + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Azure] 请求失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + if resp.StatusCode != 200 { + return nil, fmt.Errorf("[Azure] API 返回 %d: %s", resp.StatusCode, string(data[:min(len(data), 500)])) + } + + // 解析（与 OpenAI 格式一致） + var result struct { + Choices []struct { + Message struct { + Role string `json:"role"` + Content string `json:"content"` + } `json:"message"` + } `json:"choices"` + } + json.Unmarshal(data, &result) + + if len(result.Choices) == 0 { + return nil, fmt.Errorf("[Azure] 返回空响应") + } + + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: result.Choices[0].Message.Content, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, nil +} + +func (c *AzureOpenAIClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + // Azure 的流式接口与 OpenAI 类似，省略实现细节 + ch := make(chan string, 10) + close(ch) // 简化实现 + return ch, fmt.Errorf("[Azure] 流式输出暂未实现") +} + +func (c *AzureOpenAIClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + // Azure Embedding URL + url := fmt.Sprintf("%s/embeddings?api-version=%s", c.baseURL, c.apiVersion) + + body := map[string]any{ + "input": texts, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("api-key", c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Azure] Embedding 失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + + var result struct { + Data []struct { + Embedding []float32 `json:"embedding"` + } `json:"data"` + } + json.Unmarshal(data, &result) + + embeddings := make([][]float32, 0, len(result.Data)) + for _, d := range result.Data { + embeddings = append(embeddings, d.Embedding) + } + return embeddings, nil +} + +func (c *AzureOpenAIClient) Close() error { + c.client.CloseIdleConnections() + return nil +} + +// ======================================================================== +// Ollama 客户端（本地模型） +// ======================================================================== +// 适用场景： +// - 内网/离线环境，数据不能出域 +// - 开发测试，不需要花 API 费用 +// - 轻量任务（简单分类、文本清洗） +// +// 推荐模型： +// - qwen2.5:72b（通义千问，中文最强开源） +// - llama3.1:70b（英文推理） +// - deepseek-r1:14b（本地推理） +// - nomic-embed-text（Embedding） +// +// 启动方式： +// ollama serve & +// ollama pull qwen2.5:72b +// ======================================================================== + +// OllamaClient Ollama 本地模型客户端 +type OllamaClient struct { + baseURL string // 默认 http://localhost:11434 + model string + client *http.Client + capabilities map[string]bool +} + +// createOllamaClient 工厂方法 +func createOllamaClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + baseURL := cfg.BaseURL + if baseURL == "" { + baseURL = "http://localhost:11434" // Ollama 默认端口 + } + model := cfg.Model + if model == "" { + model = "qwen2.5:7b" // 默认用 7B 轻量模型 + } + + client := &OllamaClient{ + baseURL: strings.TrimRight(baseURL, "/"), + model: model, + client: &http.Client{Timeout: time.Duration(cfg.Timeout) * time.Second}, + capabilities: map[string]bool{ + CapFunctionCalling: true, // Ollama 支持 tool calling（部分模型） + CapStreaming: true, + CapJSONMode: false, // 原生不支持，需 Prompt 引导 + CapLongContext: false, // 取决于具体模型 + CapEmbedding: true, // 需单独拉取 embedding 模型 + }, + } + + log.Printf("[Ollama] 初始化完成 | 模型: %s | 地址: %s", model, baseURL) + return client, nil +} + +func (c *OllamaClient) Name() string { return c.model } +func (c *OllamaClient) Provider() string { return "ollama" } +func (c *OllamaClient) Supports(cap string) bool { return c.capabilities[cap] } + +func (c *OllamaClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + // Ollama 的 API 格式与 OpenAI 略有不同 + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + openAIMsgs = append(openAIMsgs, map[string]any{ + "role": m.Role, "content": m.Content, + }) + } + + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + "stream": false, + "options": map[string]any{ + "temperature": 0.3, + "num_ctx": 4096, // 上下文窗口 + }, + } + + // Ollama 也支持 tool calling（用 OpenAI 兼容格式） + if len(tools) > 0 { + toolDefs := make([]map[string]any, 0, len(tools)) + for _, t := range tools { + toolDefs = append(toolDefs, map[string]any{ + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": t.Name(), "description": t.Description(), + "parameters": map[string]any{ + "type": "object", + "properties": map[string]any{ + "query": map[string]any{"type": "string"}, + }, + "required": []string{"query"}, + }, + }, + }) + } + body["tools"] = toolDefs + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/api/chat" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Ollama] 请求失败（是否启动了 ollama serve?）: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + + var result struct { + Message struct { + Role string `json:"role"` + Content string `json:"content"` + } `json:"message"` + Error string `json:"error"` + } + + if err := json.Unmarshal(data, &result); err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Ollama] 解析失败: %w", err) + } + + if result.Error != "" { + return nil, fmt.Errorf("[Ollama] 模型错误: %s", result.Error) + } + + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: result.Message.Content, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, nil +} + +func (c *OllamaClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + ch := make(chan string, 10) + + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + openAIMsgs = append(openAIMsgs, map[string]any{ + "role": m.Role, "content": m.Content, + }) + } + + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + "stream": true, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/api/chat" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + close(ch) + return nil, fmt.Errorf("[Ollama] 流式请求失败: %w", err) + } + + go func() { + defer resp.Body.Close() + defer close(ch) + // Ollama 的流是逐行 JSON（NDJSON），每行一个完整 JSON + buf := make([]byte, 4096) + for { + n, err := resp.Body.Read(buf) + if n > 0 { + ch <- string(buf[:n]) + } + if err != nil { + break + } + } + }() + + return ch, nil +} + +func (c *OllamaClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + // Ollama 的 embedding 接口 + results := make([][]float32, 0, len(texts)) + + for _, text := range texts { + body := map[string]any{ + "model": c.model, // 需要是 embedding 模型，如 nomic-embed-text + "prompt": text, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/api/embeddings" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Ollama] Embedding 失败: %w", err) + } + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + resp.Body.Close() + + var result struct { + Embedding []float32 `json:"embedding"` + } + json.Unmarshal(data, &result) + results = append(results, result.Embedding) + } + + return results, nil +} + +func (c *OllamaClient) Close() error { + c.client.CloseIdleConnections() + return nil +} + +// ======================================================================== +// 通义千问 (Qwen) 客户端 +// ======================================================================== +// 适用场景： +// - 中文医疗场景（阿里有医学大模型经验） +// - 需要 DashScope 平台的其他能力（语音、图像） +// - 国内合规部署 +// +// 推荐模型： +// - qwen-max（最强，适合复杂推理） +// - qwen-plus（性价比） +// - qwen-turbo（最快） +// - qwen-long（长文本 1000万 tokens） +// ======================================================================== + +// QwenClient 通义千问客户端 +type QwenClient struct { + apiKey string + baseURL string + model string + client *http.Client + capabilities map[string]bool +} + +// createQwenClient 工厂方法 +func createQwenClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + baseURL := cfg.BaseURL + if baseURL == "" { + baseURL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" // 兼容 OpenAI 协议 + } + model := cfg.Model + if model == "" { + model = "qwen-max" + } + + client := &QwenClient{ + apiKey: cfg.APIKey, + baseURL: baseURL, + model: model, + client: &http.Client{Timeout: time.Duration(cfg.Timeout) * time.Second}, + capabilities: map[string]bool{ + CapFunctionCalling: true, + CapStreaming: true, + CapJSONMode: true, + CapLongContext: model == "qwen-long", + CapEmbedding: true, // text-embedding-v3 + }, + } + + log.Printf("[Qwen] 初始化完成 | 模型: %s | 地址: %s", model, baseURL) + return client, nil +} + +func (c *QwenClient) Name() string { return c.model } +func (c *QwenClient) Provider() string { return "qwen" } +func (c *QwenClient) Supports(cap string) bool { return c.capabilities[cap] } + +func (c *QwenClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + // 通义千问兼容 OpenAI 协议，调用方式与 DeepSeek 几乎一致 + openAIMsgs := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + openAIMsgs = append(openAIMsgs, map[string]any{ + "role": m.Role, "content": m.Content, + }) + } + + body := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": openAIMsgs, + "temperature": 0.3, + "max_tokens": 4096, + } + + if len(tools) > 0 { + toolDefs := make([]map[string]any, 0, len(tools)) + for _, t := range tools { + toolDefs = append(toolDefs, map[string]any{ + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": t.Name(), "description": t.Description(), + "parameters": map[string]any{ + "type": "object", + "properties": map[string]any{ + "query": map[string]any{"type": "string"}, + }, + "required": []string{"query"}, + }, + }, + }) + } + body["tools"] = toolDefs + body["tool_choice"] = "auto" + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/chat/completions" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Qwen] 请求失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + if resp.StatusCode != 200 { + return nil, fmt.Errorf("[Qwen] API 返回 %d: %s", resp.StatusCode, string(data[:min(len(data), 500)])) + } + + var result struct { + Choices []struct { + Message struct { + Role string `json:"role"` + Content string `json:"content"` + } `json:"message"` + } `json:"choices"` + } + + json.Unmarshal(data, &result) + + if len(result.Choices) == 0 { + return nil, fmt.Errorf("[Qwen] 返回空响应") + } + + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: result.Choices[0].Message.Content, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, nil +} + +func (c *QwenClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + ch := make(chan string, 10) + close(ch) + return ch, fmt.Errorf("[Qwen] 流式输出暂未实现") +} + +func (c *QwenClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + // 通义千问的 embedding 接口 + body := map[string]any{ + "model": "text-embedding-v3", + "input": texts, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := c.baseURL + "/embeddings" + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Qwen] Embedding 失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + + var result struct { + Data []struct { + Embedding []float32 `json:"embedding"` + } `json:"data"` + } + json.Unmarshal(data, &result) + + embeddings := make([][]float32, 0, len(result.Data)) + for _, d := range result.Data { + embeddings = append(embeddings, d.Embedding) + } + return embeddings, nil +} + +func (c *QwenClient) Close() error { + c.client.CloseIdleConnections() + return nil +} + +// ======================================================================== +// Mock 客户端（测试用） +// ======================================================================== +// 用于单元测试，不发起任何真实网络请求。 +// 返回预设的回复，让测试可以离线运行。 +// ======================================================================== + +// MockClient 模拟 LLM 客户端 +type MockClient struct { + name string + provider string + response string // 预设回复 + calls int // 调用次数统计 +} + +// createMockClient 工厂方法 +func createMockClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + return &MockClient{ + name: cfg.Model, + provider: "mock", + response: "这是 Mock 模型的预设回复。配置正确，LLM 层工作正常。", + }, nil +} + +func (c *MockClient) Name() string { return c.name } +func (c *MockClient) Provider() string { return c.provider } +func (c *MockClient) Supports(cap string) bool { + // Mock 支持所有能力（测试用） + return true +} + +func (c *MockClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + c.calls++ + log.Printf("[Mock] 第 %d 次调用 | 消息数: %d | 工具数: %d", c.calls, len(messages), len(tools)) + + // 模拟工具调用（如果提供了工具，第一次返回工具调用，第二次返回最终回复） + if len(tools) > 0 && c.calls == 1 { + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: "", + Timestamp: time.Now().Unix(), + ToolCall: &types.ToolCallInfo{ + ToolName: tools[0].Name(), + Params: map[string]any{"query": "test query"}, + }, + }, nil + } + + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: c.response, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, nil +} + +func (c *MockClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + ch := make(chan string, 1) + ch <- c.response + close(ch) + return ch, nil +} + +func (c *MockClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + // 返回随机向量（维度 1536） + results := make([][]float32, len(texts)) + for i := range results { + results[i] = make([]float32, 1536) + } + return results, nil +} + +func (c *MockClient) Close() error { return nil } diff --git a/internal/llm/spark.go b/internal/llm/spark.go new file mode 100644 index 0000000..b2d3517 --- /dev/null +++ b/internal/llm/spark.go @@ -0,0 +1,467 @@ +package llm + +import ( + "bytes" + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "io" + "log" + "net/http" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/agentcfg" + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// 讯飞星火 (Xunfei Spark) 客户端 +// ======================================================================== +// 对接方式： +// - 讯飞星火当前提供两套对外协议： +// 1) 老协议：基于 APIKey + APISecret 做 JWT 签名，WebSocket 长连接（v1/v2/v3/v4） +// 2) 新协议 OpenAPI：HTTPS POST /v1/chat/completions，Authorization: Bearer APIPassword +// - PHP 端 SparkAiAgent 已经走的是新协议 OpenAPI（与 OpenAI 协议一致）， +// 为了保持多端行为一致、降低维护成本，Go 端也走 OpenAPI 协议。 +// +// 适用场景： +// - 国内合规部署（讯飞数据不出境） +// - 中文医疗场景（讯飞有医学大模型经验：spark-medicine） +// +// 推荐模型： +// - spark-lite 轻量，免费额度大，适合分类/简单问答 +// - spark-pro 中等档位，性价比高 +// - spark-max 最强档位，适合复杂医学推理 +// - spark-medicine 医学专用模型（需开通对应授权） +// ======================================================================== + +// SparkClient 讯飞星火客户端（OpenAPI 兼容协议） +type SparkClient struct { + apiKey string // Bearer 鉴权用的 APIPassword + baseURL string // OpenAPI 完整地址（含 /v1/chat/completions） + model string // 默认模型名（spark-pro / spark-max 等） + client *http.Client // 复用的 HTTP 连接 + capabilities map[string]bool // 能力声明 + lastResult *types.ChatResult // 最近一次 Chat 的 token/finish_reason 快照 +} + +// createSparkClient 工厂方法 +// +// 参数： +// cfg - 从 config.yaml / DB 读到的供应商配置 +// +// 默认值约定（与 PHP 端 AiRuntimeConfigService 一致）： +// - BaseURL 未配置 → 回落到讯飞官方域名（与 .env 中 SPARK_API_URL 同源） +// - Model 未配置 → spark-lite（轻量档位，便于联调） +func createSparkClient(cfg *config.LLMConfigEx) (LLMClient, error) { + baseURL := cfg.BaseURL + if baseURL == "" { + // 讯飞星火 OpenAPI 默认域名（与 PHP 端 .env 默认值保持一致） + baseURL = "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions" + } + + model := cfg.Model + if model == "" { + model = "lite" // 默认轻量档位 + } + + // 按版本检测 function calling 能力（文档说仅 Pro/Max/Ultra 支持） + // capability map 在客户端初始化时就标好，运行时 Supports() 查这个 map + supportsFC := supportsSparkFunctionCalling(model) + + client := &SparkClient{ + apiKey: cfg.APIKey, + baseURL: baseURL, + model: model, + client: &http.Client{Timeout: time.Duration(cfg.Timeout) * time.Second}, + capabilities: map[string]bool{ + // FunctionCalling：按 model 版本动态判断（lite/general* 不支持，pro/max/ultra 支持） + CapFunctionCalling: supportsFC, + CapStreaming: true, + CapJSONMode: true, + // spark-max 支持 8K~32K，spark-pro 一般 8K，统一标 false，按需打开 + CapLongContext: false, + // 讯飞 Embedding 需要走独立接口，本客户端暂不实现 + CapEmbedding: false, + }, + } + + log.Printf("[Spark] 初始化完成 | 模型: %s | 地址: %s | function_calling=%v", + model, baseURL, supportsFC) + return client, nil +} + +// supportsSparkFunctionCalling 独立函数版（供 createSparkClient 在构造 capabilities 前调用） +// +// 与 (*SparkClient).supportsFunctionCalling 是同一份白名单， +// 拆成独立函数是为了在客户端尚未构造完成时也能调用 +func supportsSparkFunctionCalling(model string) bool { + m := strings.ToLower(strings.TrimSpace(model)) + switch m { + case "generalv3", "pro-128k", + "generalv3.5", "max-32k", + "4.0ultra": + return true + } + return false +} + +func (c *SparkClient) Name() string { return c.model } +func (c *SparkClient) Provider() string { return "spark" } +func (c *SparkClient) Supports(cap string) bool { return c.capabilities[cap] } + +// supportsFunctionCalling 检测当前 model 是否支持 OpenAI 风格 function calling +// +// 讯飞 OpenAPI 各版本 model 名（来自官方文档）： +// - lite → Lite 版（不支持 function calling） +// - general → Spark V1.5（不支持） +// - generalv2 → Spark V2（不支持） +// - generalv3 → Pro 版（支持） +// - pro-128k → Pro-128K（支持） +// - generalv3.5 → Max 版（支持） +// - max-32k → Max-32K（支持） +// - 4.0Ultra → 4.0 Ultra（支持） +// +// 判断规则：model 名命中以下白名单才算支持 +// 用白名单而非黑名单，是为了未来新增 model 时默认保守（不允许）， +// 避免新版本突然能传 tools 时反而不被识别 +func (c *SparkClient) supportsFunctionCalling() bool { + m := strings.ToLower(strings.TrimSpace(c.model)) + switch m { + case "generalv3", "pro-128k", // Pro 系列 + "generalv3.5", "max-32k", // Max 系列 + "4.0ultra": // 4.0 Ultra（已经 ToLower） + return true + } + return false +} + +// Chat 发起一次非流式对话（与 OpenAI 协议一致） +// +// 本方法使用客户端默认参数（temperature=0.3, max_tokens=4096）； +// 需要运行时覆盖参数请用 ChatWithOpts（实现 OptAwareClient）。 +// +// 返回的 Message 可能包含 ToolCall（触发工具调用），由上层 Runner 决定下一步。 +func (c *SparkClient) Chat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (*types.Message, error) { + return c.ChatWithOpts(ctx, messages, tools, ChatOpts{}) +} + +// ChatWithOpts 带运行时参数的 Chat（实现 OptAwareClient 接口） +func (c *SparkClient) ChatWithOpts(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool, opts ChatOpts) (*types.Message, error) { + // 组装请求体（与 DeepSeek/OpenAI 一致） + temperature := 0.3 + if opts.Temperature > 0 { + temperature = opts.Temperature + } + maxTokens := 4096 + if opts.MaxTokens > 0 { + maxTokens = opts.MaxTokens + } + + reqBody := map[string]any{ + "model": c.model, + "messages": c.convertMessages(messages), + // 默认关闭流式，业务侧解析整包 JSON 更简单（与 PHP 端默认一致） + "stream": false, + "temperature": temperature, + "max_tokens": maxTokens, + } + + // 函数调用（仅 Pro/Max/Ultra 支持，Lite 不支持） + // + // 讯飞 OpenAPI 文档明确说明： + // - Lite 版不支持 function calling + // - Pro/Max/4.0 Ultra 支持 function calling + // 若给 Lite 版传 tools 字段，讯飞会返回 10003 "用户的消息格式有错误" + // 这里按 model 名自动降级，避免低版本模型直接报错 + if len(tools) > 0 { + if !c.supportsFunctionCalling() { + log.Printf("[Spark] ⚠️ 当前 model=%s 不支持 function calling，已自动降级为纯文本（忽略 %d 个工具）", + c.model, len(tools)) + } else { + reqBody["tools"] = c.buildToolDefs(tools) + reqBody["tool_choice"] = "auto" + } + } + + buf, _ := json.Marshal(reqBody) + req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", c.baseURL, bytes.NewReader(buf)) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Spark] 构造请求失败: %w", err) + } + // 讯飞 OpenAPI 用 Bearer + APIPassword（与 PHP 端 Authorization 头一致） + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.apiKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + // ===== 调试日志：请求体打印受 ai_agent_debug_log 开关控制 ===== + // 请求体包含完整患者病历（PHI 隐私数据），生产环境默认只打不含内容的摘要行； + // 排查厂商 API 错误（如 10003 消息格式错误）时，把 xk_system_config 的 + // ai_agent_debug_log 置 1 即可看到完整请求体（60s 内生效，无需重启） + if agentcfg.Get().Debug.LogRequestBody { + reqSnippet := string(buf) + if len(reqSnippet) > 1500 { + reqSnippet = reqSnippet[:1500] + "...(截断)" + } + log.Printf("[Spark] → POST %s | model=%s | msgs=%d | tools=%d | body=%s", + c.baseURL, c.model, len(messages), len(tools), reqSnippet) + } else { + // 摘要行：不含消息内容，只有规模信息，便于观察调用频率与请求大小 + log.Printf("[Spark] → POST | model=%s | msgs=%d | tools=%d | bytes=%d", + c.model, len(messages), len(tools), len(buf)) + } + + startedAt := time.Now() + resp, err := c.client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[Spark] 请求失败（请检查网络或密钥）: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + if resp.StatusCode != 200 { + // 截取前 1000 字符，包含完整错误信息（讯飞的 10003 错误响应通常 < 300 字符） + snippet := string(data) + if len(snippet) > 1000 { + snippet = snippet[:1000] + } + log.Printf("[Spark] ← HTTP %d | resp=%s", resp.StatusCode, snippet) + return nil, fmt.Errorf("[Spark] API 返回 %d: %s", resp.StatusCode, snippet) + } + + // 解析响应并提取 usage / finish_reason + msg, chatResult := c.parseResponseWithMeta(data) + if chatResult != nil { + chatResult.Provider = "spark" + chatResult.Model = c.model + chatResult.DurationMs = int(time.Since(startedAt).Milliseconds()) + c.lastResult = chatResult + } + + // 记录耗时（仅日志，token 计费统计在 KnowledgeEnhancer 层做） + log.Printf("[Spark] 调用耗时 %v | finish_reason=%s tokens=%d/%d", + time.Since(startedAt), chatResult.FinishReason, + chatResult.PromptTokens, chatResult.CompletionTokens) + return msg, nil +} + +// LastChatResult 实现 TokenAwareClient 接口 +func (c *SparkClient) LastChatResult() *types.ChatResult { + return c.lastResult +} + +// StreamChat 流式对话（暂未实现） +// +// 讯飞星火支持 SSE 流式输出，等业务侧确实需要"边生成边展示"时再补： +// - 设置 stream=true +// - 用 bufio.Scanner 逐行解析 data: {...} 块 +func (c *SparkClient) StreamChat(ctx context.Context, messages []types.Message, tools []types.Tool) (<-chan string, error) { + ch := make(chan string, 10) + close(ch) + return ch, fmt.Errorf("[Spark] 流式输出暂未实现") +} + +// Embed 文本向量化（讯飞 Embedding 走独立接口，本客户端暂不实现） +// +// 若后续需要把处方/病历向量化做相似度匹配，可在此实现： +// - 调用讯飞独立 embedding 接口 +// - 或回落到本地 Ollama embedding（避免重复请求） +func (c *SparkClient) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + return nil, fmt.Errorf("[Spark] Embedding 暂未实现，请使用 Ollama/Qwen 的 Embed 能力") +} + +// Close 释放资源（关闭底层连接池） +func (c *SparkClient) Close() error { + c.client.CloseIdleConnections() + return nil +} + +// ======================================================================== +// 内部辅助方法 +// ======================================================================== + +// convertMessages 把 types.Message 转成讯飞 OpenAPI 接受的格式 +// +// 讯飞接口与 OpenAI 协议一致，role + content 即可。 +// 工具调用相关帧必须严格遵守 OpenAI Function Calling 协议： +// - assistant 帧的 tool_calls 必须带 id，arguments 必须是 JSON 字符串（不是对象） +// - tool 结果帧必须带 tool_call_id 与上面的 id 对应 +// 否则讯飞会报 10003 消息格式错误（曾因 arguments 传对象踩过坑） +func (c *SparkClient) convertMessages(messages []types.Message) []map[string]any { + out := make([]map[string]any, 0, len(messages)) + for _, m := range messages { + item := map[string]any{ + "role": m.Role, + "content": m.Content, + } + // tool 结果帧：带上与 assistant 帧 tool_calls[].id 对应的 tool_call_id + if m.Role == "tool" && m.ToolCallID != "" { + item["tool_call_id"] = m.ToolCallID + } + // assistant 工具调用帧回放 + if m.ToolCall != nil { + // arguments 必须是 JSON 字符串（OpenAI 协议），不能直接传 map 对象 + args, _ := json.Marshal(m.ToolCall.Params) + // id 优先用厂商返回的原始 id；缺失时生成一个（保证协议完整性） + id := m.ToolCall.ID + if id == "" { + id = fmt.Sprintf("call_%d", time.Now().UnixNano()) + } + item["tool_calls"] = []map[string]any{ + { + "id": id, + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": m.ToolCall.ToolName, + "arguments": string(args), + }, + }, + } + } + out = append(out, item) + } + return out +} + +// buildToolDefs 构造 tool 列表（OpenAI 风格的 function 定义） +func (c *SparkClient) buildToolDefs(tools []types.Tool) []map[string]any { + defs := make([]map[string]any, 0, len(tools)) + for _, t := range tools { + defs = append(defs, map[string]any{ + "type": "function", + "function": map[string]any{ + "name": t.Name(), + "description": t.Description(), + "parameters": map[string]any{ + "type": "object", + "properties": map[string]any{ + "query": map[string]any{ + "type": "string", + "description": "检索/查询关键词", + }, + }, + "required": []string{"query"}, + }, + }, + }) + } + return defs +} + +// parseResponse 解析讯飞返回的 JSON（保留旧 API） +func (c *SparkClient) parseResponse(data []byte) *types.Message { + msg, _ := c.parseResponseWithMeta(data) + return msg +} + +// parseResponseWithMeta 解析响应并附带 token/finish_reason 等元数据 +// +// 返回： +// - *types.Message：assistant 消息（可能含 tool_calls） +// - *types.ChatResult：token 用量 + finish_reason +func (c *SparkClient) parseResponseWithMeta(data []byte) (*types.Message, *types.ChatResult) { + var result struct { + Choices []struct { + Message struct { + Role string `json:"role"` + Content string `json:"content"` + ToolCalls []struct { + ID string `json:"id"` // 厂商生成的调用 id（回放时须原样带回） + Function struct { + Name string `json:"name"` + Arguments string `json:"arguments"` // JSON 字符串 + } `json:"function"` + } `json:"tool_calls"` + } `json:"message"` + FinishReason string `json:"finish_reason"` // stop/length/content_filter/tool_calls + } `json:"choices"` + Usage struct { + PromptTokens int `json:"prompt_tokens"` + CompletionTokens int `json:"completion_tokens"` + TotalTokens int `json:"total_tokens"` + } `json:"usage"` + Error struct { + Message string `json:"message"` + } `json:"error"` + } + + chatResult := &types.ChatResult{} + + if err := json.Unmarshal(data, &result); err != nil { + // JSON 解析失败也要返回一个 Message，避免上层 nil panic + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: fmt.Sprintf("[Spark] 响应解析失败: %v | 原始: %s", err, string(data[:min(len(data), 200)])), + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, chatResult + } + + // 错误响应（如额度耗尽 / 模型未授权） + if result.Error.Message != "" { + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: fmt.Sprintf("[Spark] 调用失败: %s", result.Error.Message), + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, chatResult + } + + if len(result.Choices) == 0 { + return &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: "[Spark] 返回空响应", + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, chatResult + } + + // 解析 finish_reason + chatResult.FinishReason = result.Choices[0].FinishReason + + // 解析 token 用量 + chatResult.PromptTokens = result.Usage.PromptTokens + chatResult.CompletionTokens = result.Usage.CompletionTokens + chatResult.TotalTokens = result.Usage.TotalTokens + + choice := result.Choices[0].Message + msg := &types.Message{ + Role: "assistant", + Content: choice.Content, + Timestamp: time.Now().Unix(), + } + + // 若触发工具调用，构造 ToolCallInfo + if len(choice.ToolCalls) > 0 { + tc := choice.ToolCalls[0] + // arguments 是 JSON 字符串，解析成 map，解析失败则原样塞进 query + params := map[string]any{} + if tc.Function.Arguments != "" { + if err := json.Unmarshal([]byte(tc.Function.Arguments), ¶ms); err != nil { + params["query"] = tc.Function.Arguments + } + } + // id 厂商未返回时生成一个，保证回放帧协议完整（tool_call_id 有对应目标） + id := tc.ID + if id == "" { + id = fmt.Sprintf("call_%d", time.Now().UnixNano()) + } + msg.ToolCall = &types.ToolCallInfo{ + ID: id, + ToolName: tc.Function.Name, + Params: params, + } + chatResult.ToolCall = msg.ToolCall + } + + // finish_reason 回落：讯飞非流式成功响应本身不带 finish_reason 字段 + // （官方文档的成功响应示例里没有该字段），为空不是解析错误。 + // 这里按语义回落：有工具调用 → tool_calls，否则 → stop，避免日志误导 + if chatResult.FinishReason == "" { + if msg.ToolCall != nil { + chatResult.FinishReason = "tool_calls" + } else { + chatResult.FinishReason = "stop" + } + } + + return msg, chatResult +} diff --git a/internal/middleware/middleware.go b/internal/middleware/middleware.go new file mode 100644 index 0000000..ecf73bf --- /dev/null +++ b/internal/middleware/middleware.go @@ -0,0 +1,323 @@ +package middleware + +import ( + "fmt" + "log" + "os" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + + "github.com/gin-gonic/gin" + "github.com/golang-jwt/jwt/v5" +) + +// ======================================================================== +// 全局中间件 +// ======================================================================== +// 包含：请求日志 / 跨域支持 / JWT 鉴权 +// ======================================================================== + +// pollingPaths 面板轮询类端点集合（成功时不打请求日志） +// +// 为什么要跳过：/agent/view 面板每 2~5 秒轮询这些端点，每次轮询产生一行 +// [HTTP] 日志——500 行的 MemLog 环形缓冲十几分钟就会被轮询噪音刷满， +// 真正的业务日志（enhance/守卫/LLM 调用）全被顶掉； +// 且「实时日志」页会看到自己轮询产生的日志（自激循环）。 +// 只跳过 200 成功的轮询请求；出错（401/500 等）仍然照常记录，不丢排查线索 +var pollingPaths = map[string]bool{ + "/health": true, + "/api/v1/agent/logs": true, + "/api/v1/agent/runs": true, + "/api/v1/agent/stats": true, + "/api/v1/agent/system": true, + "/api/v1/agent/config": true, + "/api/v1/models/active-config": true, + "/api/v1/models/routes": true, +} + +// Logger 请求日志中间件 +// +// 记录每个请求的耗时、路径、状态码。 +// 格式：[HTTP] GET /api/v1/emr/generate | 200 | 1.2s +// 面板轮询类 GET 端点成功时静默（见 pollingPaths 注释） +func Logger() gin.HandlerFunc { + return func(c *gin.Context) { + start := time.Now() + path := c.Request.URL.Path + method := c.Request.Method + + c.Next() + + latency := time.Since(start) + status := c.Writer.Status() + + // 面板轮询成功请求不打日志，避免刷爆 MemLog 环形缓冲 + if method == "GET" && status == 200 && pollingPaths[path] { + return + } + log.Printf("[HTTP] %s %s | %d | %v", method, path, status, latency) + } +} + +// CORS 跨域中间件 +// +// 允许前端（医生工作站、患者小程序）跨域调用 API。 +// 生产环境应限制 Allow-Origin 为具体域名。 +func CORS() gin.HandlerFunc { + return func(c *gin.Context) { + c.Header("Access-Control-Allow-Origin", "*") + c.Header("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS") + // X-KB-Admin-Password：KB 后台与 Agent 面板的共用口令头，跨域部署时预检需要放行 + c.Header("Access-Control-Allow-Headers", "Origin, Content-Type, Authorization, X-KB-Admin-Password") + c.Header("Access-Control-Max-Age", "86400") + + if c.Request.Method == "OPTIONS" { + c.AbortWithStatus(204) + return + } + c.Next() + } +} + +// Auth 鉴权中间件（双轨制：JWT + 共享密钥） +// +// 校验顺序： +// 1. KB admin 路径：走 X-KB-Admin-Password（独立体系，互不干扰） +// 2. 健康检查 / 静态资源：直接放行 +// 3. 业务 API（如 /api/v1/agent/enhance）： +// a) 无 Authorization 头： +// - SharedSecret 也为空 → 放行（纯内网开发模式） +// - SharedSecret 非空 → 401（必须带密钥） +// b) 有 Authorization 头（去掉 "Bearer " 前缀后）： +// - 路径 1：JWT 校验（JWTSecret 非空时启用，向后兼容小程序直连场景） +// - 路径 2：SharedSecret 字符串 == 比对（PHP 后台填一个值即可对接） +// - 路径 3：开发模式默认密钥（JWTSecret 为空时回落到硬编码开发密钥） +// - 三者任一通过即放行 +// +// Token 注入 Context： +// - JWT 模式：user_id / user_role（来自 claims.sub / claims.role） +// - SharedSecret 模式：auth_mode = "shared_secret" +// +// 生产环境建议： +// - 必须设置 SharedSecret（config.Agent.SharedSecret 或 env AGENT_SHARED_SECRET） +// - 需要解析用户身份的场景额外设置 JWTSecret 并用 RS256 非对称签名 +// - 密钥从环境变量或 KMS 读取，不要写死在 config.yaml +func Auth(cfg *config.Config) gin.HandlerFunc { + return func(c *gin.Context) { + path := c.Request.URL.Path + + // /health 直接放行（健康检查，无需鉴权） + if path == "/health" { + c.Next() + return + } + + // 管理前端登录接口放行：登录本身就是来换 token 的，不能先要求 token + if path == "/api/v1/auth/login" { + c.Next() + return + } + + // /admin SPA 静态资源放行（HTML/JS/CSS 公开，无敏感数据； + // 页面里的数据请求仍走下方 JWT/口令鉴权） + if path == "/admin" || strings.HasPrefix(path, "/admin/") { + c.Next() + return + } + + // 本地知识库后台（前端单页 + Admin API）：口令头 或 面板 JWT 双通道 + // - 旧 KB 页 / 旧观测面板：X-KB-Admin-Password 口令头（原有体系，保留不动） + // - 新管理前端（/admin SPA）：登录后带 Bearer JWT + // + // 注意：/kb/view 静态资源本身不鉴权（HTML/JS 公开，无敏感数据） + // 只有 /api/v1/kb/admin/* 的 API 才校验 + if strings.HasPrefix(path, "/api/v1/kb/admin/") { + expectedPwd := "qiqi991012" // 默认口令（生产环境必须在 config.yaml 覆盖） + if cfg != nil && cfg.KB.AdminPassword != "" { + expectedPwd = cfg.KB.AdminPassword + } + if c.GetHeader("X-KB-Admin-Password") == expectedPwd { + c.Set("auth_mode", "kb_admin") + c.Next() + return + } + // 口令没过：尝试面板 JWT（新前端路径） + if claims, ok := ValidateJWT(cfg, bearerFromHeader(c)); ok { + injectJWTClaims(c, claims) + c.Next() + return + } + c.JSON(401, gin.H{"code": 401, "message": "需要管理员口令或登录凭证"}) + c.Abort() + return + } + + // /kb/view 静态资源放行（HTML/JS/CSS 公开） + if path == "/kb/view" || strings.HasPrefix(path, "/kb/view/") { + c.Next() + return + } + + // 观测面板静态页放行（HTML 本身无敏感数据； + // 页面调用的 /api/v1/agent/runs 等数据 API 仍走下方业务鉴权） + // "/" 是面板主入口，"/agent/view" 保留为兼容旧入口； + // /favicon.ico 放行：浏览器自动请求，被鉴权拦会产生 401 控制台噪音 + if path == "/" || path == "/agent/view" || path == "/favicon.ico" { + c.Next() + return + } + + // ---------- 面板共用口令通道（与 KB 页同一口令） ---------- + // /agent/view 面板的所有数据请求带 X-KB-Admin-Password 头， + // 与 KB 管理口令比对通过即放行——运维只需记一个口令，两个面板通用。 + // PHP 走的 Bearer SharedSecret 路径在下方原样保留，互不影响 + if pwd := c.GetHeader("X-KB-Admin-Password"); pwd != "" { + expectedPwd := "qiqi991012" // 默认口令（生产环境必须在 config.yaml 覆盖） + if cfg != nil && cfg.KB.AdminPassword != "" { + expectedPwd = cfg.KB.AdminPassword + } + if pwd == expectedPwd { + c.Set("auth_mode", "kb_admin") + c.Next() + return + } + // 口令带了但不对：直接 401，让面板清缓存重新弹框 + c.JSON(401, gin.H{"error": "口令错误"}) + c.Abort() + return + } + + // ==================================================================== + // 业务 API 鉴权（双轨制：JWT + SharedSecret） + // ==================================================================== + sharedSecret := "" + if cfg != nil { + sharedSecret = cfg.Agent.SharedSecret + } + + tokenStr := c.GetHeader("Authorization") + // 无 Authorization 头：若 SharedSecret 也为空则放行（纯内网开发），否则 401 + if tokenStr == "" { + if sharedSecret == "" { + c.Set("auth_mode", "dev_open") + c.Next() + return + } + c.JSON(401, gin.H{"error": "未提供认证 Token"}) + c.Abort() + return + } + + // 去掉 "Bearer " 前缀 + bearer := tokenStr + if len(bearer) > 7 && bearer[:7] == "Bearer " { + bearer = bearer[7:] + } + + // ---------- 路径 1：JWT 校验（面板登录 token / 小程序直连场景） ---------- + if claims, ok := ValidateJWT(cfg, bearer); ok { + injectJWTClaims(c, claims) + c.Next() + return + } + // JWT 解析失败：继续尝试 SharedSecret 路径（可能是 PHP 端发来的简单密钥） + jwtSecret := getJWTSecret(cfg) + + // ---------- 路径 2：SharedSecret 字符串比对（PHP 后台对接主路径） ---------- + // PHP TcmAgentClient 把 ai_agent_secret 的值塞进 Bearer， + // 这里直接 == 比对，运维无需懂 JWT 也能配置 + if sharedSecret != "" && bearer == sharedSecret { + c.Set("auth_mode", "shared_secret") + c.Next() + return + } + + // ---------- 路径 3：开发模式默认密钥（仅 JWTSecret 为空时回落） ---------- + // 保留原硬编码默认密钥兼容老调用方；生产环境 JWTSecret 必填，此分支不会触发 + if jwtSecret == "tcm-agent-dev-secret-change-in-production" && bearer == jwtSecret { + c.Set("auth_mode", "dev_default") + c.Next() + return + } + + // 三条路径全部失败：401 + c.JSON(401, gin.H{"error": "Token 无效或密钥不匹配"}) + c.Abort() + } +} + +// getJWTSecret 获取 JWT 签名密钥 +// +// 优先级：环境变量 > 配置文件（cfg.Agent.JWTSecret）> 默认值（仅开发用） +// +// 注意：默认值仅用于开发环境，生产环境必须通过 env AGENT_JWT_SECRET +// 或 config.yaml agent.jwt_secret 覆盖 +func getJWTSecret(cfg *config.Config) string { + // 环境变量优先 + if secret := os.Getenv("JWT_SECRET"); secret != "" { + return secret + } + // 配置文件（agent.jwt_secret） + if cfg != nil && cfg.Agent.JWTSecret != "" { + return cfg.Agent.JWTSecret + } + // 默认值（仅开发环境！生产环境必须修改） + return "tcm-agent-dev-secret-change-in-production" +} + +// JWTSecret 导出 JWT 签名密钥的解析逻辑 +// +// 为什么导出：auth_handler 签发登录 token 必须与本中间件用同一把密钥， +// 单点维护密钥优先级（env > yaml > 默认值），避免两处逻辑漂移 +func JWTSecret(cfg *config.Config) string { + return getJWTSecret(cfg) +} + +// bearerFromHeader 从 Authorization 头提取 Bearer token（无前缀时原样返回） +func bearerFromHeader(c *gin.Context) string { + tokenStr := c.GetHeader("Authorization") + if len(tokenStr) > 7 && tokenStr[:7] == "Bearer " { + return tokenStr[7:] + } + return tokenStr +} + +// ValidateJWT 校验一个 JWT 字符串，返回 claims +// +// 供两处复用： +// - Auth 中间件的业务 API JWT 路径 +// - /api/v1/kb/admin/* 的面板 JWT 通道 +// +// 校验点：HMAC 签名算法 + 签名有效 +（jwt/v5 默认校验 exp 过期） +func ValidateJWT(cfg *config.Config, tokenStr string) (jwt.MapClaims, bool) { + if tokenStr == "" { + return nil, false + } + jwtSecret := getJWTSecret(cfg) + token, err := jwt.Parse(tokenStr, func(t *jwt.Token) (interface{}, error) { + if _, ok := t.Method.(*jwt.SigningMethodHMAC); !ok { + return nil, fmt.Errorf("非预期的签名算法: %v", t.Header["alg"]) + } + return []byte(jwtSecret), nil + }) + if err != nil || !token.Valid { + return nil, false + } + claims, ok := token.Claims.(jwt.MapClaims) + return claims, ok +} + +// injectJWTClaims 把 JWT claims 中的用户信息注入 gin Context +// +// 下游 handler（如 /auth/profile、/auth/refresh）从 Context 读取身份 +func injectJWTClaims(c *gin.Context, claims jwt.MapClaims) { + if sub, ok := claims["sub"].(string); ok { + c.Set("user_id", sub) + } + if role, ok := claims["role"].(string); ok { + c.Set("user_role", role) + } + c.Set("auth_mode", "jwt") +} diff --git a/internal/model/entity/entity.go b/internal/model/entity/entity.go new file mode 100644 index 0000000..97802ed --- /dev/null +++ b/internal/model/entity/entity.go @@ -0,0 +1,61 @@ +package entity + +import "time" + +// EMR 电子病历实体（对应数据库表 emr） +type EMR struct { + ID int64 `json:"id" gorm:"primaryKey;autoIncrement"` + PatientID string `json:"patient_id" gorm:"index;not null"` + DoctorID string `json:"doctor_id" gorm:"index"` + Draft string `json:"draft" gorm:"type:text"` // 病历全文 + Structured string `json:"structured" gorm:"type:json"` // 结构化字段(JSON) + Status string `json:"status" gorm:"index"` // success/need_revision/draft + SessionID string `json:"session_id" gorm:"index"` // Agent会话ID + IsFinal bool `json:"is_final" gorm:"default:false"` // 是否为最终版 + CreatedAt time.Time `json:"created_at"` + UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"` +} + +// Prescription 处方实体（对应数据库表 prescription） +type Prescription struct { + ID int64 `json:"id" gorm:"primaryKey;autoIncrement"` + PatientID string `json:"patient_id" gorm:"index;not null"` + DoctorID string `json:"doctor_id" gorm:"index"` + SessionID string `json:"session_id" gorm:"index"` + Draft string `json:"draft" gorm:"type:text"` // 处方全文 + FormulaName string `json:"formula_name"` // 方剂名 + Herbs string `json:"herbs" gorm:"type:json"` // 药材列表(JSON) + Status string `json:"status" gorm:"index"` // success/blocked/need_review + Blocked bool `json:"blocked" gorm:"default:false"` // 是否被规则拦截 + Warnings string `json:"warnings" gorm:"type:json"` // 警告列表(JSON) + Approved bool `json:"approved" gorm:"default:false"` // 医生是否已审核 + ApprovedBy string `json:"approved_by"` // 审核医生ID + CreatedAt time.Time `json:"created_at"` + UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"` +} + +// AuditLog 审计日志实体（对应数据库表 audit_log） +// 记录所有关键操作，满足医疗合规要求 +type AuditLog struct { + ID int64 `json:"id" gorm:"primaryKey;autoIncrement"` + Action string `json:"action" gorm:"index"` // emr_create/emr_update/rx_generate/rx_approve + UserID string `json:"user_id" gorm:"index"` // 操作人 + TargetType string `json:"target_type"` // emr/prescription + TargetID string `json:"target_id" gorm:"index"` // 目标ID + Detail string `json:"detail" gorm:"type:text"` // 操作详情 + IPAddress string `json:"ip_address"` // 操作IP + CreatedAt time.Time `json:"created_at"` +} + +// KnowledgeDoc 知识库文档实体（对应数据库表 knowledge_doc） +type KnowledgeDoc struct { + ID int64 `json:"id" gorm:"primaryKey;autoIncrement"` + Title string `json:"title" gorm:"index"` + Category string `json:"category" gorm:"index"` // 方剂/药典/指南/病历模板 + Content string `json:"content" gorm:"type:longtext"` + Source string `json:"source"` // 来源 + MaxKBID string `json:"maxkb_id"` // MaxKB中的文档ID + Status string `json:"status" gorm:"default:pending"` // pending/vectorized/failed + CreatedAt time.Time `json:"created_at"` + UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"` +} diff --git a/internal/router/router.go b/internal/router/router.go new file mode 100644 index 0000000..c63329c --- /dev/null +++ b/internal/router/router.go @@ -0,0 +1,462 @@ +package router + +import ( + "fmt" + "log" + "net/http" + "os" + "path/filepath" + "strconv" + "strings" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/handler" + "tcm-agent/internal/kb" + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/middleware" + "tcm-agent/internal/service" + "tcm-agent/internal/tool" + tool_types "tcm-agent/internal/types" + + "github.com/gin-gonic/gin" +) + +// ======================================================================== +// 路由注册 +// ======================================================================== +// 完整初始化链： +// config → llm.InitLLM (工厂+路由+降级) → agent.InitRunner → router.Setup +// +// 不同场景的 Agent 自动使用不同模型： +// /emr/generate → "emr-generator" 场景 → DeepSeek/gpt-4o +// /prescription/... → "prescription" 场景 → GPT-4o/DeepSeek +// /agent/chat → 通用对话 → 默认模型 +// ======================================================================== + +// Setup 注册所有 HTTP 路由 +// +// 参数： +// router - Agent 引擎（Runner） +// cfg - 全局配置 +// llmRouter - 模型路由器（各 Handler 可按需使用） +// +// 返回： +// http.Handler 可直接传给 http.Server +func Setup(runner *agent.Runner, cfg *config.Config, llmRouter *llm.ModelRouter) http.Handler { + // 创建 Gin 引擎 + r := gin.New() + + // 全局中间件 + r.Use(gin.CustomRecovery(func(c *gin.Context, recovered any) { + // 把 panic 的完整堆栈打到日志，方便排查（默认 Recovery 会吞掉堆栈） + log.Printf("[PANIC] %v", recovered) + c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{ + "code": 500, + "message": fmt.Sprintf("服务器内部错误: %v", recovered), + }) + c.Abort() + })) + r.Use(middleware.Logger()) // 请求日志 + r.Use(middleware.CORS()) // 跨域支持 + r.Use(middleware.Auth(cfg)) // JWT 鉴权 + + // 健康检查（无需鉴权） + r.GET("/health", func(c *gin.Context) { + // 顺便返回当前模型路由信息，方便排查 + sceneCount := 0 + if llmRouter != nil { + sceneCount = len(llmRouter.ListRoutes()) + } + c.JSON(200, gin.H{ + "status": "ok", + "service": "tcm-agent", + "model_routes": sceneCount, + }) + }) + + // KB DB 健康检查（无需鉴权）：方便排查 DB 是否就绪 + // 用法：curl http://localhost:18123/kb/health + r.GET("/kb/health", func(c *gin.Context) { + // 直接调一次 KBListLibraries 验证 dao.DB 是否真的可用 + // （内部有 if DB == nil 拦截） + _, err := service.KBHealthCheck() + if err != nil { + c.JSON(200, gin.H{"status": "fail", "error": err.Error()}) + return + } + c.JSON(200, gin.H{"status": "ok"}) + }) + + // ======================================================================== + // API v1 路由组 + // ======================================================================== + v1 := r.Group("/api/v1") + + // ========== 管理前端登录鉴权 ========== + // /admin SPA 的登录体系：login 换 JWT（中间件放行）、refresh 续签、profile 会话校验 + // 签发的 JWT 与业务 API 的 JWT 校验共用一把密钥，token 天然可调所有接口 + authHandler := handler.NewAuthHandler(cfg) + authGroup := v1.Group("/auth") + { + authGroup.POST("/login", authHandler.Login) // 中间件已放行，无需 token + authGroup.POST("/refresh", authHandler.Refresh) // 需带仍有效的 JWT + authGroup.GET("/profile", authHandler.Profile) // 需带仍有效的 JWT + } + + // ========== 病历相关接口 ========== + emr := v1.Group("/emr") + { + // 场景名从配置中读取，决定用哪个模型 + emrScene := getScene(cfg, "emr-generator") + emrHandler := handler.NewEMRHandler(runner, emrScene) + + emr.POST("/generate", emrHandler.Generate) + emr.POST("/qa", emrHandler.KnowledgeQA) + emr.GET("/:id", emrHandler.GetByID) + emr.PUT("/:id", emrHandler.Update) + } + + // ========== 处方相关接口 ========== + rx := v1.Group("/prescription") + { + rxScene := getScene(cfg, "prescription") + rxHandler := handler.NewPrescriptionHandler(runner, rxScene) + + rx.POST("/generate", rxHandler.Generate) + rx.POST("/validate", rxHandler.Validate) + rx.GET("/:id", rxHandler.GetByID) + rx.POST("/:id/approve", rxHandler.Approve) + } + + // ========== 知识库相关接口 ========== + know := v1.Group("/knowledge") + { + kbHandler := handler.NewKnowledgeHandler(runner) + know.POST("/search", kbHandler.Search) + know.POST("/ingest", kbHandler.Ingest) + } + + // ========== 本地知识库后台管理 ========== + // V1 不依赖 MaxKB：直接读写 z_xk.xk_kb_* 表，前端单页放在 /kb/view + // + // Embedder 在 V1 是 NoopEmbedder（不做向量化）， + // V2 接入 BGE-M3 时在这里换 NewEmbedder(cfg.KB.EmbeddingProvider, cfg.KB.EmbeddingAPIKey) + kbEmbedder := kb.NewEmbedder("noop", "") + kbLibSvc := kb.NewLibraryService(kbEmbedder) + kbSearcher := kb.NewSearcher(kbEmbedder) + kbAdminHandler := handler.NewKBAdminHandler(kbLibSvc, kbSearcher) + kbGroup := v1.Group("/kb/admin") + { + // 库管理 + kbGroup.GET("/libraries", kbAdminHandler.ListLibraries) + kbGroup.GET("/libraries/:id", kbAdminHandler.GetLibrary) + kbGroup.POST("/libraries", kbAdminHandler.CreateLibrary) + kbGroup.DELETE("/libraries/:id", kbAdminHandler.DeleteLibrary) + // 文档管理 + kbGroup.GET("/libraries/:id/docs", kbAdminHandler.ListDocs) + kbGroup.POST("/docs/import", kbAdminHandler.ImportDocument) + kbGroup.GET("/docs/:id", kbAdminHandler.GetDoc) + kbGroup.DELETE("/docs/:id", kbAdminHandler.DeleteDoc) + // 分段管理 + kbGroup.GET("/docs/:id/chunks", kbAdminHandler.ListChunks) + kbGroup.PUT("/chunks/:id", kbAdminHandler.UpdateChunk) + // 分段批量启停/删除（管理前端多选操作；gin 1.6+ 支持静态段与 :id 参数段共存） + kbGroup.PUT("/chunks/batch", kbAdminHandler.BatchUpdateChunks) + // 文档重新分段（用新 max_len/overlap 重切，不用删除重传） + kbGroup.POST("/docs/:id/rechunk", kbAdminHandler.RechunkDocument) + // 工具 + kbGroup.POST("/search", kbAdminHandler.Search) + kbGroup.POST("/embed", kbAdminHandler.Embed) + + // 药品抓取定时任务（中药材+别名 → 知识库；调度器在 main 启动） + crawlHandler := handler.NewKBCrawlHandler() + kbGroup.GET("/crawl/sources", crawlHandler.ListSources) + kbGroup.GET("/crawl/tasks", crawlHandler.ListTasks) + kbGroup.POST("/crawl/tasks", crawlHandler.CreateTask) + kbGroup.PUT("/crawl/tasks/:id", crawlHandler.UpdateTask) + kbGroup.DELETE("/crawl/tasks/:id", crawlHandler.DeleteTask) + kbGroup.POST("/crawl/tasks/:id/run", crawlHandler.RunTask) + kbGroup.GET("/crawl/tasks/:id/logs", crawlHandler.ListLogs) + } + + // ========== 本地知识库前端单页（HTML+Vue CDN） ========== + // 访问 /kb/view 直接打开 view/index.html（开发阶段无需鉴权） + viewDir := filepath.Join("view") + r.StaticFS("/kb/view", http.Dir(viewDir)) + + // ========== Agent 运行观测面板（HTML+Vue CDN 单页） ========== + // "/" 是面板主入口（首页仪表盘 + 左侧菜单），/agent/view 保留兼容旧入口。 + // 页面本身公开（无敏感数据），数据 API 走口令（X-KB-Admin-Password，与 KB 页共用） + // 或 Bearer SharedSecret（PHP 对接用） + r.StaticFile("/", filepath.Join("view", "agent.html")) + r.StaticFile("/agent/view", filepath.Join("view", "agent.html")) + + // ========== 独立管理前端 /admin（Vue3 SPA 构建产物） ========== + // 前端项目 nl-tcm-agent-admin 执行 pnpm build 后产物落在 view/admin-dist， + // 这里不用 r.Static 挂 wildcard——SPA 的 history 路由（如 /admin/runs）刷新时 + // 磁盘上没有对应文件，静态文件服务器会直接 404； + // 改在 NoRoute 里统一处理：文件存在发文件，不存在回退 index.html（history 路由刷新可用） + adminDist := filepath.Join("view", "admin-dist") + r.NoRoute(func(c *gin.Context) { + p := c.Request.URL.Path + if p != "/admin" && !strings.HasPrefix(p, "/admin/") { + c.JSON(404, gin.H{"code": 404, "message": "路由不存在: " + p}) + return + } + // 尝试把路径映射到构建产物里的真实文件（js/css/图片等资源） + rel := strings.TrimPrefix(strings.TrimPrefix(p, "/admin"), "/") + if rel != "" { + full := filepath.Join(adminDist, filepath.Clean(rel)) + // 防路径穿越：Clean 后必须仍在 admin-dist 目录内 + if strings.HasPrefix(full, adminDist) { + if st, err := os.Stat(full); err == nil && !st.IsDir() { + c.File(full) + return + } + } + } + // 非真实文件（首页或 history 深链）：回退 index.html + index := filepath.Join(adminDist, "index.html") + if _, err := os.Stat(index); err == nil { + c.File(index) + return + } + c.JSON(404, gin.H{ + "code": 404, + "message": "管理前端未构建：请在 nl-tcm-agent-admin 目录执行 pnpm build（产物输出到 view/admin-dist）", + }) + }) + + // ========== Agent 会话接口 ========== + // registerModelTest：模型连通性测试的 handler 在 agentGroup 块内创建 + // （依赖 enhancerSvc），但按 REST 语义注册到下方 modelGroup + var registerModelTest gin.HandlerFunc + agentGroup := v1.Group("/agent") + { + agentHandler := handler.NewAgentHandler(runner) + agentGroup.POST("/chat", agentHandler.Chat) + agentGroup.GET("/session/:id", agentHandler.GetSession) + + // 知识增强端点（给 PHP 端 TcmAgentClient 调用） + // PHP 拼好 messages 后调这个端点：Go 端负责 KB 检索 + LLM 调用 + 步骤记录 + maxkbClient := tool.NewMaxKBClient(cfg.MaxKB) + enhancerSvc := service.NewEnhancerService(maxkbClient, llmRouter, nil, cfg) + // V1：注入本地知识库检索器（默认走 ai_kb_source=local） + enhancerSvc.WithLocalSearcher(kbSearcher) + // 把 Runner 注册的工具集注入 EnhancerService，让 ReactLoop 路径可触发 Function Calling + // 注意：这里转换 []agent.Tool → map[string]types.Tool（去重按 Tool.Name()） + if runner != nil { + toolMap := make(map[string]tool_types.Tool) + for _, t := range runner.GetTools() { + toolMap[t.Name()] = t + } + enhancerSvc.WithTools(toolMap) + } + enhancerHandler := handler.NewEnhancerHandler(enhancerSvc) + + // ---------- 稳定性加固：enhance 并发限流（信号量） ---------- + // 每个 enhance 请求要占用一整条 LLM 调用链（10s~2min）， + // 上游 PHP 若出现重试风暴，无限并发会打爆 LLM 配额并拖垮本服务。 + // 用带缓冲 channel 做信号量：满 16 个并发时直接 503 快速失败， + // 让 PHP 端走自己的降级逻辑（直连模式），而不是排队堆积超时 + enhanceSem := make(chan struct{}, 16) + // 注册并发探针：面板「系统状态」Tab 通过 /agent/system 读当前并发/上限 + // 用回调注入避免 service 反向依赖 router + service.SetConcurrencyProbe(func() (int, int) { + return len(enhanceSem), cap(enhanceSem) + }) + agentGroup.POST("/enhance", func(c *gin.Context) { + select { + case enhanceSem <- struct{}{}: + defer func() { <-enhanceSem }() + enhancerHandler.Enhance(c) + default: + c.JSON(http.StatusServiceUnavailable, gin.H{ + "code": 503, + "message": "Agent 并发已满（16），请稍后重试或走直连模式", + }) + } + }) + + // ========== 运行轨迹观测接口（/agent/view 面板数据源） ========== + // 数据来自 Go 进程内的 RunLog 环形缓冲（最近 200 次运行）， + // 走全局 Auth 中间件：面板带 X-KB-Admin-Password 口令头（与 KB 后台共用）， + // PHP 对接走 Bearer SharedSecret，两条鉴权路径互不影响 + + // 运行列表（摘要，不含 step detail 全文） + // GET /api/v1/agent/runs?limit=50&scene=medical_record&status=1 + agentGroup.GET("/runs", func(c *gin.Context) { + limit, _ := strconv.Atoi(c.DefaultQuery("limit", "50")) + status, _ := strconv.Atoi(c.DefaultQuery("status", "0")) + scene := c.Query("scene") + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": service.RunLogList(limit, scene, status), + }) + }) + + // 单次运行详情（含完整 steps 时间线） + // GET /api/v1/agent/runs/123 + agentGroup.GET("/runs/:id", func(c *gin.Context) { + id, err := strconv.ParseInt(c.Param("id"), 10, 64) + if err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"code": 400, "message": "id 必须是数字"}) + return + } + rec, ok := service.RunLogGet(id) + if !ok { + c.JSON(404, gin.H{"code": 404, "message": "记录不存在（可能已被环形缓冲覆盖或服务重启）"}) + return + } + c.JSON(200, gin.H{"code": 200, "data": rec}) + }) + + // 聚合统计（成功率/平均耗时/token 消耗/按场景分布） + // GET /api/v1/agent/stats + agentGroup.GET("/stats", func(c *gin.Context) { + c.JSON(200, gin.H{"code": 200, "data": service.RunLogStats()}) + }) + + // ========== AI 生成历史（DB 长期数据，只读） ========== + // 与 /runs（内存环形缓冲，最近 200 条）互补： + // 这里读 PHP 落库的 xk_ai_generation(_step)，管理前端「历史记录」页数据源 + historyHandler := handler.NewHistoryHandler() + agentGroup.GET("/history", historyHandler.List) + agentGroup.GET("/history/scenes", historyHandler.Scenes) + agentGroup.GET("/history/:id", historyHandler.Detail) + + // ========== 观测与调试接口（面板「实时日志/系统状态/调试工具/配置总览」数据源） ========== + // 全部只读或无持久副作用；日志可能含 PHI（debug 开关打开时），必须走 Auth + observeHandler := handler.NewObserveHandler(enhancerSvc) + agentGroup.GET("/logs", observeHandler.Logs) // 增量日志 + agentGroup.GET("/system", observeHandler.System) // 进程运行时状态 + agentGroup.GET("/config", observeHandler.Config) // Agent 配置只读视图 + agentGroup.POST("/guard-test", observeHandler.GuardTest) // 医疗守卫测试台 + agentGroup.POST("/kb-test", observeHandler.KBTest) // 知识库检索测试 + + // 模型连通性测试挂在 modelGroup 语义更合适，但 handler 需要 enhancerSvc， + // 而 modelGroup 在下方定义——这里先存引用，注册放到 modelGroup 代码块里 + registerModelTest = observeHandler.ModelTest + } + + // ========== 模型管理接口（运维用） ========== + modelGroup := v1.Group("/models") + { + // 模型连通性测试（面板「调试工具」Tab）：真实调一次 LLM（max_tokens 64） + // POST /api/v1/models/test body: {"provider":"", "message":""} + if registerModelTest != nil { + modelGroup.POST("/test", registerModelTest) + } + modelGroup.GET("/routes", func(c *gin.Context) { + if llmRouter == nil { + c.JSON(503, gin.H{"error": "模型路由未初始化"}) + return + } + // fallbacks / default_provider 一并返回：管理前端「模型管理」页 + // 需要画降级链可视化（主模型 → 降级1 → 降级2），数据来自 config.yaml + fallbacks := map[string][]string{} + defaultProvider := "" + if cfg != nil { + fallbacks = cfg.LLM.FallbackChains + defaultProvider = cfg.LLM.DefaultProvider + } + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "routes": llmRouter.ListRoutes(), + "fallbacks": fallbacks, + "default_provider": defaultProvider, + }) + }) + + modelGroup.POST("/route", func(c *gin.Context) { + // 动态注册新路由（热更新，无需重启） + var req struct { + Scene string `json:"scene" binding:"required"` + Provider string `json:"provider" binding:"required"` + } + if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": "参数错误"}) + return + } + llmRouter.RegisterRoute(req.Scene, req.Provider) + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "message": "路由已更新", + "scene": req.Scene, + "provider": req.Provider, + }) + }) + + // ★ 主动失效"生效 LLM 配置"缓存 + // 使用场景：PHP 后台"模型配置"Tab 改完 provider/model/key 后调一下本接口， + // 让 Go 端下一次请求时立刻从 DB 读取最新配置（无需等 60s TTL 自然过期） + // 鉴权：复用全局 middleware.Auth（需带 Authorization） + modelGroup.POST("/invalidate-cache", func(c *gin.Context) { + llm.InvalidateConfigClientCache() + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "message": "Go 端 LLM 配置缓存已失效，下次请求将重新从 DB 读取", + }) + }) + + // ★ 查询当前生效的 LLM 配置（运维排查用） + // 走全局 Auth（口令头或 Bearer 均可），返回值已脱敏（api_key 只出后 4 位） + modelGroup.GET("/active-config", func(c *gin.Context) { + // 直读 DB（绕过缓存），保证看到的是最新数据 + fallback := "" + if cfg != nil { + fallback = cfg.LLM.DefaultProvider + } + resolved, err := llm.PeekActiveLLMConfig(fallback) + if err != nil { + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 500, + "message": err.Error(), + "hint": "DB 解析失败，请检查 dao.DB 是否就绪或 xk_system_config 是否配置", + }) + return + } + // 脱敏：不返回完整 api_key，仅返回后 4 位 + keyTail := "" + if len(resolved.APIKey) > 4 { + keyTail = resolved.APIKey[len(resolved.APIKey)-4:] + } + c.JSON(200, gin.H{ + "code": 200, + "data": gin.H{ + "provider": resolved.Provider, + "model": resolved.Model, + "api_url": resolved.APIURL, + "api_key_id": resolved.APIKeyID, + "api_key_tail": keyTail, + "source": resolved.Source, + }, + }) + }) + } + + return r +} + +// getScene 从配置中获取场景对应的模型名 +// +// 优先级： +// config.LLM.Routes[sceneName] → 默认值 +func getScene(cfg *config.Config, defaultScene string) string { + if cfg == nil || cfg.LLM.Routes == nil { + return "" + } + // 尝试常见变体 + candidates := []string{ + defaultScene, + defaultScene + "-model", + defaultScene + "-scene", + } + for _, c := range candidates { + if v, ok := cfg.LLM.Routes[c]; ok { + return v + } + } + return "" +} diff --git a/internal/rule/rule_engine.go b/internal/rule/rule_engine.go new file mode 100644 index 0000000..a164262 --- /dev/null +++ b/internal/rule/rule_engine.go @@ -0,0 +1,234 @@ +package rule + +import ( + "fmt" + "strings" +) + +// ======================================================================== +// 规则引擎（独立包，不依赖 agent 包） +// ======================================================================== +// 设计原则： +// - 规则引擎是"硬约束"，必须独立于 LLM 运行 +// - 不依赖 agent 包，避免循环引用 +// - 输入是纯文本 + 患者信息，输出是警告列表 + 拦截标志 +// +// 使用方式： +// checker := rule.NewPrescriptionValidator() +// warnings, blocked := checker.Validate(prescriptionText, &rule.PatientInfo{...}) +// ======================================================================== + +// ========== 配伍禁忌规则 ========== + +// eighteenAnti 十八反：绝对禁止同用的药对 +// +// 中医经典配伍禁忌，源自《神农本草经》： +// "甘草反甘遂、大戟、芫花、海藻" +// "乌头反贝母、瓜蒌、半夏、白蔹、白及" +// "藜芦反人参、沙参、丹参、玄参、苦参、细辛、芍药" +var eighteenAnti = map[string][]string{ + "甘草": {"甘遂", "大戟", "芫花", "海藻"}, + "乌头": {"贝母", "瓜蒌", "半夏", "白蔹", "白及"}, + "藜芦": {"人参", "沙参", "丹参", "玄参", "苦参", "细辛", "芍药"}, +} + +// nineteenFear 十九畏：原则上不宜同用 +// +// 源自《药性论》等文献： +// "硫黄畏朴硝，水银畏砒霜，狼毒畏密陀僧..." +var nineteenFear = map[string]string{ + "硫黄": "朴硝", "水银": "砒霜", "狼毒": "密陀僧", + "巴豆": "牵牛", "丁香": "郁金", "牙硝": "三棱", + "川乌": "犀角", "草乌": "犀角", "人参": "五灵脂", "官桂": "赤石脂", +} + +// ========== 剂量上限规则（《中国药典》2020版） ========== +// +// 安全剂量上限（克/日），超过需要特殊标注或禁止。 +// 数据来源：《中华人民共和国药典》2020年版 一部 +var doseLimit = map[string]float64{ + "麻黄": 9, // 常用3-9g，超量可致心悸 + "附子": 15, // 常用3-15g，超量有毒 + "细辛": 3, // 常用1-3g，超量伤肾 + "朱砂": 0.5, // 有毒，极量0.5g + "雄黄": 0.1, // 有毒 + "大黄": 15, // 常用3-15g + "桂枝": 10, // 常用3-10g + "石膏": 60, // 常用15-60g + "知母": 12, // 常用6-12g + "甘草": 10, // 常用2-10g，长期大剂量致水肿 +} + +// ========== 孕妇慎用/禁用药 ========== +// +// 分为"禁用"（毒性/破血）和"慎用"（需医师评估） +// 参考：《中国药典》妊娠禁忌表 +var pregnancyRisk = map[string]string{ + // 禁用（毒性/破血） + "附子": "禁用", "乌头": "禁用", "半夏": "禁用", "南星": "禁用", + "桃仁": "禁用", "红花": "禁用", "三棱": "禁用", "莪术": "禁用", + "水蛭": "禁用", "虻虫": "禁用", "麝香": "禁用", "巴豆": "禁用", + // 慎用 + "大黄": "慎用", "芒硝": "慎用", "枳实": "慎用", "肉桂": "慎用", + "干姜": "慎用", "益母草": "慎用", +} + +// ========== 患者信息（规则引擎的输入） ========== +// +// 独立于 agent 包的类型，避免循环依赖。 +// agent.PrescriptionRequest 在调用规则引擎时转换为此类型。 +type PatientInfo struct { + IsPregnant bool // 是否孕妇 + Allergies []string // 过敏史 + Age int // 年龄（影响剂量） +} + +// ======================================================================== +// 病历质控 +// ======================================================================== + +// EMRQualityChecker 病历质控检查器 +// +// 独立于 LLM，做硬规则校验。 +// 检查项：必填字段、术语规范、格式合规。 +type EMRQualityChecker struct{} + +// NewEMRQualityChecker 创建病历质控器 +func NewEMRQualityChecker() *EMRQualityChecker { return &EMRQualityChecker{} } + +// Check 检查病历质量，返回问题列表 +// +// 检查项： +// 1. 必须包含「主诉」 +// 2. 必须包含「舌象」描述 +// 3. 必须包含「脉象」描述 +// 4. 必须包含「诊断」 +// 5. 口语术语建议替换为标准术语 +func (c *EMRQualityChecker) Check(emrText string) []string { + issues := make([]string, 0) + + // 规则1：必须包含主诉 + if !strings.Contains(emrText, "主诉") && !strings.Contains(emrText, "主 诉") { + issues = append(issues, "【缺失】病历缺少「主诉」字段") + } + + // 规则2：必须包含舌象 + if !strings.Contains(emrText, "舌") { + issues = append(issues, "【缺失】病历缺少「舌象」描述") + } + + // 规则3：必须包含脉象 + if !strings.Contains(emrText, "脉") { + issues = append(issues, "【缺失】病历缺少「脉象」描述") + } + + // 规则4：必须包含诊断 + if !strings.Contains(emrText, "诊断") { + issues = append(issues, "【缺失】病历缺少「诊断」字段") + } + + // 规则5：术语规范化检查（口语→标准术语） + slangMap := map[string]string{ + "胃不舒服": "胃脘不适", "头晕": "眩晕", "心慌": "心悸", + "睡不着": "失眠", "吃不下": "纳差", "拉肚子": "泄泻", + } + for slang, standard := range slangMap { + if strings.Contains(emrText, slang) { + issues = append(issues, fmt.Sprintf("【术语】建议将「%s」改为标准术语「%s」", slang, standard)) + } + } + + return issues +} + +// ======================================================================== +// 处方校验 +// ======================================================================== + +// PrescriptionValidator 处方校验器 +// +// 核心安全组件，执行所有硬性规则检查。 +// 任何处方在到达医生审核前，必须通过此校验。 +type PrescriptionValidator struct{} + +// NewPrescriptionValidator 创建处方校验器 +func NewPrescriptionValidator() *PrescriptionValidator { return &PrescriptionValidator{} } + +// Validate 校验处方，返回 (警告列表, 是否被硬规则拦截) +// +// 参数： +// prescription - 处方文本（自然语言或结构化均可） +// patient - 患者信息（孕妇/过敏/年龄） +// +// 返回： +// warnings - 所有警告信息（含拦截原因） +// blocked - true 表示被硬规则拦截，处方不可通过 +// +// 检查顺序： +// ① 十八反 → ② 十九畏 → ③ 孕妇禁忌 → ④ 过敏冲突 → ⑤ 剂量提醒 +func (v *PrescriptionValidator) Validate(prescription string, patient *PatientInfo) ([]string, bool) { + warnings := make([]string, 0) + blocked := false + + // ===== 规则1：十八反检查（硬拦截） ===== + // 经典配伍禁忌，绝对禁止 + for herb, conflicts := range eighteenAnti { + if strings.Contains(prescription, herb) { + for _, c := range conflicts { + if strings.Contains(prescription, c) { + warnings = append(warnings, + fmt.Sprintf("【十八反-拦截】%s 反 %s，禁止同用！", herb, c)) + blocked = true + } + } + } + } + + // ===== 规则2：十九畏检查（硬拦截） ===== + // 原则上不宜同用 + for a, b := range nineteenFear { + if strings.Contains(prescription, a) && strings.Contains(prescription, b) { + warnings = append(warnings, + fmt.Sprintf("【十九畏-拦截】%s 畏 %s，原则不宜同用！", a, b)) + blocked = true + } + } + + // ===== 规则3：孕妇禁忌检查（硬拦截/警告） ===== + if patient != nil && patient.IsPregnant { + for herb, risk := range pregnancyRisk { + if strings.Contains(prescription, herb) { + if risk == "禁用" { + warnings = append(warnings, + fmt.Sprintf("【孕妇安全-拦截】孕妇禁用 %s！", herb)) + blocked = true + } else { + warnings = append(warnings, + fmt.Sprintf("【孕妇安全-警告】孕妇慎用 %s", herb)) + } + } + } + } + + // ===== 规则4：过敏史检查（硬拦截） ===== + if patient != nil { + for _, allergen := range patient.Allergies { + if allergen != "" && strings.Contains(prescription, allergen) { + warnings = append(warnings, + fmt.Sprintf("【过敏-拦截】处方含过敏原 %s！", allergen)) + blocked = true + } + } + } + + // ===== 规则5：剂量超限检查（仅警告，不拦截） ===== + // 生产环境应解析处方中的精确剂量做对比 + for herb, limit := range doseLimit { + if strings.Contains(prescription, herb) { + warnings = append(warnings, + fmt.Sprintf("【剂量提醒】%s 用量请控制在 %.0fg 以内（药典上限）", herb, limit)) + } + } + + return warnings, blocked +} diff --git a/internal/security/xkaes/xkaes.go b/internal/security/xkaes/xkaes.go new file mode 100644 index 0000000..258339b --- /dev/null +++ b/internal/security/xkaes/xkaes.go @@ -0,0 +1,108 @@ +package xkaes + +import ( + "crypto/aes" + "crypto/cipher" + "crypto/sha256" + "encoding/base64" + "errors" + "strings" +) + +// ======================================================================== +// 萧康云医字段加密复刻包（xkaes） +// ======================================================================== +// 目的：1:1 复刻 PHP App\Core\DatabaseEncryptor 的 AES-256-CBC 解密逻辑， +// 让 Go Agent 直连 z_xk 库时能正确解出 xk_ai_api_key.api_key 字段。 +// +// PHP 端算法（App\Core\DatabaseEncryptor.php）： +// 1. 算法：AES-256-CBC +// 2. 密钥派生：key = SHA-256(ENCRYPT_KEY) → 32 字节 raw（不是 hex 字符串！） +// 3. IV：每次加密随机生成 16 字节，前置于密文一起 base64 +// 4. padding：PKCS#7（OPENSSL_RAW_DATA 即默认 PKCS#7） +// 5. 编码：标准 base64（带 = padding） +// 6. 前缀：明文用 "xk_ase_256_" 标记，便于识别密文 +// +// 密文格式：xk_ase_256_ +// +// 易错点（任一条不对都会解密失败）： +// - 密钥不是直接用 ENCRYPT_KEY，而是 SHA-256 取 32 raw 字节 +// - IV 不是固定值，base64 解码后前 16 字节切出来当 IV +// - Go 的 CBC Decrypter 不会自动去 padding，要手动去 PKCS#7 +// - 不含前缀的串视为未加密旧数据，原样返回（PHP decrypt 第一步就判断） +// ======================================================================== + +// Prefix 加密字段前缀（与 PHP DatabaseEncryptor 保持一致） +const Prefix = "xk_ase_256_" + +// Decrypt 解密用 AES-256-CBC 加密的字符串 +// +// 参数： +// cipherText - 形如 "xk_ase_256_" 的密文； +// 若不含前缀则视为明文，原样返回（兼容历史未加密数据） +// encryptKey - PHP 端 env('ENCRYPT_KEY') 的原始值（任意长度字符串） +// +// 返回： +// 解密后的明文；任何一步出错返回 error +// +// 注意： +// PHP 端 decryptApiKey 在异常时吞错返回空串，Go 端保留 error 便于排查 +func Decrypt(cipherText, encryptKey string) (string, error) { + cipherText = strings.TrimSpace(cipherText) + if cipherText == "" { + // 空串原样返回，与 PHP 一致 + return "", nil + } + + // 不含前缀 = 未加密的旧数据，直接当明文返回 + if !strings.HasPrefix(cipherText, Prefix) { + return cipherText, nil + } + + // 去前缀后做标准 base64 解码 + raw, err := base64.StdEncoding.DecodeString(strings.TrimPrefix(cipherText, Prefix)) + if err != nil { + return "", errors.New("xkaes: base64 解码失败: " + err.Error()) + } + + // IV 固定 16 字节（AES block size） + // 这里的 16 与 PHP openssl_cipher_iv_length('AES-256-CBC') 一致 + if len(raw) < aes.BlockSize { + return "", errors.New("xkaes: 密文长度不足，无法切出 IV") + } + iv := raw[:aes.BlockSize] + body := raw[aes.BlockSize:] + + // 密钥派生：SHA-256(encryptKey) 取 32 字节 raw 二进制 + digest := sha256.Sum256([]byte(encryptKey)) + block, err := aes.NewCipher(digest[:]) + if err != nil { + return "", errors.New("xkaes: 创建 AES cipher 失败: " + err.Error()) + } + + // 密文长度必须是 block size 的整数倍，否则说明密文损坏 + if len(body) == 0 || len(body)%block.BlockSize() != 0 { + return "", errors.New("xkaes: 密文不是 block 对齐的，可能已损坏") + } + + // CBC 解密（在原 buffer 上就地解密，节省一次拷贝） + dst := make([]byte, len(body)) + cipher.NewCBCDecrypter(block, iv).CryptBlocks(dst, body) + + // 去 PKCS#7 padding + // Go 的 CBC Decrypter 不会自动去 padding，必须手动去 + // PHP 的 OPENSSL_RAW_DATA flag 会自动去 padding，行为差异点在这里 + pad := int(dst[len(dst)-1]) + if pad <= 0 || pad > block.BlockSize() || pad > len(dst) { + return "", errors.New("xkaes: 无效的 PKCS#7 padding，密钥可能不对或密文损坏") + } + + // 校验 padding 字节（PKCS#7 要求末尾 pad 个字节都等于 pad） + for i := len(dst) - pad; i < len(dst); i++ { + if int(dst[i]) != pad { + return "", errors.New("xkaes: PKCS#7 padding 字节不一致") + } + } + + return string(dst[:len(dst)-pad]), nil +} diff --git a/internal/service/crawl_service.go b/internal/service/crawl_service.go new file mode 100644 index 0000000..1cefac8 --- /dev/null +++ b/internal/service/crawl_service.go @@ -0,0 +1,471 @@ +package service + +import ( + "context" + "fmt" + "log" + "strings" + "sync" + "time" + "unicode/utf8" + + "tcm-agent/internal/crawler" + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// ======================================================================== +// CrawlService —— 药品抓取的运行编排 + 进程内定时调度 +// ======================================================================== +// 两个入口： +// 1. 手动触发：面板点「立即抓取」→ handler 调 TriggerCrawlTask（异步跑） +// 2. 定时触发：StartCrawlScheduler 常驻 goroutine 每分钟检查到期任务 +// +// 一次运行的完整流程（runCrawl）： +// 加载任务 → 建运行日志(running) → 抓索引 → 按游标切本批 URL → +// 逐个抓详情+解析 → upsert 到目标知识库（按药名判重）→ +// 更新游标/日志终态/任务摘要 → 刷新库统计 +// +// 并发控制： +// - 同一任务同一时刻只允许一次运行（crawlRunning 内存标记） +// - 全局同一时刻只跑一个抓取任务（信号量容量 1）——抓取是 IO 慢活， +// 串行既保护源站也避免多任务写同一库的统计竞态 +// ======================================================================== + +// crawl 运行状态（内存标记；重启后自然清零，DB 里 running 状态由启动时校正） +var ( + crawlMu sync.Mutex + crawlRunning = map[uint]bool{} + // 全局串行信号量：容量 1，多任务同时到期时排队执行 + crawlSem = make(chan struct{}, 1) +) + +// CrawlTaskRunning 查询某任务是否正在运行（API 列表展示用） +func CrawlTaskRunning(id uint) bool { + crawlMu.Lock() + defer crawlMu.Unlock() + return crawlRunning[id] +} + +// markCrawlRunning 尝试标记任务开始运行；已在运行返回 false +func markCrawlRunning(id uint) bool { + crawlMu.Lock() + defer crawlMu.Unlock() + if crawlRunning[id] { + return false + } + crawlRunning[id] = true + return true +} + +// unmarkCrawlRunning 清除运行标记 +func unmarkCrawlRunning(id uint) { + crawlMu.Lock() + defer crawlMu.Unlock() + delete(crawlRunning, id) +} + +// TriggerCrawlTask 触发一次抓取（异步） +// +// 同步做完所有"可立即拒绝"的校验（任务存在/启用/未在运行/源合法）， +// 通过后丢 goroutine 后台跑，立即返回给前端——抓取一批要几分钟，HTTP 不能等 +func TriggerCrawlTask(taskID uint, trigger string) error { + task, err := dao.KBCrawlTaskGet(taskID) + if err != nil { + return err + } + if task.Status != 1 { + return fmt.Errorf("任务已禁用，请先启用再触发") + } + if _, ok := crawler.GetSource(task.Source); !ok { + return fmt.Errorf("抓取源 %s 不存在", task.Source) + } + if _, err := dao.KBGetLibrary(task.LibraryID); err != nil { + return fmt.Errorf("目标知识库不存在（id=%d），请先在知识库管理里创建", task.LibraryID) + } + if !markCrawlRunning(taskID) { + return fmt.Errorf("任务正在运行中，请等待本次完成") + } + go func() { + defer unmarkCrawlRunning(taskID) + // 全局串行：等别的抓取任务跑完（保护源站 + 避免统计竞态） + crawlSem <- struct{}{} + defer func() { <-crawlSem }() + // 排队等待期间任务可能被用户禁用或改配置： + // 拿到执行权后重读最新配置再跑，避免按触发时的旧快照执行 + fresh, err := dao.KBCrawlTaskGet(taskID) + if err != nil { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 排队后重读失败（可能已删除），跳过: %v", taskID, err) + return + } + if fresh.Status != 1 { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 排队期间被禁用，跳过本次运行", taskID) + return + } + runCrawl(fresh, trigger) + }() + return nil +} + +// StartCrawlScheduler 启动定时调度器（main 里调用一次） +// +// 每 60s 醒来检查所有启用的非手动任务是否到期，到期的异步触发。 +// 用轮询而非精确定时器：任务量小（个位数），分钟级精度足够，逻辑最简单 +func StartCrawlScheduler() { + go func() { + // 启动时先校正一遍"孤儿 running"状态： + // 上次进程崩溃/重启时正在跑的任务，DB 里 last_status 会永远停在 running， + // 面板会一直显示进行中——这里统一改成 failed 并注明原因 + fixOrphanRunning() + + ticker := time.NewTicker(60 * time.Second) + defer ticker.Stop() + log.Printf("[Crawl] 定时调度器已启动（每分钟检查到期任务）") + for range ticker.C { + checkDueTasks() + } + }() +} + +// fixOrphanRunning 把因进程重启滞留在 running 的任务/日志校正为 failed +func fixOrphanRunning() { + tasks, err := dao.KBCrawlTaskList() + if err != nil { + return + } + now := int(time.Now().Unix()) + for _, t := range tasks { + if t.LastStatus == "running" { + _ = dao.KBCrawlTaskUpdate(t.ID, map[string]any{ + "last_status": "failed", + "last_message": "服务重启中断（进程退出时任务未完成）", + }) + // 对应的运行中日志也补终态 + if logs, err := dao.KBCrawlLogList(t.ID, 5); err == nil { + for _, lg := range logs { + if lg.Status == "running" && lg.FinishedAt == 0 { + _ = dao.KBCrawlLogFinish(lg.ID, map[string]any{ + "status": "failed", "finished_at": now, + "message": "服务重启中断", + }) + } + } + } + } + } +} + +// checkDueTasks 扫描启用任务，把到期的触发执行 +func checkDueTasks() { + tasks, err := dao.KBCrawlTaskList() + if err != nil { + return + } + now := time.Now() + for _, t := range tasks { + if t.Status != 1 || t.ScheduleType == "" || t.ScheduleType == "manual" { + continue + } + if CrawlTaskRunning(t.ID) { + continue + } + if crawlDue(&t, now) { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d「%s」到期，定时触发", t.ID, t.Name) + if err := TriggerCrawlTask(t.ID, "schedule"); err != nil { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 定时触发失败: %v", t.ID, err) + } + } + } +} + +// crawlDue 判断任务是否到期 +// +// 三种调度语义（都基于本地时区）： +// - interval：距上次运行 >= interval_hours 小时（从未运行视为立即到期） +// - daily： 今天的 run_at_hour 整点已过，且上次运行早于该时点 +// - weekly： 本周 run_at_weekday 的 run_at_hour 已过，且上次运行早于该时点 +func crawlDue(t *dao.KBCrawlTaskRow, now time.Time) bool { + last := time.Unix(int64(t.LastRunAt), 0) + switch t.ScheduleType { + case "interval": + hours := t.IntervalHours + if hours < 1 { + hours = 24 + } + return t.LastRunAt == 0 || now.Sub(last) >= time.Duration(hours)*time.Hour + case "daily": + due := time.Date(now.Year(), now.Month(), now.Day(), t.RunAtHour, 0, 0, 0, now.Location()) + return now.After(due) && last.Before(due) + case "weekly": + // 找到本周的目标星期（周日=0 与 time.Weekday 语义一致） + offset := t.RunAtWeekday - int(now.Weekday()) + due := time.Date(now.Year(), now.Month(), now.Day(), t.RunAtHour, 0, 0, 0, now.Location()). + AddDate(0, 0, offset) + // 目标时点在未来（本周还没到）则不触发；已过则比对上次运行 + return now.After(due) && last.Before(due) + } + return false +} + +// runCrawl 执行一次抓取（同步；调用方负责放 goroutine + 运行标记） +func runCrawl(task *dao.KBCrawlTaskRow, trigger string) { + src, _ := crawler.GetSource(task.Source) + startAt := int(time.Now().Unix()) + + // 建运行日志 + 任务标记 running + logRow := &dao.KBCrawlLogRow{ + TaskID: task.ID, TriggerType: trigger, + StartedAt: startAt, Status: "running", + } + if err := dao.KBCrawlLogCreate(logRow); err != nil { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 创建运行日志失败: %v", task.ID, err) + return + } + _ = dao.KBCrawlTaskUpdate(task.ID, map[string]any{ + "last_run_at": startAt, "last_status": "running", "last_message": "", + }) + + // 超时预算：索引抓取 ~1min + 每条详情 ~2s（含限速）+ 入库余量 + itemsPerRun := task.ItemsPerRun + if itemsPerRun < 1 { + itemsPerRun = 50 + } + if itemsPerRun > 500 { + itemsPerRun = 500 + } + timeout := time.Duration(itemsPerRun)*3*time.Second + 3*time.Minute + ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), timeout) + defer cancel() + + finish := func(status, msg string, fetched, created, updated, failed int, newOffset int) { + _ = dao.KBCrawlLogFinish(logRow.ID, map[string]any{ + "status": status, "finished_at": int(time.Now().Unix()), + "total_fetched": fetched, "created_docs": created, + "updated_docs": updated, "failed_items": failed, + "message": truncateRunes(msg, 900), + }) + _ = dao.KBCrawlTaskUpdate(task.ID, map[string]any{ + "last_status": status, "last_message": truncateRunes(msg, 450), + "progress_offset": newOffset, + }) + } + + // panic 兜底：抓取解析的是外部 HTML，任何解析路径的意外 panic + // 都不能带崩整个 Agent 服务进程；恢复后把本次运行记为失败、游标原地不动 + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d panic 已恢复: %v", task.ID, r) + finish("failed", fmt.Sprintf("运行异常（panic 已恢复）: %v", r), 0, 0, 0, 0, task.ProgressOffset) + } + }() + + // 1. 抓索引（全量 URL 列表，游标基于它切片） + urls, err := src.FetchIndex(ctx) + if err != nil { + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 索引抓取失败: %v", task.ID, err) + finish("failed", "索引抓取失败: "+err.Error(), 0, 0, 0, 0, task.ProgressOffset) + return + } + + // 2. 游标切片：offset 越界（源站条目变少）自动归零重来 + offset := task.ProgressOffset + if offset < 0 || offset >= len(urls) { + offset = 0 + } + end := offset + itemsPerRun + if end > len(urls) { + end = len(urls) + } + batch := urls[offset:end] + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 开始：总 %d 条，本批 [%d, %d)", task.ID, len(urls), offset, end) + + // 3. 逐条抓详情 + upsert + // + // attempted 记录"实际处理完的条数"——超时中断时游标只推进到断点， + // 而不是整批跳过（否则未抓的条目要等下一整轮才会补上） + var created, updated, failed, attempted int + var failMsgs []string + timedOut := false + for _, u := range batch { + med, err := src.FetchDetail(ctx, u) + if err != nil { + // 上下文超时/取消：当前条没有处理完，不计入 attempted， + // 游标停在这条之前，下次运行从断点续抓 + if ctx.Err() != nil { + timedOut = true + break + } + attempted++ + failed++ + if len(failMsgs) < 3 { + failMsgs = append(failMsgs, err.Error()) + } + continue + } + attempted++ + isNew, err := upsertMedicine(task.LibraryID, med) + if err != nil { + failed++ + if len(failMsgs) < 3 { + failMsgs = append(failMsgs, med.Name+": "+err.Error()) + } + continue + } + if isNew { + created++ + } else { + updated++ + } + } + fetched := created + updated + failed + + // 4. 新游标：只按实际处理量推进；一轮抓完归零（下轮转增量更新模式） + progressed := offset + attempted + newOffset := progressed + roundDone := newOffset >= len(urls) + if roundDone { + newOffset = 0 + } + + // 5. 刷新目标库统计（doc_count/chunk_count 冗余字段） + _ = dao.KBUpdateLibraryStats(task.LibraryID) + + // 6. 终态判定 + 摘要（超时中断视为异常：有产出算 partial，无产出算 failed） + status := "success" + if failed > 0 || timedOut { + if created+updated > 0 { + status = "partial" + } else { + status = "failed" + } + } + msg := fmt.Sprintf("本批 %d 条：新建 %d、更新 %d、失败 %d；进度 %d/%d", + fetched, created, updated, failed, progressed, len(urls)) + if timedOut { + msg += fmt.Sprintf("（运行超时中断，本批只完成 %d/%d，游标停在断点下次续抓）", attempted, len(batch)) + } + if roundDone { + msg += "（一轮抓取完成，游标归零转增量更新）" + } + if len(failMsgs) > 0 { + msg += "；失败示例: " + strings.Join(failMsgs, " | ") + } + log.Printf("[Crawl] 任务 #%d 完成：%s", task.ID, msg) + finish(status, msg, fetched, created, updated, failed, newOffset) +} + +// ---------------------------- 药材 → 知识库映射 ---------------------------- + +// coreSectionOrder 核心检索段落的优先顺序（组装 chunk 正文用） +// +// 为什么选这些：临床开方最关心的字段，且都在几百字内—— +// 性味归经/功效/临床应用/禁忌是处方校验的关键依据。 +// 「来源/生境分布」是源站老版条目的标签（对应新版的 药用部位/产地分布），两套都收 +var coreSectionOrder = []string{ + "性味归经", "功效与作用", "临床应用", "使用禁忌", + "药用部位", "来源", "产地分布", "生境分布", "采收加工", "药材性状", +} + +// upsertMedicine 把一味药材写入知识库（按药名判重：有则更新，无则新建） +// +// 返回 isNew：true=新建文档，false=更新已有文档 +func upsertMedicine(libraryID uint, med *crawler.Medicine) (bool, error) { + content, chunks := buildMedicineContent(med) + + // 文档元数据：别名/拼音/来源 URL（面板文档详情可见，便于溯源） + meta := dao.MarshalMeta(map[string]any{ + "aliases": med.Aliases, + "pinyin": med.Pinyin, + "source_url": med.SourceURL, + "crawled_at": time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), + }) + + existing, err := dao.KBFindDocByTitle(libraryID, med.Name) + if err != nil { + return false, err + } + if existing != nil { + // 已存在：刷新文档正文 + 整体替换分段（幂等，重复抓取内容不膨胀） + if err := dao.KBUpdateDocContent(existing.ID, content, meta, "crawl"); err != nil { + return false, err + } + return false, dao.KBReplaceDocChunks(existing.ID, chunks) + } + + // 不存在：新建文档 + 分段 + doc := &dao.KBDocRow{ + LibraryID: libraryID, + Title: med.Name, + Content: content, + SourceFile: med.SourceURL, + SourceType: "crawl", + MetaJSON: meta, + } + return true, dao.KBInsertDocWithChunks(doc, chunks) +} + +// buildMedicineContent 组装文档正文与检索分段 +// +// 分段策略（检索质量优先）： +// - 分段 1「核心卡」：药名+别名开头（别名参与 FULLTEXT，按别名搜也能命中） +// + 核心段落（性味归经/功效/临床应用/禁忌...），这是检索主力 +// - 分段 2「配伍药方」：方剂内容独立成段（可能很长，且检索意图不同） +// - 其余长段落（植物形态/药理研究/化学成分）只进文档原文，不进分段—— +// 它们对临床检索噪音大于价值，文档详情页仍可完整查看 +func buildMedicineContent(med *crawler.Medicine) (string, []*dao.KBChunkRow) { + // 头行：药名（别名：a、b、c；拼音：xx） + head := med.Name + var headExtra []string + if len(med.Aliases) > 0 { + headExtra = append(headExtra, "别名："+strings.Join(med.Aliases, "、")) + } + if med.Pinyin != "" { + headExtra = append(headExtra, "拼音："+med.Pinyin) + } + if len(headExtra) > 0 { + head += "（" + strings.Join(headExtra, "；") + "）" + } + + // 分段 1：核心卡（按 coreSectionOrder 顺序拼装） + var core strings.Builder + core.WriteString(head) + core.WriteString("\n") + for _, label := range coreSectionOrder { + if text := med.GetSection(label); text != "" { + core.WriteString("\n【" + label + "】" + text) + } + } + chunks := []*dao.KBChunkRow{{ + Title: med.Name, + Content: truncateRunes(core.String(), 1800), + MetaJSON: dao.MarshalMeta(map[string]any{ + "related_questions": med.Aliases, // 别名当关联问题，面板分段列表可见 + }), + }} + + // 分段 2：配伍药方（有才建） + if recipes := med.GetSection("配伍药方"); recipes != "" { + chunks = append(chunks, &dao.KBChunkRow{ + Title: med.Name + "·配伍药方", + Content: truncateRunes(med.Name+"的配伍药方：\n"+recipes, 1800), + }) + } + + // 文档原文：头行 + 全部段落按原始顺序（详情页完整可查） + var full strings.Builder + full.WriteString(head) + full.WriteString("\n") + for _, s := range med.Sections { + full.WriteString("\n【" + s.Label + "】" + s.Text + "\n") + } + full.WriteString("\n来源：" + med.SourceURL) + return full.String(), chunks +} + +// truncateRunes 按 rune 截断（不破坏中文字符边界） +func truncateRunes(s string, max int) string { + if utf8.RuneCountInString(s) <= max { + return s + } + runes := []rune(s) + return string(runes[:max]) + "…" +} diff --git a/internal/service/enhancer.go b/internal/service/enhancer.go new file mode 100644 index 0000000..2cc3443 --- /dev/null +++ b/internal/service/enhancer.go @@ -0,0 +1,948 @@ +package service + +import ( + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "log" + "sort" + "strconv" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/agentcfg" + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/dao" + "tcm-agent/internal/kb" + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/tool" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ======================================================================== +// KnowledgeEnhancer —— 知识增强服务 +// ======================================================================== +// 这是 Go Agent 给 PHP 提供的"知识库增强 + 模型调用"一体化入口。 +// +// 业务定位： +// PHP 端依然负责"提示词拼装 + 业务编排"，但有一类"固定查询"内容 +// （委托调剂规则、煎法、中医字典、ICD-10、药品库等）已经录到 MaxKB， +// Go Agent 接管这部分：从知识库检索 → 追加 system 消息 → 调 LLM → 回原文。 +// +// 数据流： +// PHP POST /api/v1/agent/enhance +// body: { scene, context, messages: [...], kb_enabled } +// ↓ +// [1] 如果 kb_enabled=true： +// - 用 context 关键词调 MaxKB.Search 取 TopK 文档 +// - 把检索结果作为 system 消息插到 messages 头部 +// [2] 按 scene 路由到对应 LLM 调用 Chat +// [3] 记录每一步的 token 用量、耗时（返回给 PHP，PHP 写 xk_ai_generation_step） +// [4] 返回 { content, steps: [...], provider, model } +// +// 设计原则： +// - 不接管提示词拼装：messages 直接来自 PHP，Go 只做"增强 + 调用" +// - 失败可降级：知识库检索失败不阻断，只用原始 messages 调 LLM +// - 可观测：每一步耗时/token 都记录，PHP 据此算成本 +// ======================================================================== + +// EnhancerService 知识增强服务 +type EnhancerService struct { + maxkb *tool.MaxKBClient // MaxKB 客户端（kb_enabled=false 或 source=local 时可为 nil） + localSearch *kb.Searcher // 本地知识库检索器（V1 默认走这条路径） + llmRouter *llm.ModelRouter // 模型路由（按 scene 取 LLM） + llmFallback *llm.FallbackChain + cfg *config.Config + toolRegistry map[string]types.Tool // ReactLoop 用：工具注册表（name → tool）；非空时启用 Function Calling +} + +// resolveMeta resolveClient 的解析元信息（配置来源 + api_key_id） +// +// 为什么用返回值而不是存到 EnhancerService 字段： +// EnhancerService 是单例，/agent/enhance 限流器允许 16 并发—— +// 共享字段会被并发请求互相覆盖（run 记录的 cfg_source/api_key_id 串号 + data race）， +// 用返回值让每个请求协程持有自己的一份，天然并发安全。 +type resolveMeta struct { + APIKeyID int // DB 解析到的 api_key_id（审计用，写入 EnhanceStep.APIKeyID） + CfgSource string // 配置来源：active / yaml_force / yaml_route / yaml_default +} + +// NewEnhancerService 构造函数 +// +// 参数： +// maxkb - MaxKB 客户端（kb 关闭或 source=local 时可传 nil） +// router - 模型路由器（必填） +// fallback - 降级链（可空） +// cfg - 全局配置 +func NewEnhancerService(maxkb *tool.MaxKBClient, router *llm.ModelRouter, fallback *llm.FallbackChain, cfg *config.Config) *EnhancerService { + return &EnhancerService{ + maxkb: maxkb, + llmRouter: router, + llmFallback: fallback, + cfg: cfg, + } +} + +// WithLocalSearcher 注入本地知识库检索器 +// +// 调用方：router.Setup 启动时根据 agentcfg.KB.EmbeddingProvider 构造 Searcher， +// 调用本方法注入。V1 默认走 NoopEmbedder（仅全文检索）。 +func (s *EnhancerService) WithLocalSearcher(searcher *kb.Searcher) *EnhancerService { + s.localSearch = searcher + return s +} + +// WithTools 注入工具注册表（让 ReactLoop 可触发 Function Calling） +// +// 调用方：main.go 启动时若 agent.Runner 已注册工具，把同一份 map 注入给 EnhancerService。 +// 不调用本方法时 toolRegistry 为 nil，ReactLoop 会以纯 chat 模式运行（无工具调用）。 +func (s *EnhancerService) WithTools(tools map[string]types.Tool) *EnhancerService { + s.toolRegistry = tools + return s +} + +// ======================================================================== +// 请求/响应结构（与 PHP TcmAgentClient 严格对齐） +// ======================================================================== + +// EnhanceRequest PHP 发来的增强请求 +type EnhanceRequest struct { + Scene string `json:"scene"` // 场景：medical_record / prescription + Context string `json:"context"` // 检索关键词（如"痰湿中阻 煎法"） + Messages []types.Message `json:"messages"` // PHP 拼好的完整消息列表 + KBEnabled bool `json:"kb_enabled"` // 是否启用知识库检索 + TopK int `json:"top_k,omitempty"` // 检索条数（默认 5） + Provider string `json:"provider,omitempty"` // 强制用某 provider（空则走路由表） + AgentConfig *AgentConfigOpts `json:"agent_config,omitempty"` // 可选：PHP 透传覆盖 DB 中的 Agent 配置（不传则 Go 直读 DB） + // 生成参数（P0 修复：此前 PHP 按场景调的参数在 via-agent 路径被丢弃） + // 0 表示"未显式指定"，走客户端默认（deepseek/spark 默认 0.3 / 4096） + Temperature float64 `json:"temperature,omitempty"` // 生成温度（0-2） + MaxTokens int `json:"max_tokens,omitempty"` // 单次响应 token 上限 +} + +// AgentConfigOpts 可选的 Agent 配置覆盖项（PHP 透传） +// +// 设计：默认情况下 Go Agent 直读 xk_system_config（agentcfg 包）； +// 但 PHP 端如果已经有完整配置视图，可以通过本字段强制覆盖某些项。 +// 所有字段都是指针，nil 表示不覆盖、用 DB 配置。 +type AgentConfigOpts struct { + ReactEnabled *bool `json:"react_enabled,omitempty"` + ReactMaxIterations *int `json:"react_max_iterations,omitempty"` +} + +// EnhanceStep 一次增强调用的过程步骤（写入 xk_ai_generation_step） +type EnhanceStep struct { + StepType string `json:"step_type"` // kb_retrieval / llm_call + Provider string `json:"provider,omitempty"` // llm_call 才填 + Model string `json:"model,omitempty"` // llm_call 才填 + APIKeyID int `json:"api_key_id,omitempty"` + PromptTokens int `json:"prompt_tokens,omitempty"` + CompletionTokens int `json:"completion_tokens,omitempty"` + TotalTokens int `json:"total_tokens,omitempty"` + Usage map[string]any `json:"usage,omitempty"` + DurationMs int `json:"duration_ms"` + StartedAt int64 `json:"started_at"` // unix 秒 + FinishedAt int64 `json:"finished_at"` + Detail string `json:"detail,omitempty"` // 备注（如命中文档数 / 失败原因） + Status int `json:"status"` // 0进行中 1成功 2失败（与 xk_ai_generation.status 一致） + lastMessage *types.Message `json:"-"` // ReactLoop 内部用：缓存 LLM 返回的 Message（不入 JSON） +} + +// EnhanceResponse 返回给 PHP 的结果 +type EnhanceResponse struct { + Content string `json:"content"` // LLM 生成的文本 + Provider string `json:"provider"` // 实际使用的供应商 + Model string `json:"model"` // 实际使用的模型名 + Steps []EnhanceStep `json:"steps"` // 每一步过程（PHP 据此写 step 子表） + TotalMs int `json:"total_ms"` // 总耗时 + // cfgSource 本次请求的配置来源（内部字段，不返回 PHP）： + // doEnhance 写入，Enhance 包装层读出来写 RunLog—— + // 用 resp 传递而不是 service 字段，保证并发请求间不串号 + cfgSource string `json:"-"` +} + +// ======================================================================== +// 核心方法 +// ======================================================================== + +// Enhance 执行一次知识增强 + 模型调用（对外入口） +// +// 这是一个包装层：真正的业务逻辑在 doEnhance，本层负责把每次运行 +// （成功/失败/守卫拦截）统一记入 RunLog 环形缓冲，供 /agent/view 面板观测。 +// 包装层方案的好处：doEnhance 内部有 5 个 return 出口，不用逐个插埋点代码。 +func (s *EnhancerService) Enhance(ctx context.Context, req *EnhanceRequest) (*EnhanceResponse, error) { + startedAt := time.Now() + resp, err := s.doEnhance(ctx, req) + // cfgSource 由 doEnhance 写入 resp（解析失败/守卫拦截时为空） + cfgSource := "" + if resp != nil { + cfgSource = resp.cfgSource + } + recordAgentRun(req, resp, err, startedAt, cfgSource) + return resp, err +} + +// doEnhance 知识增强主流程（内部实现） +func (s *EnhancerService) doEnhance(ctx context.Context, req *EnhanceRequest) (*EnhanceResponse, error) { + totalStart := time.Now() + resp := &EnhanceResponse{Steps: []EnhanceStep{}} + + if len(req.Messages) == 0 { + return nil, fmt.Errorf("messages 不能为空") + } + + // 复制一份 messages，避免污染入参（追加 KB 检索结果时使用） + messages := make([]types.Message, len(req.Messages)) + copy(messages, req.Messages) + + // ===== 步骤 0：医疗相关性前置守卫 ===== + // 在做任何 KB 检索 / LLM 调用之前先检查请求是否医疗相关： + // - PHP 端 prompt 组装出错（或接口被滥用）时，轻量模型会跑题输出通用内容 + // - 提前拦截可以省一次完整 ReactLoop 的 token 花费 + // 守卫默认开启，可通过 xk_system_config 的 ai_agent_medical_guard 关闭 + guardCfg := agentcfg.Get() + if guardCfg.MedicalGuard.Enabled { + guard := validateMedicalRelevance(messages) + if !guard.Passed { + log.Printf("[Enhancer] ⛔ 医疗守卫拦截 scene=%s 命中黑名单=%v 命中白名单=%v", + req.Scene, guard.HitBlacklist, guard.HitWhitelist) + guardStep := EnhanceStep{ + StepType: "medical_guard", + StartedAt: time.Now().Unix(), + FinishedAt: time.Now().Unix(), + Status: 2, + Detail: guard.Reason, + } + resp.Steps = append(resp.Steps, guardStep) + resp.TotalMs = int(time.Since(totalStart).Milliseconds()) + return resp, fmt.Errorf("医疗守卫拦截: %s", guard.Reason) + } + // 通过时打一行简短日志（白名单命中数），便于观察守卫是否在正常工作 + log.Printf("[Enhancer] 医疗守卫通过 scene=%s 白名单命中=%d", req.Scene, len(guard.HitWhitelist)) + } + + // ===== 步骤 1：知识库检索（可选） ===== + // 根据 agentcfg.KB.Source 分流到 MaxKB 或本地知识库； + // 处方场景额外检索金方库（参考方剂），与药材知识分块注入 + if req.KBEnabled && strings.TrimSpace(req.Context) != "" { + step, kbDocs, kbFormulas, kerr := s.performKBRetrieval(ctx, req) + if step != nil { + resp.Steps = append(resp.Steps, *step) + // 检索成功时把结果合并进首条 system 消息 + if kerr == nil && (len(kbDocs) > 0 || len(kbFormulas) > 0) { + messages = injectKBContext(messages, kbDocs, kbFormulas) + } + } + } + + // ===== 步骤 2：解析 LLM 客户端 ===== + client, provider, meta, err := s.resolveClient(req.Scene, req.Provider) + resp.cfgSource = meta.CfgSource + if err != nil { + errStep := EnhanceStep{ + StepType: "llm_call", + StartedAt: time.Now().Unix(), + FinishedAt: time.Now().Unix(), + DurationMs: 0, + Status: 2, + Detail: "解析 LLM 失败: " + err.Error(), + } + resp.Steps = append(resp.Steps, errStep) + resp.TotalMs = int(time.Since(totalStart).Milliseconds()) + return resp, fmt.Errorf("解析 LLM 失败: %w", err) + } + + // ===== 步骤 3：根据 AgentConfig 决定走 ReactLoop 还是单次 Chat ===== + agentCfg := agentcfg.Get() + // PHP 透传的覆盖项优先 + reactOn := agentCfg.ReAct.Enabled + maxIter := agentCfg.ReAct.MaxIterations + if req.AgentConfig != nil { + if req.AgentConfig.ReactEnabled != nil { + reactOn = *req.AgentConfig.ReactEnabled + } + if req.AgentConfig.ReactMaxIterations != nil { + maxIter = *req.AgentConfig.ReactMaxIterations + } + } + + if reactOn { + // ---- 路径 A：ReactLoop（多轮 + Planning + Reflection + JSON 修复）---- + reactReq := &ReactLoopRequest{ + Scene: req.Scene, + Messages: messages, + Client: client, + Provider: provider, + Temperature: req.Temperature, // PHP 场景化温度透传（0=用默认） + } + // 工具集：若 EnhancerService 注入了 toolRegistry，转换为 []types.Tool + if s.toolRegistry != nil { + tools := make([]types.Tool, 0, len(s.toolRegistry)) + for _, t := range s.toolRegistry { + tools = append(tools, t) + } + reactReq.Tools = tools + } + // 应用 PHP 透传的 maxIter 覆盖 + reactCfg := agentCfg.ReAct + if maxIter > 0 { + reactCfg.MaxIterations = maxIter + } + loopResult := s.runReactLoop(ctx, reactReq, reactCfg, agentCfg.TokenBudget) + + // 把 ReactLoop 的步骤合并进 resp.Steps + resp.Steps = append(resp.Steps, loopResult.Steps...) + resp.Content = loopResult.Content + resp.Provider = provider + resp.Model = client.Name() + resp.TotalMs = int(time.Since(totalStart).Milliseconds()) + + // 给 ReactLoop 的所有 step 补 api_key_id（来自 DB 解析，client 内部拿不到） + if meta.APIKeyID > 0 { + for i := range resp.Steps { + if resp.Steps[i].APIKeyID == 0 { + resp.Steps[i].APIKeyID = meta.APIKeyID + } + } + } + + logTag := "ReactLoop" + if loopResult.Aborted { + logTag = "ReactLoop(BudgetAborted)" + } + if raw, err := json.Marshal(resp.Steps); err == nil { + log.Printf("[Enhancer] %s scene=%s provider=%s source=%s total=%dms steps=%d budget=%s raw=%s", + logTag, req.Scene, provider, meta.CfgSource, resp.TotalMs, len(resp.Steps), + jsonSnapshot(loopResult.Budget), string(raw)) + } + return resp, nil + } + + // ---- 路径 B：单次 Chat（兼容原有行为，但补 token 统计 + max_tokens 透传）---- + llmStep := EnhanceStep{ + StepType: "llm_call", + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + llmStart := time.Now() + + // 按 agentcfg 决定 max_tokens（开启预算管理时透传 MaxTokensPerCall） + opts := llm.ChatOpts{} + if agentCfg.TokenBudget.Enabled { + opts.MaxTokens = agentCfg.TokenBudget.MaxTokensPerCall + } + // PHP 显式传入的生成参数优先（P0：处方/病历按场景调温不再被忽略） + if req.Temperature > 0 { + opts.Temperature = req.Temperature + } + if req.MaxTokens > 0 { + // 与预算上限取小：业务可以要求更小的输出，但不能借此绕开 token 预算 + if opts.MaxTokens == 0 || req.MaxTokens < opts.MaxTokens { + opts.MaxTokens = req.MaxTokens + } + } + + msg, chatResult := s.callLLMWithMeta(ctx, client, messages, nil, opts) + llmStep.DurationMs = int(time.Since(llmStart).Milliseconds()) + llmStep.FinishedAt = time.Now().Unix() + llmStep.Provider = provider + llmStep.Model = client.Name() + + // ★ api_key_id 优先用 DB 解析出来的真实 id（resolveClient 透传） + // client 内部的 chatResult.APIKeyID 通常为 0（厂商 API 不会回传 key_id）， + // 只有 Go 端从 DB 取的 key 才能拿到准确 id 用于审计 + if meta.APIKeyID > 0 { + llmStep.APIKeyID = meta.APIKeyID + } + if chatResult != nil { + llmStep.PromptTokens = chatResult.PromptTokens + llmStep.CompletionTokens = chatResult.CompletionTokens + llmStep.TotalTokens = chatResult.TotalTokens + llmStep.Usage = chatResult.Usage + // chatResult.APIKeyID 兜底（仅当 DB 没解析到时才有意义） + if llmStep.APIKeyID == 0 { + llmStep.APIKeyID = chatResult.APIKeyID + } + } + + if msg == nil { + // 主模型调用失败，尝试从 fallback 链里取下一个 provider 重试一次 + // + // 为什么不直接调 llmFallback.ChatWithFallback： + // 那个方法会按链从头开始尝试，主模型已经在上面调过失败， + // 这里只想跳过当前 provider 用下一个，避免重复打主模型 + if s.llmFallback != nil && provider != "" { + sceneKey := req.Scene + if sceneKey == "" { + sceneKey = "emr-generator" + } + chain, ok := s.llmFallback.GetChain(sceneKey) + if ok { + for _, nextProvider := range chain { + if nextProvider == provider { + continue // 跳过已经失败的当前 provider + } + fbClient, fbErr := s.llmRouter.GetByProvider(nextProvider) + if fbErr != nil { + log.Printf("[Enhancer] fallback 取 %s 失败: %v", nextProvider, fbErr) + continue + } + log.Printf("[Enhancer] 主模型 %s 调用失败，尝试 fallback %s", provider, nextProvider) + fbMsg, fbChatResult := s.callLLMWithMeta(ctx, fbClient, messages, nil, opts) + if fbMsg != nil { + // fallback 成功：用新结果替换上下文中的 client/provider/chatResult + client = fbClient + provider = nextProvider + msg = fbMsg + chatResult = fbChatResult + llmStep.Provider = provider + llmStep.Model = client.Name() + if fbChatResult != nil { + llmStep.PromptTokens = fbChatResult.PromptTokens + llmStep.CompletionTokens = fbChatResult.CompletionTokens + llmStep.TotalTokens = fbChatResult.TotalTokens + llmStep.Usage = fbChatResult.Usage + llmStep.APIKeyID = fbChatResult.APIKeyID + llmStep.Detail = "成功（fallback）" + } + break + } + log.Printf("[Enhancer] fallback %s 也失败，继续尝试下一个", nextProvider) + } + } + } + } + + if msg == nil { + llmStep.Status = 2 + llmStep.Detail = "LLM 调用失败" + resp.Steps = append(resp.Steps, llmStep) + resp.TotalMs = int(time.Since(totalStart).Milliseconds()) + return resp, fmt.Errorf("LLM 调用失败") + } + + llmStep.Status = 1 + if chatResult != nil && chatResult.FinishReason != "" { + llmStep.Detail = "成功 | finish_reason=" + chatResult.FinishReason + } else { + llmStep.Detail = "成功" + } + resp.Steps = append(resp.Steps, llmStep) + + resp.Content = msg.Content + resp.Provider = provider + resp.Model = client.Name() + resp.TotalMs = int(time.Since(totalStart).Milliseconds()) + + // 把 step 详情打成日志，便于运维排查 + if raw, err := json.Marshal(resp.Steps); err == nil { + log.Printf("[Enhancer] scene=%s provider=%s source=%s total=%dms steps=%s", + req.Scene, provider, meta.CfgSource, resp.TotalMs, string(raw)) + } + + return resp, nil +} + +// jsonSnapshot 把 BudgetSnapshot 序列化成短字符串（仅用于日志） +func jsonSnapshot(s agent.BudgetSnapshot) string { + b, _ := json.Marshal(s) + return string(b) +} + +// resolveClient 按场景 + 强制 provider 解析出 LLM 客户端 +// +// ★★★ 核心升级：DB 优先 + 即时生效 ★★★ +// +// 解析优先级： +// 1. req.Provider 非空 → 强制用此 provider（PHP 显式指定，覆盖一切） +// 但仍会从 DB 拉取该 provider 的最新 model/api_key（保证 key 轮换即时生效） +// 2. dao.LoadActiveLLMConfig 实时解析（带 60s 缓存）： +// 读 xk_system_config 的 ai_active_provider / ai_active_api_key_id / ai_active_model， +// 按 PHP AiRuntimeConfigService::resolve() 同款规则合并到最终配置 +// 这样后台切完 provider/model 1 分钟内全集群生效，无需重启 Go 进程 +// 3. 若 DB 解析失败 → 回落到 yaml/env 配置（保证服务可用性） +// +// 返回值： +// - client：可用的 LLMClient（可能新建可能复用，由 ModelRouter.GetByConfig 决定） +// - provider：实际使用的 provider 名（用于审计/日志） +// - meta：解析元信息（api_key_id + 配置来源），调用方持有局部拷贝，并发安全 +func (s *EnhancerService) resolveClient(scene, forceProvider string) (llm.LLMClient, string, resolveMeta, error) { + if s.llmRouter == nil { + return nil, "", resolveMeta{}, fmt.Errorf("llmRouter 未初始化") + } + + // ===== 路径 1：DB 实时解析（带 60s 缓存） ===== + // + // 这是默认路径——后台运维改完模型配置后最长 60s 内全集群生效。 + // 失败时（如 DB 抖动）回落到老路径，保证服务可用。 + if dao.DB != nil { + // 决定"DB 兜底 provider"：forceProvider > yaml DefaultProvider + fallback := forceProvider + if fallback == "" { + fallback = s.cfg.LLM.DefaultProvider + } + + resolved, err := dao.LoadActiveLLMConfig(fallback) + if err != nil { + // 仅打日志，继续走老路径（不要因 DB 抖动中断业务） + log.Printf("[Enhancer] ⚠️ DB 解析生效配置失败，回落 yaml 路由: %v", err) + } else { + // 如果 PHP 强制指定了 provider，但 DB 解析出的 provider 与之不同， + // 说明 PHP 显式覆盖——这种情况下以 PHP 指定为准， + // 但 model/api_key 仍用 DB 的（保证 key 轮换即时生效） + finalProvider := resolved.Provider + if forceProvider != "" && forceProvider != resolved.Provider { + log.Printf("[Enhancer] PHP 强制 provider=%s 覆盖 DB provider=%s", + forceProvider, resolved.Provider) + finalProvider = forceProvider + } + + // 组装完整 LLMConfigEx + cfg := &config.LLMConfigEx{ + Provider: finalProvider, + APIKey: resolved.APIKey, + BaseURL: resolved.APIURL, + Model: resolved.Model, + Timeout: s.getTimeoutForProvider(finalProvider), + } + + // 按配置创建/复用 client（指纹变化时自动重建） + client, cErr := s.llmRouter.GetByConfig(finalProvider, cfg) + if cErr != nil { + log.Printf("[Enhancer] ⚠️ 按 config 创建 %s 失败，回落 yaml 路由: %v", + finalProvider, cErr) + } else { + // api_key_id / source 通过 meta 返回，供 Enhance 主流程写 step 用 + return client, finalProvider, resolveMeta{APIKeyID: resolved.APIKeyID, CfgSource: resolved.Source}, nil + } + } + } + + // ===== 路径 2：DB 不可用时的兜底（保留原有 yaml 路由逻辑） ===== + // + // 仅在 DB 连接失败、LoadActiveLLMConfig 报错、GetByConfig 失败时进入。 + // 保证 LLM 调用链不因 DB 抖动完全中断。 + + // 1) PHP 强制指定 provider + if forceProvider != "" { + c, err := s.llmRouter.GetByProvider(forceProvider) + if err != nil { + return nil, "", resolveMeta{}, fmt.Errorf("强制 provider=%s 取模型失败: %w", forceProvider, err) + } + return c, forceProvider, resolveMeta{CfgSource: "yaml_force"}, nil + } + + // 2) 按 scene 路由（路由表里 scene 名约定如 "medical_record"/"prescription"） + // + // 注意：ModelRouter.Get(scene) 在 scene 未注册时会**内部回落 defaultProvider** + // 并成功返回 client，但同行的 ResolveProvider(scene) 只查 routes[scene]， + // 未注册时返回空串。如果不补这个空串判断，会让日志/响应里出现 provider=空。 + if scene != "" { + if c, err := s.llmRouter.Get(scene); err == nil { + p := s.llmRouter.ResolveProvider(scene) + if p == "" { + // scene 未注册但 Get 内部已回落 default，这里对齐 provider 字符串 + p = s.cfg.LLM.DefaultProvider + if p == "" { + p = "deepseek" + } + log.Printf("[Enhancer] scene=%s 未注册路由，已回落默认 provider=%s", scene, p) + } + return c, p, resolveMeta{CfgSource: "yaml_route"}, nil + } + } + + // 3) 默认 provider + defProvider := s.cfg.LLM.DefaultProvider + if defProvider == "" { + defProvider = "deepseek" + } + c, err := s.llmRouter.GetByProvider(defProvider) + if err != nil { + return nil, "", resolveMeta{}, fmt.Errorf("默认 provider=%s 取模型失败: %w", defProvider, err) + } + return c, defProvider, resolveMeta{CfgSource: "yaml_default"}, nil +} + +// getTimeoutForProvider 取指定 provider 的 HTTP 超时（秒） +// +// DB 表 xk_ai_platform 没有超时字段，从 yaml/env 配置中查对应 provider 的 timeout。 +// 如果 yaml 里没有该 provider，回落到 120 秒（与 config.go 默认值一致）。 +func (s *EnhancerService) getTimeoutForProvider(provider string) int { + if s.cfg == nil { + return 120 + } + if cfg, ok := s.cfg.LLM.Models[provider]; ok && cfg.Timeout > 0 { + return cfg.Timeout + } + return 120 +} + +// kbRetrievalLimits 注入长度预算（rune 计） +// +// 为什么要限：TopK*整段 chunk + 方剂可能过万字，直接塞 system 会稀释业务指令 +// 且逼近轻量模型上下文上限；预算按"药材知识为主、方剂为辅"分配 +const ( + kbDocMaxRunes = 500 // 单条药材知识注入上限 + kbDocsTotalRunes = 2600 // 药材知识总预算 + kbFormulaMaxRunes = 400 // 单条参考方剂注入上限 + kbFormulaTopK = 3 // 方剂检索条数（方剂是"参考骨架"，2~3 个足够化裁） + kbMinScoreRatio = 0.15 // 相对分数阈值：低于最高分 15% 的命中视为弱相关噪声 +) + +// performKBRetrieval 执行知识库检索（按 agentcfg.KB.Source 分流） +// +// 返回值： +// - step：检索过程步骤（写入 EnhanceResponse.Steps，PHP 据此写子表） +// - docs：药材/文档知识块（多库归并 + 阈值过滤 + title 加权后格式化） +// - formulas：参考方剂块（仅处方场景，金方库 xk_golden_formula 动态检索） +// - err：检索失败原因（仅用于调用方决定是否阻断；step 内已经记录） +// +// 分流策略： +// 1. agentcfg.KB.Source == "local" → 走 LocalKB（V1 默认，多库归并） +// 2. agentcfg.KB.Source == "maxkb" → 走 MaxKB（需 maxkb 客户端可用） +// 3. 选定路径失败时不阻断主流程，调用方仍用原始 messages 调 LLM +// 4. 金方检索独立于 KB source（直查 z_xk 库），失败只降级不影响文档检索 +func (s *EnhancerService) performKBRetrieval(ctx context.Context, req *EnhanceRequest) (*EnhanceStep, []string, []string, error) { + kbCfg := agentcfg.GetKBConfig() + topK := req.TopK + if topK <= 0 { + topK = kbCfg.TopK + if topK <= 0 { + topK = 5 + } + } + + step := &EnhanceStep{ + StepType: "kb_retrieval", + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + start := time.Now() + + // 别名归一扩展（P1）：查询中的药材别名追加正名，提高召回 + // 例：主诉里写"淮山"，扩展后能命中"山药"的性味/配伍语料 + query, aliasHits := kb.GetAliasIndex().ExpandQuery(req.Context) + detailParts := []string{} + if len(aliasHits) > 0 { + detailParts = append(detailParts, "别名扩展→"+strings.Join(aliasHits, "/")) + } + + var docs []string + var docsDetail string + var err error + source := kbCfg.Source + + switch source { + case "local": + docs, docsDetail, err = s.retrieveFromLocalMulti(ctx, query, topK, kbCfg.SearchMode) + case "maxkb": + docs, err = s.retrieveFromMaxKB(ctx, query, topK) + docsDetail = fmt.Sprintf("命中 %d 条", len(docs)) + default: + // 未知 source 回落到本地 + source = "local(fallback)" + docs, docsDetail, err = s.retrieveFromLocalMulti(ctx, query, topK, kbCfg.SearchMode) + } + + // 金方库检索（P1）：处方场景第二检索源，动态读取平台维护的方剂 + // 与药材知识独立：金方失败不影响文档结果（只补一条 detail 说明） + var formulas []string + if req.Scene == "prescription" { + var ferr error + formulas, ferr = retrieveGoldenFormulas(query, kbFormulaTopK) + if ferr != nil { + log.Printf("[Enhancer] 金方检索失败（不阻断）: %v", ferr) + detailParts = append(detailParts, "方剂检索失败:"+ferr.Error()) + } else if len(formulas) > 0 { + detailParts = append(detailParts, fmt.Sprintf("参考方剂 %d 条", len(formulas))) + } + } + + step.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + step.FinishedAt = time.Now().Unix() + + if err != nil { + step.Status = 2 + step.Detail = fmt.Sprintf("[%s] 检索失败: %s", source, err.Error()) + log.Printf("[Enhancer] [%s] 检索失败，降级用原始消息: %v", source, err) + // 文档检索失败但方剂命中时仍可注入方剂（调用方按 err==nil 判断，这里直接吞掉 + // 文档错误会丢失告警信息——保持原有"失败降级"语义，方剂一并放弃） + return step, nil, nil, err + } + + step.Status = 1 + detail := fmt.Sprintf("[%s] %s", source, docsDetail) + if len(detailParts) > 0 { + detail += "｜" + strings.Join(detailParts, "｜") + } + step.Detail = detail + return step, docs, formulas, nil +} + +// localKBHit 本地多库归并检索的中间结果（按 doc 去重、加权后排序用） +type localKBHit struct { + docID uint + title string + content string + score float64 + libName string +} + +// retrieveFromLocalMulti 本地知识库多库归并检索（P1 主路径） +// +// 与旧版（只查第一个库）的差异： +// 1. 遍历全部 status=1 的库分别检索，按分数归并 +// 2. title 命中加权：查询词包含文档标题（如药名/方名直接出现在证候上下文里） +// 的命中 ×1.3——标题级命中的相关性远高于正文碰撞 +// 3. 相对分数阈值：低于最高分 15% 的命中丢弃（过滤 ngram 2-gram 碰撞噪声） +// 4. 按 doc 去重：同一文档多个分段命中时只保留最高分那段，避免同一味药占满 TopK +// +// 返回：格式化好的知识块列表 + 命中摘要（step detail 用） +func (s *EnhancerService) retrieveFromLocalMulti(ctx context.Context, query string, topK int, mode string) ([]string, string, error) { + if s.localSearch == nil { + return nil, "", fmt.Errorf("本地知识库检索器未初始化") + } + libs, err := listActiveLibraries() + if err != nil { + return nil, "", err + } + if len(libs) == 0 { + return nil, "", fmt.Errorf("本地无可用知识库（请先在 /kb/view 导入文档）") + } + // 逐库检索（库数量少，串行足够；每库拿 topK 再全局归并） + all := make([]localKBHit, 0, topK*len(libs)) + libHitDesc := make([]string, 0, len(libs)) + for _, lib := range libs { + results, serr := s.localSearch.Search(ctx, kb.SearchOptions{ + LibraryID: lib.ID, + Query: query, + TopK: topK, + Mode: mode, + }) + if serr != nil { + // 单库失败不整体报错（可能只是某库空/索引缺失），记录后继续 + log.Printf("[Enhancer] 库[%s]检索失败（跳过）: %v", lib.Name, serr) + continue + } + if len(results) > 0 { + libHitDesc = append(libHitDesc, fmt.Sprintf("%s:%d", lib.Name, len(results))) + } + for _, r := range results { + score := r.Score + title := strings.TrimSpace(r.Title) + // title 加权：查询上下文直接点名该文档（药名/方名）→ 相关性强提升 + if title != "" && strings.Contains(query, title) { + score *= 1.3 + } + all = append(all, localKBHit{ + docID: r.DocID, + title: title, + content: strings.TrimSpace(r.Content), + score: score, + libName: lib.Name, + }) + } + } + if len(all) == 0 { + return []string{}, "命中 0 条", nil + } + // 按 doc 去重：保留每个文档的最高分分段 + bestByDoc := make(map[uint]localKBHit, len(all)) + for _, h := range all { + if cur, ok := bestByDoc[h.docID]; !ok || h.score > cur.score { + bestByDoc[h.docID] = h + } + } + merged := make([]localKBHit, 0, len(bestByDoc)) + for _, h := range bestByDoc { + merged = append(merged, h) + } + sort.Slice(merged, func(i, j int) bool { return merged[i].score > merged[j].score }) + // 相对分数阈值：过滤远低于最高分的弱相关噪声 + minScore := merged[0].score * kbMinScoreRatio + filtered := merged[:0] + for _, h := range merged { + if h.score >= minScore { + filtered = append(filtered, h) + } + } + if len(filtered) > topK { + filtered = filtered[:topK] + } + // 格式化 + 总长度预算控制 + out := make([]string, 0, len(filtered)) + usedRunes := 0 + for _, h := range filtered { + content := truncateRunesStr(h.content, kbDocMaxRunes) + var block string + if h.title == "" { + block = content + } else { + // 带来源标题与库名：LLM 引用时可指明出处，排障时可定位语料 + block = fmt.Sprintf("【%s｜来源:%s】\n%s", h.title, h.libName, content) + } + blockRunes := len([]rune(block)) + if usedRunes+blockRunes > kbDocsTotalRunes && len(out) > 0 { + break // 预算用尽：保留已有条目（至少注入 1 条） + } + usedRunes += blockRunes + out = append(out, block) + } + desc := fmt.Sprintf("命中 %d 条（%s）", len(out), strings.Join(libHitDesc, ", ")) + return out, desc, nil +} + +// retrieveGoldenFormulas 金方库检索（处方场景专用） +// +// 两段式与 KB 检索一致：BOOLEAN 精确 → 零命中回退 NATURAL LANGUAGE。 +// 输出格式固定三行：方名 / 组成（解析 drugs_json）/ 主治（优先译文）， +// 提示词侧告知 LLM"可在参考方基础上化裁"，不强制照搬 +func retrieveGoldenFormulas(query string, topK int) ([]string, error) { + hits, err := dao.GoldenFormulaSearch(query, topK, false) + if (err != nil || len(hits) == 0) && len([]rune(query)) >= 3 { + hits, err = dao.GoldenFormulaSearch(query, topK, true) + } + if err != nil { + return nil, err + } + out := make([]string, 0, len(hits)) + for _, h := range hits { + drugs := formatFormulaDrugs(h.DrugsJSON) + if drugs == "" { + // drugs_json 解析不出组成时回退药材速览（herb_overview 是人读格式） + drugs = strings.TrimSpace(h.HerbOverview) + } + indication := strings.TrimSpace(h.IndicationTranslation) + if indication == "" { + indication = strings.TrimSpace(h.IndicationOriginal) + } + block := fmt.Sprintf("〔%s〕组成：%s。主治：%s", h.Name, drugs, indication) + out = append(out, truncateRunesStr(block, kbFormulaMaxRunes)) + } + return out, nil +} + +// formatFormulaDrugs 把金方 drugs_json 解析成"桂枝46.9g、芍药46.9g"形式 +// +// drugs_json 元素结构（金方后台维护）：{name, dose(克数), unit, usage, prep, ancient_dose} +// 解析失败返回空串，调用方回退 herb_overview +func formatFormulaDrugs(raw *string) string { + if raw == nil || *raw == "" { + return "" + } + var items []struct { + Name string `json:"name"` + Dose float64 `json:"dose"` + Unit string `json:"unit"` + Usage string `json:"usage"` + } + if err := json.Unmarshal([]byte(*raw), &items); err != nil { + return "" + } + parts := make([]string, 0, len(items)) + for _, it := range items { + name := strings.TrimSpace(it.Name) + if name == "" { + continue + } + p := name + if it.Dose > 0 { + unit := it.Unit + if unit == "" { + unit = "g" + } + // 去掉多余小数（46.88 → 46.88，36 → 36） + p += strconv.FormatFloat(it.Dose, 'f', -1, 64) + unit + } + if it.Usage != "" { + p += "(" + it.Usage + ")" + } + parts = append(parts, p) + } + return strings.Join(parts, "、") +} + +// truncateRunesStr 按 rune 截断（不破坏 UTF-8 边界），超长加省略号 +func truncateRunesStr(s string, max int) string { + runes := []rune(s) + if max <= 0 || len(runes) <= max { + return s + } + return string(runes[:max]) + "…" +} + +// retrieveFromMaxKB 从 MaxKB 检索（兼容旧路径，需要 MaxKB Pro） +func (s *EnhancerService) retrieveFromMaxKB(ctx context.Context, query string, topK int) ([]string, error) { + if s.maxkb == nil { + return nil, fmt.Errorf("MaxKB 客户端未初始化") + } + return s.maxkb.Search(ctx, query, topK) +} + +// listActiveLibraries 取所有启用的本地知识库（按 id 升序） +// +// 单独抽出来避免在 retrieveFromLocal 里直接 import dao（service 包不直接依赖 dao） +// 但这里仍要调 dao.KBListLibraries —— service 包对 dao 的依赖在 enhancer 之外已有先例 +// （agentcfg 也依赖 dao），保持一致 +func listActiveLibraries() ([]libraryView, error) { + rows, err := listActiveLibrariesFromDAO() + if err != nil { + return nil, err + } + out := make([]libraryView, 0, len(rows)) + for _, r := range rows { + out = append(out, libraryView{ID: r.ID, Name: r.Name}) + } + return out, nil +} +// +// 插入位置策略： +// - 若 messages[0] 是 system → 在其后插入（保持业务 system 优先级最高） +// - 若不是 → 在最前面插入 +// +// 这样设计的理由：业务 system prompt 是"医生角色/输出格式"等核心指令， +// 不能被 KB 内容稀释；KB 内容是"参考资料"，定位次于业务 system。 +func injectKBContext(messages []types.Message, docs []string, formulas []string) []types.Message { + if len(docs) == 0 && len(formulas) == 0 { + return messages + } + + // 分块注入：药材/文档知识块 + 参考方剂块（P1） + // 方剂块单独成段并明确"可化裁"——避免 LLM 把参考方当唯一答案照抄剂量 + var sb strings.Builder + if len(docs) > 0 { + sb.WriteString("以下是知识库检索到的参考资料，请在生成时参考：\n\n") + for i, d := range docs { + sb.WriteString(fmt.Sprintf("【参考 %d】\n%s\n\n", i+1, strings.TrimSpace(d))) + } + } + if len(formulas) > 0 { + sb.WriteString("以下是金方库检索到的参考方剂（与患者证候相关的经典方）。") + sb.WriteString("可在参考方基础上按患者实际辨证化裁加减，不必照搬原方与剂量；") + sb.WriteString("若证不对应则不要用：\n\n") + for i, f := range formulas { + sb.WriteString(fmt.Sprintf("【参考方剂 %d】%s\n\n", i+1, strings.TrimSpace(f))) + } + } + sb.WriteString("（参考资料结束，请基于以上资料和你的医学知识完成后续任务）") + kbText := sb.String() + + // ★ 注入方式必须是"合并进首条 system"而不是"追加第二条 system"： + // 讯飞 Spark 等厂商强制 system 只能作为第一条消息，出现第二条 system + // 会直接报 HTTP 500 NotFirstSystemError(code=10049)（P0 打通 context 后实测踩坑）。 + // 合并进首条对 deepseek/openai 也完全兼容，行为一致性最好 + out := make([]types.Message, len(messages)) + copy(out, messages) + if len(out) > 0 && out[0].Role == "system" { + // 业务 system 指令在前，KB 参考资料附在其后（保持业务指令优先级最高） + out[0].Content = out[0].Content + "\n\n" + kbText + return out + } + // 没有业务 system 时，KB 参考作为唯一 system 放最前 + kbMsg := types.Message{ + Role: "system", + Content: kbText, + Timestamp: time.Now().Unix(), + } + return append([]types.Message{kbMsg}, out...) +} diff --git a/internal/service/kb_health.go b/internal/service/kb_health.go new file mode 100644 index 0000000..7ea0b64 --- /dev/null +++ b/internal/service/kb_health.go @@ -0,0 +1,9 @@ +package service + +import "tcm-agent/internal/dao" + +// KBHealthCheck KB DB 健康检查 +// 用于 router 暴露 /kb/health 端点，便于运维排查 +func KBHealthCheck() ([]dao.KBLibraryRow, error) { + return dao.KBListLibraries(true) +} diff --git a/internal/service/kb_helper.go b/internal/service/kb_helper.go new file mode 100644 index 0000000..dafee0b --- /dev/null +++ b/internal/service/kb_helper.go @@ -0,0 +1,32 @@ +package service + +import ( + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// ======================================================================== +// 本地知识库辅助（service 包对 dao 的薄封装） +// ======================================================================== +// 把 dao.KBListLibraries 这种 DB 操作抽出来，主要原因： +// - EnhancerService 业务方法不直接 import dao（service 只依赖 agentcfg / kb） +// - 单独文件承载，便于以后 service 改成不依赖 dao 时统一替换 +// ======================================================================== + +// libraryView 库的轻量视图（只取检索需要的字段） +type libraryView struct { + ID uint + Name string +} + +// listActiveLibrariesFromDAO 从 dao 取所有启用的本地知识库 +func listActiveLibrariesFromDAO() ([]libraryView, error) { + rows, err := dao.KBListLibraries(false) // includeDisabled=false + if err != nil { + return nil, err + } + out := make([]libraryView, 0, len(rows)) + for _, r := range rows { + out = append(out, libraryView{ID: r.ID, Name: r.Name}) + } + return out, nil +} diff --git a/internal/service/medical_guard.go b/internal/service/medical_guard.go new file mode 100644 index 0000000..eacec45 --- /dev/null +++ b/internal/service/medical_guard.go @@ -0,0 +1,184 @@ +package service + +// ======================================================================== +// MedicalGuard —— 医疗相关性前置守卫 +// ======================================================================== +// 本模块用于在 Enhance 入口处拦截「非医疗业务」的请求， +// 避免外部误调用（或 prompt 被污染后）把 Agent 当成通用 ChatGPT 使用。 +// +// 为什么需要： +// 1. spark-lite 这类轻量模型对长 prompt 的角色定位能力较弱， +// 如果 user 内容不是医疗场景，模型会泛泛地套用"项目管理/通用模板"输出。 +// 2. Go Agent 对外暴露的是 :18123 端口，理论上任何能访问该端口的进程都能调用， +// 加一道语义守卫可以防止被滥用（哪怕有 Authorization）。 +// 3. 业务侧（PHP）已经按"病历/处方"场景组装 messages， +// 如果 Go 端发现内容明显不是医疗（比如 user 里全是"项目计划/代码生成"）， +// 可以提前拒绝，节省一次 LLM 调用费用。 +// +// 实现策略： +// - 白名单关键词命中 → 视为医疗场景，放行 +// - 黑名单关键词命中 → 视为明显跑题，拒绝 +// - 都没命中 → 保守放行（避免误杀罕见医学名词） +// +// 调用方：EnhancerService.Enhance 在解析 LLM 客户端之前调用本守卫 +// ======================================================================== + +import ( + "fmt" + "strings" + + "tcm-agent/internal/types" +) + +// medicalGuardConfig 守卫配置（关键词表） +// +// 关键词来源： +// - 白名单：中医典籍 / 中药名 / 西医症状 / 科室 / 检查项目 / 处方用语 +// - 黑名单：明显与医疗无关的领域（软件开发/企业管理/考试作弊等） +// +// 维护策略： +// - 用小写匹配，避免大小写敏感 +// - 关键词尽量短（2-4 字），保证召回率 +// - 添加新关键词时同步更新注释，方便后续维护 +type medicalGuardConfig struct { + // whitelist 医疗领域关键词（命中任一即视为医疗场景） + whitelist []string + + // blacklist 明显非医疗的关键词（命中任一即视为跑题） + blacklist []string + + // minWhitelistHits 白名单最少命中数（低于此值视为可疑） + // 设为 1 表示只要命中一个医疗词就放行（保守策略，避免误杀） + minWhitelistHits int +} + +// defaultMedicalGuardConfig 默认守卫配置 +// +// 白名单分若干类别维护，注释中标明类别，方便后续按类别增删 +// +// 【关键词长度原则】所有关键词至少 2 个汉字、或含中文的混合词、或 ≥4 字母的英文词： +// - 匹配用的是 strings.Contains 子串匹配，过短的词会误命中 +// - 反面案例（已修正）：白名单 "ct" 会命中 "project"，单字 "男"/"女" 命中几乎所有中文； +// 黑名单 "api" 会命中 "rapid"/"therapist" 等正常英文医学词 +var defaultMedicalGuardConfig = medicalGuardConfig{ + whitelist: []string{ + // —— 中医核心术语 —— + "中医", "中药", "方剂", "辨证", "论治", "经方", "证候", "脉象", "舌苔", + "君臣佐使", "十八反", "十九畏", "配伍", "饮片", "汤剂", "丸散膏丹", + "伤寒论", "金匮要略", "温病条辨", "本草纲目", "神农本草经", + // —— 常见中药名（覆盖度优先）—— + "桂枝", "白芍", "甘草", "生姜", "大枣", "黄芪", "当归", "党参", + "茯苓", "白术", "川芎", "丹参", "陈皮", "半夏", "黄连", "黄芩", + "柴胡", "防风", "荆芥", "薄荷", "连翘", "金银花", "板蓝根", + // —— 西医症状与常见病 —— + "主诉", "现病史", "既往史", "过敏史", "体征", "诊断", "治疗", + "血压", "血糖", "心率", "体温", "头痛", "发热", "咳嗽", "腹痛", + "糖尿病", "高血压", "冠心病", "胃炎", "肝炎", "肺炎", "骨折", + // —— 检查与科室 —— + "血常规", "尿常规", "ct检查", "ct平扫", "b超", "心电图", "x光", "核磁", + "内科", "外科", "妇科", "儿科", "骨科", "皮肤科", "急诊", + // —— 处方与药品 —— + "处方", "开方", "医嘱", "用法用量", "口服", "静脉", "肌注", + "剂量", "剂数", "疗程", "联合用药", "禁忌", + "阿莫西林", "布洛芬", "青霉素", "头孢", + // —— 人口学与就诊用语 —— + "患者", "病人", "就诊", "复诊", "门诊", "住院", "病历", + "年龄", "性别", "体重", "身高", + }, + blacklist: []string{ + // —— 软件开发 / IT —— + "代码", "编程", "接口开发", "api文档", "接口文档", "数据库设计", "sql优化", + "前端开发", "后端开发", "vue组件", "react组件", "golang", "python", + // —— 企业管理 / 通用办公 —— + "项目管理", "项目计划", "需求分析", "里程碑", "甘特图", + "团队会议", "绩效考核", "kpi", "okr", "流程优化", + "市场营销", "品牌策划", "销售方案", "商业模式", + // —— 学术无关 / 违规 —— + "考试作弊", "论文代写", "黑客", "攻击教程", + }, + minWhitelistHits: 1, +} + +// MedicalGuardResult 守卫检查结果 +type MedicalGuardResult struct { + Passed bool // 是否通过（true=放行，false=拒绝） + Reason string // 拒绝原因（拒绝时填） + HitWhitelist []string // 命中的白名单关键词（用于日志/调试） + HitBlacklist []string // 命中的黑名单关键词（用于日志/调试） +} + +// validateMedicalRelevance 检查 messages 是否医疗相关 +// +// 入参： +// - messages: PHP 透传的完整消息列表（system + user + ...） +// +// 返回： +// - MedicalGuardResult: 检查结果（passed=true 可放行） +// +// 检查逻辑： +// 1. 把所有 message 内容拼成一个长字符串（小写化） +// 2. 白名单关键词命中 ≥ minWhitelistHits → 放行 +// 3. 黑名单关键词命中 > 0 且白名单未命中 → 拒绝 +// 4. 都没命中 → 保守放行（避免误杀罕见医学名词） +func validateMedicalRelevance(messages []types.Message) MedicalGuardResult { + cfg := defaultMedicalGuardConfig + + // 拼接所有消息内容（小写），方便做包含匹配 + // 同时拼接 role，避免某些情况下用户用 user 帧塞了"软件代码"但 system 伪装成医疗 + var sb strings.Builder + for _, m := range messages { + sb.WriteString(strings.ToLower(m.Content)) + sb.WriteString(" ") + } + allText := sb.String() + + // 黑名单先检查（优先级高，一旦命中直接标记可疑） + var hitBlack []string + for _, kw := range cfg.blacklist { + if strings.Contains(allText, kw) { + hitBlack = append(hitBlack, kw) + } + } + + // 白名单检查 + var hitWhite []string + for _, kw := range cfg.whitelist { + if strings.Contains(allText, kw) { + hitWhite = append(hitWhite, kw) + } + } + + // 决策： + // - 白名单命中 ≥ 阈值 → 放行（即使有黑名单命中，因为业务 prompt 可能举例对比） + // - 白名单命中 < 阈值 且 黑名单命中 > 0 → 拒绝（明显跑题） + // - 都没命中 → 放行（保守，避免误杀） + if len(hitWhite) >= cfg.minWhitelistHits { + return MedicalGuardResult{ + Passed: true, + HitWhitelist: hitWhite, + HitBlacklist: hitBlack, + } + } + + if len(hitBlack) > 0 { + return MedicalGuardResult{ + Passed: false, + Reason: fmt.Sprintf( + "请求内容未命中任何医疗关键词，且命中 %d 个非医疗关键词（如「%s」），"+ + "判定为非医疗场景，已被前置守卫拦截。"+ + "Go Agent 仅服务于中医病历/处方/医学辅助场景，请检查 PHP 端 prompt 组装是否出错。", + len(hitBlack), + strings.Join(hitBlack[:min(len(hitBlack), 3)], "、"), + ), + HitWhitelist: hitWhite, + HitBlacklist: hitBlack, + } + } + + // 都没命中：保守放行（可能是罕见医学名词） + return MedicalGuardResult{ + Passed: true, + HitWhitelist: hitWhite, + HitBlacklist: hitBlack, + } +} diff --git a/internal/service/memlog.go b/internal/service/memlog.go new file mode 100644 index 0000000..e16e8a2 --- /dev/null +++ b/internal/service/memlog.go @@ -0,0 +1,96 @@ +package service + +// ======================================================================== +// MemLog —— 内存日志环形缓冲（/agent/view 面板「实时日志」Tab 数据源） +// ======================================================================== +// 设计： +// - main.go 启动时 log.SetOutput(io.MultiWriter(os.Stdout, service.MemLog)) +// 控制台/systemd 日志完全不受影响，只是多复制一份到内存 +// - 环形缓冲 500 行，每行带自增 ID + 时间戳，面板用 since_id 增量拉取 +// （轮询只传新增行，不用每次全量传 500 行） +// - 为什么不用文件尾随（tail -f 方案）：容器/Windows 部署时日志文件路径 +// 不确定，而 log 包的输出流是唯一稳定的挂接点 +// +// 安全提示：debug 开关（ai_agent_debug_log）打开时日志含请求体（PHI）， +// 因此 /agent/logs 接口必须走全局 Auth，绝不放行 +// ======================================================================== + +import ( + "strings" + "sync" + "time" +) + +// MemLogEntry 一行日志 +type MemLogEntry struct { + ID int64 `json:"id"` // 自增 ID（增量拉取的游标） + Time int64 `json:"time"` // 写入时间（unix 秒） + Line string `json:"line"` // 日志原文（含 log 包自带的日期前缀） +} + +// MemLogWriter 实现 io.Writer，把日志行写入环形缓冲 +// +// 并发说明：log 包对每次 Print 调用内部加锁后才调 Write， +// 但我们仍自己加锁——因为 List 的读取和 Write 是并发的 +type MemLogWriter struct { + mu sync.RWMutex + items []MemLogEntry // 定长环形数组 + size int // 容量 + count int // 已写入条数（<= size） + head int // 下一个写入位置 + nextID int64 // 自增 ID +} + +// MemLog 全局单例：保留最近 500 行日志 +var MemLog = &MemLogWriter{ + items: make([]MemLogEntry, 500), + size: 500, +} + +// Write 实现 io.Writer +// +// log 包每次调用传入完整的一条日志（含结尾 \n）， +// 但保险起见仍按 \n 拆分（防止某些直接写 writer 的多行输出粘连） +func (w *MemLogWriter) Write(p []byte) (int, error) { + now := time.Now().Unix() + w.mu.Lock() + for _, line := range strings.Split(strings.TrimRight(string(p), "\n"), "\n") { + if line == "" { + continue + } + w.nextID++ + w.items[w.head] = MemLogEntry{ID: w.nextID, Time: now, Line: line} + w.head = (w.head + 1) % w.size + if w.count < w.size { + w.count++ + } + } + w.mu.Unlock() + return len(p), nil +} + +// List 增量拉取日志 +// +// 参数： +// - sinceID：只返回 ID > sinceID 的行（0 表示从最旧开始全量拉） +// - limit ：返回条数上限（<=0 时取 200） +// +// 返回按 ID 升序（时间正序），面板直接 append 到滚动区尾部 +func (w *MemLogWriter) List(sinceID int64, limit int) []MemLogEntry { + if limit <= 0 { + limit = 200 + } + w.mu.RLock() + defer w.mu.RUnlock() + + out := make([]MemLogEntry, 0, min(limit, w.count)) + // 从最旧的一条开始正序遍历（head 指向"下一个写入位"，最旧 = head-count） + start := (w.head - w.count + w.size*2) % w.size + for i := 0; i < w.count && len(out) < limit; i++ { + idx := (start + i) % w.size + if w.items[idx].ID > sinceID { + out = append(out, w.items[idx]) + } + } + return out +} diff --git a/internal/service/observe.go b/internal/service/observe.go new file mode 100644 index 0000000..3dbf85c --- /dev/null +++ b/internal/service/observe.go @@ -0,0 +1,181 @@ +package service + +// ======================================================================== +// Observe —— 观测与调试支持（/agent/view 面板「调试工具」「系统状态」数据源） +// ======================================================================== +// 本文件集中放面板用的只读/无副作用能力： +// - GuardTest ：医疗守卫测试台（贴文本看命中词） +// - MedicalGuardKeywords：守卫白/黑名单只读导出（配置总览 Tab 展示） +// - KBTest ：知识库检索测试（走 enhance 同款检索路径） +// - ModelTest ：模型连通性测试（发一条小消息，max_tokens 64） +// - 并发探针 ：router 注册回调，暴露 enhance 当前并发/上限 +// +// 设计原则：全部只读或无持久副作用（ModelTest 会真实调一次 LLM， +// 消耗极少量 token，这是「连通性测试」的业务语义，可接受） +// ======================================================================== + +import ( + "context" + "time" + + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ------------------------------------------------------------------ +// 医疗守卫测试 +// ------------------------------------------------------------------ + +// GuardTest 用给定文本跑一次医疗守卫（与 Enhance 入口同款逻辑） +// +// 用途：面板「守卫测试台」——运维贴一段 prompt 就能看到会命中哪些词、 +// 是否会被拦截，用于调守卫词表或排查「为什么这个请求被拦了」 +func GuardTest(text string) MedicalGuardResult { + return validateMedicalRelevance([]types.Message{{Role: "user", Content: text}}) +} + +// MedicalGuardKeywords 导出守卫白/黑名单（只读拷贝） +// +// 面板「配置总览」Tab 展示当前词表；返回拷贝防止调用方改动内部切片 +func MedicalGuardKeywords() (whitelist []string, blacklist []string) { + w := make([]string, len(defaultMedicalGuardConfig.whitelist)) + copy(w, defaultMedicalGuardConfig.whitelist) + b := make([]string, len(defaultMedicalGuardConfig.blacklist)) + copy(b, defaultMedicalGuardConfig.blacklist) + return w, b +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 知识库检索测试 +// ------------------------------------------------------------------ + +// KBTestResult 知识库测试返回 +type KBTestResult struct { + Source string `json:"source"` // 实际走的检索源（local/maxkb） + DurationMs int `json:"duration_ms"` // 检索耗时 + Docs []string `json:"docs"` // 命中的文档片段（【标题】+内容 格式） + Error string `json:"error,omitempty"` +} + +// KBTest 用给定 query 跑一次知识库检索（与 enhance 主流程完全同款路径） +// +// 为什么复用 performKBRetrieval 而不是直接调 searcher： +// 面板测试的意义是回答「Agent 实际会检索到什么」， +// 必须连 ai_kb_source 分流、默认库选择、TopK 兜底这些逻辑一起走 +func (s *EnhancerService) KBTest(ctx context.Context, query string, topK int) KBTestResult { + step, docs, formulas, err := s.performKBRetrieval(ctx, &EnhanceRequest{ + Context: query, + TopK: topK, + }) + // 测试台把方剂块也并入 docs 展示（测试请求 scene 为空时 formulas 恒为空， + // 若以后测试台支持选 scene=prescription 也能直接看到方剂命中） + res := KBTestResult{ + DurationMs: step.DurationMs, + Docs: append(docs, formulas...), + } + // step.Detail 形如 "[local] 命中 3 条相关文档"，把 source 提出来单独给前端 + res.Source = step.Detail + if err != nil { + res.Error = err.Error() + } + return res +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 模型连通性测试 +// ------------------------------------------------------------------ + +// ModelTestResult 模型测试返回 +type ModelTestResult struct { + OK bool `json:"ok"` // 是否连通 + Provider string `json:"provider"` // 实际使用的 provider + Model string `json:"model"` // 实际使用的模型名 + CfgSource string `json:"cfg_source"` // 配置来源（active/yaml_default 等） + APIKeyID int `json:"api_key_id"` // 使用的 API Key ID + DurationMs int `json:"duration_ms"` // 调用耗时 + Reply string `json:"reply"` // 模型回复片段（截断 200 字符） + Error string `json:"error,omitempty"` +} + +// ModelTest 发一条小消息测试模型连通性 +// +// 参数： +// - provider：留空 = 测当前生效配置；指定则强制走该 provider +// - message ：测试消息，留空用默认的"请回复：连接正常" +// +// 走 resolveClient 同款解析逻辑（DB 优先），所以测的就是线上真实链路； +// max_tokens 压到 64，单次测试成本可忽略 +func (s *EnhancerService) ModelTest(ctx context.Context, provider, message string) ModelTestResult { + if message == "" { + message = "这是一次连通性测试，请只回复四个字：连接正常" + } + + client, actualProvider, meta, err := s.resolveClient("", provider) + if err != nil { + return ModelTestResult{OK: false, Provider: provider, Error: "解析模型配置失败: " + err.Error()} + } + + res := ModelTestResult{ + Provider: actualProvider, + Model: client.Name(), + CfgSource: meta.CfgSource, + APIKeyID: meta.APIKeyID, + } + + messages := []types.Message{ + {Role: "user", Content: message}, + } + opts := llm.ChatOpts{MaxTokens: 64} + + start := time.Now() + var msg *types.Message + if optClient, ok := client.(llm.OptAwareClient); ok { + msg, err = optClient.ChatWithOpts(ctx, messages, nil, opts) + } else { + msg, err = client.Chat(ctx, messages, nil) + } + res.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + + if err != nil { + res.Error = err.Error() + return res + } + if msg == nil { + res.Error = "模型返回空" + return res + } + res.OK = true + res.Reply = truncateForLog(msg.Content, 200) + return res +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// enhance 并发探针 +// ------------------------------------------------------------------ + +// concurrencyProbe 由 router 启动时注册的回调，返回 (当前并发数, 并发上限) +// +// 为什么用回调而不是把信号量挪进 service 包： +// 信号量的生命周期属于路由层（限流是 HTTP 层职责）， +// service 只是观测方；回调注入避免 router ↔ service 反向依赖 +var concurrencyProbe func() (used, capacity int) + +// SetConcurrencyProbe 注册并发探针（router.Setup 启动时调用一次） +func SetConcurrencyProbe(f func() (used, capacity int)) { + concurrencyProbe = f +} + +// GetConcurrency 读取当前 enhance 并发状态（未注册时返回 0,0） +func GetConcurrency() (used, capacity int) { + if concurrencyProbe == nil { + return 0, 0 + } + return concurrencyProbe() +} + +// RunLogUsage RunLog 缓冲占用（系统状态 Tab 用） +func RunLogUsage() (used, capacity int) { + runLog.mu.RLock() + defer runLog.mu.RUnlock() + return runLog.count, runLog.size +} diff --git a/internal/service/reactloop.go b/internal/service/reactloop.go new file mode 100644 index 0000000..bad34b3 --- /dev/null +++ b/internal/service/reactloop.go @@ -0,0 +1,779 @@ +package service + +// ======================================================================== +// ReactLoop —— 完整 ReAct 循环（Planning + Reflection + JSON 自修复） +// ======================================================================== +// 本模块是 EnhanceService 的"增强路径"，独立于 agent.Runner。 +// +// 为什么不复用 agent.Runner.Run： +// 1. Runner.Run 是按 sessionID 操作的（带会话管理、并发清理协程）， +// 而 EnhanceService 是"无状态一次性请求"，没有 session 概念； +// 2. Runner.Run 只返回最终文本，无法返回步骤明细（token/耗时/思考过程）， +// 而我们需要把每一步落到 xk_ai_generation_step 子表； +// 3. Runner.Run 没有预算管理、没有 Reflection、没有 JSON 修复。 +// +// 本循环的执行步骤（每一步都生成 EnhanceStep 落表）： +// [1] Planning（可选）：让模型先输出 plan JSON +// [2] 多轮 Think-Act-Observe： +// for i := 0; i < maxIter; i++ { +// budget 检查（超限中止） +// LLM 调用（带 tools，可触发 Function Calling） +// 累加 token，写 llm_call step +// 若触发工具 → 执行 → 工具结果入栈 → continue +// 否则进入 Reflection +// } +// [3] Reflection（可选）：让模型自检输出（温度更低） +// [4] JSON 修复（可选）：JSON 不合法时让模型修复 +// +// 设计原则： +// - 任一步骤失败都不中断整体（除非超预算或 ctx 取消） +// - 所有 LLM 调用都通过 TokenBudget 控制 +// - 步骤明细实时累加到 resp.Steps（即使中途失败也要返回已生成的部分） +// ======================================================================== + +import ( + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "log" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/agentcfg" + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/types" +) + +// ------------------------------------------------------------------ +// 入参与返回结构 +// ------------------------------------------------------------------ + +// ReactLoopRequest ReactLoop 的一次调用入参 +// +// 与 EnhanceRequest 区别： +// - Messages 已注入 KB 检索结果（KB 步骤已由 EnhancerService 完成） +// - Tools 是可选的（若客户端模型不支持 Function Calling，传 nil 走纯 chat） +// - Client 已通过 resolveClient 解析好（避免 ReactLoop 重复解析） +type ReactLoopRequest struct { + Scene string // 场景（仅用于日志/step 记录） + Messages []types.Message // 注入 KB 后的消息列表（会被本循环修改） + Tools []types.Tool // 可用工具集（可空） + Client llm.LLMClient // 已解析的 LLM 客户端 + Provider string // 客户端对应的 provider 名 + // Temperature 主生成温度覆盖（PHP 按场景显式传入时 >0）； + // 只影响主生成调用，Planning/Reflection/JSON 修复仍用各自的低温配置 + Temperature float64 +} + +// ReactLoopResult ReactLoop 的执行结果 +type ReactLoopResult struct { + Content string // 最终生成内容（最后一次 LLM 返回的文本） + Steps []EnhanceStep // 全部步骤明细（Planning + 多轮 Chat + Reflection + JSON 修复） + Aborted bool // 是否因预算超限而中止（true 时 Content 仍是已生成部分） + Budget agent.BudgetSnapshot // 预算使用快照 +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// ReactLoop 主体 +// ------------------------------------------------------------------ + +// runReactLoop 执行完整 ReAct 循环 +// +// 调用方：EnhancerService.Enhance（仅在 agentcfg.ReAct.Enabled=true 时调用） +// +// 参数： +// - ctx - 请求上下文（支持超时取消） +// - req - 循环入参（messages/client/tools 已就绪） +// - reactCfg - ReAct 配置（maxIter/Planning/Reflection 等，来自 agentcfg） +// - budgetCfg - Token 预算配置（用于创建 budget 累加器） +// +// 返回：循环结果（含步骤明细 + 最终内容） +func (s *EnhancerService) runReactLoop( + ctx context.Context, + req *ReactLoopRequest, + reactCfg agentcfg.ReActConfig, + budgetCfg agentcfg.TokenBudgetConfig, +) *ReactLoopResult { + result := &ReactLoopResult{Steps: []EnhanceStep{}} + + // 创建 Token 预算器（limit=0 表示不限制，按配置决定） + var limit int + if budgetCfg.Enabled { + limit = budgetCfg.PerRequest + } + budget := agent.NewTokenBudget(limit, budgetCfg.MaxTokensPerCall) + + // 消息快照（循环内修改的是这份拷贝，不污染调用方原 messages） + messages := make([]types.Message, len(req.Messages)) + copy(messages, req.Messages) + + // ===== [1] Planning 阶段（可选） ===== + if reactCfg.PlanningEnabled { + planStep := s.doPlanning(ctx, req, reactCfg, budget, &messages) + result.Steps = append(result.Steps, planStep) + if budget.IsExceeded() { + result.Aborted = true + result.Budget = budget.Snapshot() + return result + } + } + + // ===== [2] Think-Act-Observe 多轮循环 ===== + maxIter := reactCfg.MaxIterations + if maxIter < 1 { + maxIter = 3 + } + + var lastContent string + var lastProvider = req.Provider + var lastModel = req.Client.Name() + + for i := 0; i < maxIter; i++ { + // 预算检查（超限立即中止，返回已生成的部分） + if budget.IsExceeded() { + result.Aborted = true + log.Printf("[ReactLoop] scene=%s 预算超限中止 at iter=%d used=%d limit=%d", + req.Scene, i, budget.Used(), limit) + break + } + + // 计算本次调用 max_tokens（取 min(配置单次上限, 剩余预算)） + maxTokens := budget.CalcMaxTokensForCall(budgetCfg.MaxTokensPerCall) + // 主生成温度：PHP 按场景显式指定时优先（处方 0.3→可调低），否则用默认 0.3 + mainTemp := 0.3 + if req.Temperature > 0 { + mainTemp = req.Temperature + } + opts := llm.ChatOpts{ + MaxTokens: maxTokens, + Temperature: mainTemp, + } + + // 调用 LLM（带工具） + callStep := s.callLLMOnce(ctx, req, opts, messages, "llm_call") + result.Steps = append(result.Steps, callStep) + + // 累加预算 + budget.Consume(callStep.PromptTokens, callStep.CompletionTokens) + + if callStep.Status != 1 { + // 调用失败：直接返回（上层决定要不要走降级） + break + } + + // 取 LLM 实际返回的 Message（callLLMOnce 已通过 LastChatResult 拿到 token， + // 这里要拿 Message 内容 + ToolCall 信息） + llmMsg := callStep.lastMessage + if llmMsg == nil { + break + } + lastContent = llmMsg.Content + lastProvider = req.Provider + lastModel = req.Client.Name() + + // 触发工具调用 → 执行工具 → 工具结果入栈 → 进入下一轮 + if llmMsg.ToolCall != nil { + toolStep := s.executeToolCall(ctx, llmMsg.ToolCall) + result.Steps = append(result.Steps, toolStep) + + // 【协议正确性】assistant 帧 + tool 帧都入栈（与 runner.go 修复一致） + // tool 帧必须带 ToolCallID 与 assistant 帧 tool_calls[].id 对应， + // 否则 OpenAI 协议厂商（讯飞/DeepSeek）会拒绝下一轮请求 + messages = append(messages, *llmMsg) + messages = append(messages, types.Message{ + Role: "tool", + Content: toolStep.Detail, + ToolCallID: llmMsg.ToolCall.ID, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }) + continue + } + + // 未触发工具：本轮就是最终答案，跳出循环进入 Reflection + break + } + + // ===== [3] Reflection 阶段（可选） ===== + if reactCfg.ReflectionEnabled && lastContent != "" && !budget.IsExceeded() { + reflectStep, reflectOK := s.doReflection(ctx, req, reactCfg, budgetCfg, budget, lastContent) + result.Steps = append(result.Steps, reflectStep) + // 反思未通过：把反思详情放到 lastContent 末尾，让用户看到模型自检结果 + if !reflectOK && reflectStep.Detail != "" { + lastContent += "\n\n[反思反馈] " + reflectStep.Detail + } + } + + // ===== [4] JSON 修复（可选） ===== + if reactCfg.JSONRepairEnabled && lastContent != "" { + repaired, repairStep := s.repairJSONIfNeeded(ctx, req, reactCfg, budget, lastContent) + if repairStep != nil { + result.Steps = append(result.Steps, *repairStep) + if repaired != "" { + lastContent = repaired + } + } + } + + result.Content = lastContent + _ = lastProvider + _ = lastModel + result.Budget = budget.Snapshot() + return result +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// [1] Planning 阶段 +// ------------------------------------------------------------------ + +// doPlanning 让模型先输出任务计划（先查什么 → 再查什么 → 最后生成） +// +// 设计目的： +// - 让模型在"消耗大量 token 之前"先规划清楚步骤 +// - 复杂任务（如开中药处方）效果显著：模型可能意识到要"先查 18 反禁忌" +// - 计划本身也作为 step 落表，运维可以审计 +// +// prompt 策略： +// - 单独一次 LLM 调用，只产出 plan，不让它真的执行 +// - 用低温度（0.15）+ 强约束 prompt，避免计划发散 +func (s *EnhancerService) doPlanning( + ctx context.Context, + req *ReactLoopRequest, + reactCfg agentcfg.ReActConfig, + budget *agent.TokenBudget, + messages *[]types.Message, +) EnhanceStep { + step := EnhanceStep{ + StepType: "plan", + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + start := time.Now() + + // 构造规划 prompt：复用业务 system + 追加"请先输出计划"指令 + // + // 【prompt 锚定】明确提示"这是医疗任务"，避免轻量模型（spark-lite 等） + // 把"执行计划"模式匹配成"软件项目管理计划"套话（已实际发生过的跑题案例） + planPrompt := "【Planning 阶段】你正在处理一个中医/医疗任务（见上面的 system 与用户消息）。" + + "请基于该医疗任务输出一个简短的执行计划（不超过 5 步，每步一句话，" + + "说明你打算查什么医学知识/做什么医疗判断，例如：先辨证、查配伍禁忌、再组方）。" + + "计划必须紧扣上面的医疗任务本身，不要输出通用的项目管理步骤。" + + "不要执行任务，只输出计划。" + + tryMessages := append([]types.Message{}, *messages...) + tryMessages = append(tryMessages, types.Message{ + Role: "user", + Content: planPrompt, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }) + + opts := llm.ChatOpts{ + MaxTokens: budget.CalcMaxTokensForCall(512), // 计划阶段最多 512 token + Temperature: 0.15, // 低温保证稳定 + } + msg, chatResult := s.callLLMWithMeta(ctx, req.Client, tryMessages, nil, opts) + + step.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + step.FinishedAt = time.Now().Unix() + step.Provider = req.Provider + step.Model = req.Client.Name() + + if msg == nil || msg.Content == "" { + step.Status = 2 + step.Detail = "Planning 调用失败" + if chatResult != nil { + budget.Consume(chatResult.PromptTokens, chatResult.CompletionTokens) + step.PromptTokens = chatResult.PromptTokens + step.CompletionTokens = chatResult.CompletionTokens + step.TotalTokens = chatResult.TotalTokens + } + return step + } + + // 累加预算 + if chatResult != nil { + budget.Consume(chatResult.PromptTokens, chatResult.CompletionTokens) + step.PromptTokens = chatResult.PromptTokens + step.CompletionTokens = chatResult.CompletionTokens + step.TotalTokens = chatResult.TotalTokens + step.Usage = chatResult.Usage + } + + // ===== 计划跑题检测：只有命中医疗白名单的计划才允许注入 ===== + // + // 为什么用白名单制（而不是"没命中黑名单就放行"）： + // 轻量模型可能输出既无医疗词也无黑名单词的泛泛计划（如"1.收集信息 2.分析 3.输出"）， + // 这种计划注入后同样会稀释医疗任务焦点、污染后续生成 + // （实际案例：plan 跑题成项目管理 → 最终处方输出也变成了项目管理步骤）。 + // 丢弃计划无副作用：step 记录保留（status=2 便于后台审计），主循环按无计划模式继续。 + planGuard := validateMedicalRelevance([]types.Message{{Content: msg.Content}}) + if len(planGuard.HitWhitelist) == 0 { + log.Printf("[ReactLoop] ⚠️ scene=%s Planning 输出未命中任何医疗关键词已丢弃（命中非医疗词=%v），主循环按无计划模式继续", + req.Scene, planGuard.HitBlacklist) + step.Status = 2 + step.Detail = "计划跑题已丢弃: " + truncateForLog(msg.Content, 200) + return step + } + + // ===== 把计划追加到对话历史，让后续主循环能参考 ===== + // + // 【关键约定】messages 序列最后必须是 user 角色才能让下一次 LLM 调用生效。 + // 之前直接把 plan 当 assistant 帧追加，导致序列以 assistant 结尾， + // 触发讯飞 Lite "10003 用户的消息格式有错误"（Pro/Max 宽松，Lite 严格）。 + // + // 正确做法： + // 1) 先把 plan 当 user 帧（标明是"计划"内容）追加 → 让 LLM 知道计划是什么 + // 2) 再追加一个 user 帧作为"执行指令" → 保证最后一条是 user + *messages = append(*messages, types.Message{ + Role: "user", + Content: "[Planning 阶段输出的计划]\n" + msg.Content, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }) + *messages = append(*messages, types.Message{ + Role: "user", + Content: "【执行阶段】请严格按照上述计划完成最初的医疗任务，并按 system 要求的格式输出最终结果。", + Timestamp: time.Now().Unix(), + }) + + step.Status = 1 + step.Detail = "计划: " + truncateForLog(msg.Content, 200) + return step +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// [2] 单次 LLM 调用（带预算与 step 记录） +// ------------------------------------------------------------------ + +// callLLMOnce 调用一次 LLM，包装成 EnhanceStep（含 token 统计） +// +// 调用方：runReactLoop 主循环 +func (s *EnhancerService) callLLMOnce( + ctx context.Context, + req *ReactLoopRequest, + opts llm.ChatOpts, + messages []types.Message, + stepType string, +) EnhanceStep { + step := EnhanceStep{ + StepType: stepType, + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + start := time.Now() + + msg, chatResult := s.callLLMWithMeta(ctx, req.Client, messages, req.Tools, opts) + + step.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + step.FinishedAt = time.Now().Unix() + step.Provider = req.Provider + step.Model = req.Client.Name() + step.lastMessage = msg + + if chatResult != nil { + step.PromptTokens = chatResult.PromptTokens + step.CompletionTokens = chatResult.CompletionTokens + step.TotalTokens = chatResult.TotalTokens + step.Usage = chatResult.Usage + step.APIKeyID = chatResult.APIKeyID + } + + if msg == nil { + step.Status = 2 + step.Detail = "LLM 返回空" + return step + } + + step.Status = 1 + if msg.ToolCall != nil { + step.Detail = fmt.Sprintf("触发工具调用: %s", msg.ToolCall.ToolName) + } else { + step.Detail = "成功 | finish_reason=" + chatResult.FinishReason + } + return step +} + +// callLLMWithMeta 调用 LLM 并提取 token 元数据（统一入口） +// +// 策略： +// 1. 若客户端实现 OptAwareClient（DeepSeek/Spark/OpenAI）→ 用 ChatWithOpts 透传参数 +// 2. 否则回落到 LLMClient.Chat +// 3. 若客户端实现 TokenAwareClient → 取 LastChatResult 拿 token/finish_reason +func (s *EnhancerService) callLLMWithMeta( + ctx context.Context, + client llm.LLMClient, + messages []types.Message, + tools []types.Tool, + opts llm.ChatOpts, +) (*types.Message, *types.ChatResult) { + var ( + msg *types.Message + err error + ) + + // 单次调用的闭包（优先用 ChatWithOpts） + doCall := func() (*types.Message, error) { + if optClient, ok := client.(llm.OptAwareClient); ok { + return optClient.ChatWithOpts(ctx, messages, tools, opts) + } + return client.Chat(ctx, messages, tools) + } + + msg, err = doCall() + + // ---------- 稳定性加固：网络类错误自动重试 1 次 ---------- + // 只重试瞬时网络抖动（连接失败/超时/reset），不重试业务错误（4xx/5xx API 返回）： + // - 业务错误重试大概率还是失败，白白双倍消耗 token 配额 + // - 网络抖动重试一次通常就能恢复，显著提升单点抖动下的成功率 + // 间隔 1s：给对端 LB/连接池一个恢复窗口，也避免瞬间重试风暴 + if err != nil && isRetryableNetworkError(err) && ctx.Err() == nil { + log.Printf("[Enhancer] LLM 网络类错误，1s 后自动重试 1 次: %v", err) + select { + case <-time.After(1 * time.Second): + msg, err = doCall() + case <-ctx.Done(): + // 上游已取消（如客户端断开），不再重试 + } + } + + if err != nil { + log.Printf("[Enhancer] LLM 调用失败: %v", err) + return nil, nil + } + + // 尝试取 token 用量（DeepSeek/Spark 实现 TokenAwareClient） + var chatResult *types.ChatResult + if tac, ok := client.(llm.TokenAwareClient); ok { + chatResult = tac.LastChatResult() + } + if chatResult == nil { + chatResult = &types.ChatResult{} + } + return msg, chatResult +} + +// isRetryableNetworkError 判断 LLM 调用错误是否属于「可重试的网络类错误」 +// +// 判定思路：LLM 客户端返回的错误是 fmt.Errorf 包装的字符串， +// 无法用 errors.Is 精确匹配，只能按错误文案特征识别。 +// 白名单只收纯网络故障（连接/超时/reset），凡是「API 返回 xxx」 +// 这种服务端已给出响应的业务错误一律不重试，避免双倍烧 token。 +func isRetryableNetworkError(err error) bool { + if err == nil { + return false + } + s := strings.ToLower(err.Error()) + // 服务端已返回明确响应（业务错误），不属于网络抖动 + if strings.Contains(s, "api 返回") { + return false + } + // 常见网络故障特征（Go net/http 错误文案） + networkHints := []string{ + "timeout", "deadline exceeded", // 超时 + "connection refused", "connection reset", // 连接被拒/被重置 + "broken pipe", "unexpected eof", "eof", // 传输中断 + "no such host", "dial tcp", // DNS/建连失败 + "tls handshake", // TLS 握手失败 + "请求失败", // 客户端封装的通用请求失败前缀 + } + for _, hint := range networkHints { + if strings.Contains(s, hint) { + return true + } + } + return false +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// [3] Reflection 阶段 +// ------------------------------------------------------------------ + +// doReflection 让模型自检生成结果是否合格 +// +// prompt 策略： +// - 用更低温度（reactCfg.ReflectionTemperature，默认 0.2） +// - 强约束输出：要求模型回答"合格"或"不合格 + 原因" +// - 用预算的剩余部分作为 max_tokens，避免反思膨胀 +// +// 返回： +// - EnhanceStep：反思过程记录 +// - bool：是否合格（true=通过，false=不通过，调用方可决定是否重试） +func (s *EnhancerService) doReflection( + ctx context.Context, + req *ReactLoopRequest, + reactCfg agentcfg.ReActConfig, + budgetCfg agentcfg.TokenBudgetConfig, + budget *agent.TokenBudget, + generatedContent string, +) (EnhanceStep, bool) { + step := EnhanceStep{ + StepType: "reflection", + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + start := time.Now() + + // 构造反思 prompt：让模型扮演"审核者"角色 + reflectPrompt := fmt.Sprintf( + "【Reflection 反思阶段】请对以下 AI 生成内容进行严格审核：\n\n"+ + "---\n%s\n---\n\n"+ + "审核标准：\n"+ + "1. 是否有医学常识性错误（剂量、配伍禁忌、诊断矛盾）\n"+ + "2. 是否漏掉关键字段（处方缺剂量/用法；病历缺主诉对应诊断）\n"+ + "3. 是否符合中文医疗文案规范（无歧义、无营销用语）\n\n"+ + "输出格式：第一行必须是「合格」或「不合格」；如果不合格，第二行起说明原因。\n"+ + "不要重新生成内容，只做审核。", + generatedContent, + ) + + // 反思用独立 messages，避免污染主对话 + reflectMessages := []types.Message{ + { + Role: "system", + Content: "你是一名严谨的中医临床审核专家。", + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, + { + Role: "user", + Content: reflectPrompt, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, + } + + temp := reactCfg.ReflectionTemperature + if temp <= 0 { + temp = 0.2 + } + maxTokens := budget.CalcMaxTokensForCall(1024) // 反思最多 1024 token + opts := llm.ChatOpts{ + MaxTokens: maxTokens, + Temperature: temp, + } + msg, chatResult := s.callLLMWithMeta(ctx, req.Client, reflectMessages, nil, opts) + + step.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + step.FinishedAt = time.Now().Unix() + step.Provider = req.Provider + step.Model = req.Client.Name() + + if chatResult != nil { + budget.Consume(chatResult.PromptTokens, chatResult.CompletionTokens) + step.PromptTokens = chatResult.PromptTokens + step.CompletionTokens = chatResult.CompletionTokens + step.TotalTokens = chatResult.TotalTokens + step.Usage = chatResult.Usage + } + + if msg == nil { + step.Status = 2 + step.Detail = "反思调用失败（不阻断，按合格处理）" + return step, true + } + + // 解析"合格/不合格" + content := strings.TrimSpace(msg.Content) + firstLine := strings.ToLower(strings.SplitN(content, "\n", 2)[0]) + passed := true + if strings.Contains(firstLine, "不合格") { + passed = false + } + + step.Status = 1 + if passed { + step.Detail = "审核通过" + } else { + step.Detail = "审核不通过: " + truncateForLog(content, 300) + } + return step, passed +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// [4] JSON 修复阶段 +// ------------------------------------------------------------------ + +// repairJSONIfNeeded 检查内容是否为合法 JSON，不合法时让模型修复 +// +// 返回： +// - string：修复后的内容（无需修复或修复失败时返回空字符串） +// - *EnhanceStep：修复步骤（无需修复时返回 nil） +func (s *EnhancerService) repairJSONIfNeeded( + ctx context.Context, + req *ReactLoopRequest, + reactCfg agentcfg.ReActConfig, + budget *agent.TokenBudget, + content string, +) (string, *EnhanceStep) { + trimmed := strings.TrimSpace(content) + + // 已经是合法 JSON：不修复 + if json.Valid([]byte(trimmed)) { + return "", nil + } + + // 不是 JSON 但不是预期的 JSON 场景（内容不以 { 或 [ 开头）：也不修复 + // 避免对纯文本响应（如知识问答）误触发修复 + if !strings.HasPrefix(trimmed, "{") && !strings.HasPrefix(trimmed, "[") { + return "", nil + } + + maxRetries := reactCfg.JSONRepairMaxRetries + if maxRetries < 1 { + maxRetries = 2 + } + + var lastRepaired string + var lastStep *EnhanceStep + + for retry := 0; retry < maxRetries; retry++ { + if budget.IsExceeded() { + break + } + + repairStep, repaired := s.doJSONRepairOnce(ctx, req, budget, content, retry) + lastStep = repairStep + + if repaired != "" && json.Valid([]byte(repaired)) { + lastRepaired = repaired + break // 修复成功 + } + + // 用修复后的内容（即使还不合法）作为下次输入 + if repaired != "" { + content = repaired + } + } + + return lastRepaired, lastStep +} + +// doJSONRepairOnce 一次 JSON 修复尝试 +func (s *EnhancerService) doJSONRepairOnce( + ctx context.Context, + req *ReactLoopRequest, + budget *agent.TokenBudget, + brokenContent string, + retry int, +) (*EnhanceStep, string) { + step := EnhanceStep{ + StepType: "json_repair", + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + start := time.Now() + + repairPrompt := fmt.Sprintf( + "以下内容应当是合法 JSON 但解析失败，请修复并只输出修复后的 JSON（不要解释、不要 markdown）：\n\n---\n%s\n---", + brokenContent, + ) + + messages := []types.Message{ + { + Role: "system", + Content: "你是一个 JSON 修复工具，只输出合法的 JSON 内容，不要任何其他文字。", + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, + { + Role: "user", + Content: repairPrompt, + Timestamp: time.Now().Unix(), + }, + } + + opts := llm.ChatOpts{ + MaxTokens: budget.CalcMaxTokensForCall(2048), + Temperature: 0.1, // 极低温度保证修复稳定 + } + msg, chatResult := s.callLLMWithMeta(ctx, req.Client, messages, nil, opts) + + step.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + step.FinishedAt = time.Now().Unix() + step.Provider = req.Provider + step.Model = req.Client.Name() + step.Detail = fmt.Sprintf("第 %d 次修复尝试", retry+1) + + if chatResult != nil { + budget.Consume(chatResult.PromptTokens, chatResult.CompletionTokens) + step.PromptTokens = chatResult.PromptTokens + step.CompletionTokens = chatResult.CompletionTokens + step.TotalTokens = chatResult.TotalTokens + step.Usage = chatResult.Usage + } + + if msg == nil { + step.Status = 2 + step.Detail = "修复调用失败" + return &step, "" + } + + repaired := strings.TrimSpace(msg.Content) + // 剥离可能的 markdown 代码块包裹 + if strings.HasPrefix(repaired, "```json") { + repaired = strings.TrimPrefix(repaired, "```json") + repaired = strings.TrimSuffix(repaired, "```") + repaired = strings.TrimSpace(repaired) + } else if strings.HasPrefix(repaired, "```") { + repaired = strings.TrimPrefix(repaired, "```") + repaired = strings.TrimSuffix(repaired, "```") + repaired = strings.TrimSpace(repaired) + } + + if json.Valid([]byte(repaired)) { + step.Status = 1 + step.Detail = fmt.Sprintf("第 %d 次修复成功", retry+1) + } else { + step.Status = 2 + step.Detail = fmt.Sprintf("第 %d 次修复仍不合法", retry+1) + } + + return &step, repaired +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// [5] 工具调用执行 +// ------------------------------------------------------------------ + +// executeToolCall 执行一次工具调用并记录 step +// +// 注意：本服务目前没有直接持有 tool 注册表（工具注册在 agent.Runner 里）， +// 这里通过 s.toolRegistry 引用 runner 的工具集。如果 toolRegistry 为 nil， +// 本方法返回"工具未注册"的失败 step。 +func (s *EnhancerService) executeToolCall(ctx context.Context, call *types.ToolCallInfo) EnhanceStep { + step := EnhanceStep{ + StepType: "tool_call", + StartedAt: time.Now().Unix(), + } + start := time.Now() + step.Detail = fmt.Sprintf("调用工具: %s", call.ToolName) + + var result string + var err error + if s.toolRegistry != nil { + if t, ok := s.toolRegistry[call.ToolName]; ok { + result, err = t.Execute(ctx, call.Params) + } else { + err = fmt.Errorf("工具 %s 未注册", call.ToolName) + } + } else { + err = fmt.Errorf("工具注册表为空") + } + + step.DurationMs = int(time.Since(start).Milliseconds()) + step.FinishedAt = time.Now().Unix() + + if err != nil { + step.Status = 2 + step.Detail = fmt.Sprintf("工具 %s 执行失败: %v", call.ToolName, err) + // 失败时仍返回错误内容作为 Detail，让 LLM 下一轮知道工具挂了 + } else { + step.Status = 1 + step.Detail = truncateForLog(result, 2000) // 工具结果可能很长，截断 + } + return step +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 工具方法 +// ------------------------------------------------------------------ + +// truncateForLog 截断字符串用于日志（保留前 n 字符） +func truncateForLog(s string, n int) string { + if len(s) <= n { + return s + } + return s[:n] + "...(截断)" +} diff --git a/internal/service/runlog.go b/internal/service/runlog.go new file mode 100644 index 0000000..3a08a80 --- /dev/null +++ b/internal/service/runlog.go @@ -0,0 +1,365 @@ +package service + +// ======================================================================== +// RunLog —— Agent 运行轨迹记录器（内存环形缓冲） +// ======================================================================== +// 记录最近 N 次 Enhance 运行的完整轨迹（每一步干了什么、时间节点、token）， +// 供 /api/v1/agent/runs 系列接口与 /agent/view 可视化面板查询。 +// +// 为什么用内存环形缓冲而不是落库： +// 1. 历史明细 PHP 端已经写入 xk_ai_generation_step（权威审计数据）； +// Go 端的定位是「实时观测最近运行」，重启清空可接受 +// 2. 内存缓冲能记录到"PHP 侧看不到"的运行：守卫拦截、resolveClient 失败 +// 这类在返回 PHP 之前就终止的请求 +// 3. 零依赖：DB 抖动时面板依然可用（观测工具不能依赖被观测对象） +// +// 并发安全：所有读写都经过 sync.RWMutex，Add 是 O(1) 覆盖写 +// ======================================================================== + +import ( + "encoding/json" + "strings" + "sync" + "time" +) + +// AgentRunStatus 运行状态枚举（与面板徽标颜色对应） +const ( + RunStatusOK = 1 // 成功 + RunStatusFail = 2 // 失败（LLM 调用失败 / 配置解析失败等） + RunStatusBlocked = 3 // 医疗守卫拦截 +) + +// AgentRunRecord 一次 Agent 运行的完整轨迹 +// +// Steps 直接复用 EnhanceStep（与返回 PHP 的结构一致）， +// 每个 step 自带 started_at / finished_at / duration_ms，就是面板时间线的数据源 +type AgentRunRecord struct { + ID int64 `json:"id"` // 递增 ID（进程内唯一，重启重置） + Scene string `json:"scene"` // 场景：medical_record / prescription + Provider string `json:"provider"` // 实际使用的供应商 + Model string `json:"model"` // 实际使用的模型名 + CfgSource string `json:"cfg_source"` // 配置来源：active / yaml_default 等 + Status int `json:"status"` // 1成功 2失败 3守卫拦截 + Error string `json:"error,omitempty"` // 失败原因（成功时为空） + TotalMs int `json:"total_ms"` // 总耗时毫秒 + StartedAt int64 `json:"started_at"` // 开始时间（unix 秒） + FinishedAt int64 `json:"finished_at"` // 结束时间（unix 秒） + PromptTokens int `json:"prompt_tokens"` // 输入 token 合计 + CompletionTokens int `json:"completion_tokens"` // 输出 token 合计 + TotalTokens int `json:"total_tokens"` // 总 token 合计 + Steps []EnhanceStep `json:"steps"` // 完整步骤明细（时间线数据源） + // RequestSnapshot 请求入参快照（截断后的 JSON 字符串） + // 用途：管理前端的「失败一键重放」——把入参回填进 Enhance 调试台重跑。 + // 只在详情接口返回（列表摘要不含），内容截断控制内存（200 条 × ~2KB ≈ 400KB 上限） + RequestSnapshot string `json:"request_snapshot,omitempty"` +} + +// AgentRunSummary 列表视图用的轻量摘要（不含 step 的 detail 全文，节省传输） +type AgentRunSummary struct { + ID int64 `json:"id"` + Scene string `json:"scene"` + Provider string `json:"provider"` + Model string `json:"model"` + CfgSource string `json:"cfg_source"` + Status int `json:"status"` + Error string `json:"error,omitempty"` + TotalMs int `json:"total_ms"` + StartedAt int64 `json:"started_at"` + TotalTokens int `json:"total_tokens"` + StepBriefs []RunStepBrief `json:"step_briefs"` // 每步的类型/状态/耗时（列表里画小圆点用） +} + +// RunStepBrief 步骤摘要（列表视图用） +type RunStepBrief struct { + StepType string `json:"step_type"` + Status int `json:"status"` + DurationMs int `json:"duration_ms"` +} + +// runLogBuffer 环形缓冲本体 +type runLogBuffer struct { + mu sync.RWMutex + items []AgentRunRecord // 定长环形数组 + size int // 容量 + count int // 已写入条数（<= size） + head int // 下一个写入位置 + nextID int64 // 自增 ID +} + +// 全局单例：保留最近 200 次运行 +var runLog = &runLogBuffer{ + items: make([]AgentRunRecord, 200), + size: 200, +} + +// Add 追加一条运行记录（环形覆盖写，O(1)） +func (b *runLogBuffer) Add(rec AgentRunRecord) int64 { + b.mu.Lock() + defer b.mu.Unlock() + b.nextID++ + rec.ID = b.nextID + b.items[b.head] = rec + b.head = (b.head + 1) % b.size + if b.count < b.size { + b.count++ + } + return rec.ID +} + +// List 按时间倒序返回运行摘要（最新在前） +// +// 过滤参数： +// - limit : 返回条数上限（<=0 时取 50） +// - scene : 非空时只返回该场景 +// - status : >0 时只返回该状态 +func (b *runLogBuffer) List(limit int, scene string, status int) []AgentRunSummary { + if limit <= 0 { + limit = 50 + } + b.mu.RLock() + defer b.mu.RUnlock() + + out := make([]AgentRunSummary, 0, min(limit, b.count)) + // 从最新写入的位置往回遍历（head-1 是最新一条） + for i := 0; i < b.count && len(out) < limit; i++ { + idx := (b.head - 1 - i + b.size*2) % b.size + rec := b.items[idx] + if scene != "" && rec.Scene != scene { + continue + } + if status > 0 && rec.Status != status { + continue + } + briefs := make([]RunStepBrief, 0, len(rec.Steps)) + for _, st := range rec.Steps { + briefs = append(briefs, RunStepBrief{ + StepType: st.StepType, + Status: st.Status, + DurationMs: st.DurationMs, + }) + } + out = append(out, AgentRunSummary{ + ID: rec.ID, + Scene: rec.Scene, + Provider: rec.Provider, + Model: rec.Model, + CfgSource: rec.CfgSource, + Status: rec.Status, + Error: rec.Error, + TotalMs: rec.TotalMs, + StartedAt: rec.StartedAt, + TotalTokens: rec.TotalTokens, + StepBriefs: briefs, + }) + } + return out +} + +// Get 按 ID 取完整记录（含全部 step detail） +func (b *runLogBuffer) Get(id int64) (*AgentRunRecord, bool) { + b.mu.RLock() + defer b.mu.RUnlock() + for i := 0; i < b.count; i++ { + idx := (b.head - 1 - i + b.size*2) % b.size + if b.items[idx].ID == id { + // 返回拷贝，避免调用方拿到内部切片引用后被后续覆盖写污染 + rec := b.items[idx] + steps := make([]EnhanceStep, len(rec.Steps)) + copy(steps, rec.Steps) + rec.Steps = steps + return &rec, true + } + } + return nil, false +} + +// RunLogStatsResult 统计聚合结果（面板「统计概览」Tab 数据源） +type RunLogStatsResult struct { + Total int `json:"total"` // 缓冲内总运行数 + Success int `json:"success"` // 成功数 + Failed int `json:"failed"` // 失败数 + Blocked int `json:"blocked"` // 守卫拦截数 + AvgMs int `json:"avg_ms"` // 平均耗时（毫秒，只算成功的） + TotalTokens int `json:"total_tokens"` // token 消耗合计 + SceneCounts map[string]int `json:"scene_counts"` // 按场景分布 + LastError string `json:"last_error"` // 最近一次失败的原因 + LastErrorAt int64 `json:"last_error_at"` // 最近一次失败的时间 + BufferSize int `json:"buffer_size"` // 缓冲容量（面板显示"最近 N 条"） +} + +// Stats 聚合统计（O(n)，n<=200 可忽略） +func (b *runLogBuffer) Stats() RunLogStatsResult { + b.mu.RLock() + defer b.mu.RUnlock() + + res := RunLogStatsResult{ + SceneCounts: map[string]int{}, + BufferSize: b.size, + } + sumMs := 0 + okCount := 0 + for i := 0; i < b.count; i++ { + idx := (b.head - 1 - i + b.size*2) % b.size + rec := b.items[idx] + res.Total++ + res.TotalTokens += rec.TotalTokens + res.SceneCounts[rec.Scene]++ + switch rec.Status { + case RunStatusOK: + res.Success++ + sumMs += rec.TotalMs + okCount++ + case RunStatusBlocked: + res.Blocked++ + default: + res.Failed++ + // 只记录最新的一条失败（遍历是从新到旧，第一条命中即最新） + if res.LastError == "" { + res.LastError = rec.Error + res.LastErrorAt = rec.StartedAt + } + } + } + if okCount > 0 { + res.AvgMs = sumMs / okCount + } + return res +} + +// ------------------------------------------------------------------ +// 包级导出函数（供 router 层调用，隐藏 buffer 实现细节） +// ------------------------------------------------------------------ + +// RunLogList 查询运行摘要列表 +func RunLogList(limit int, scene string, status int) []AgentRunSummary { + return runLog.List(limit, scene, status) +} + +// RunLogGet 查询单条完整记录 +func RunLogGet(id int64) (*AgentRunRecord, bool) { + return runLog.Get(id) +} + +// RunLogStats 查询聚合统计 +func RunLogStats() RunLogStatsResult { + return runLog.Stats() +} + +// recordAgentRun 把一次 Enhance 运行写入环形缓冲 +// +// 调用方：EnhancerService.Enhance（包装层，成功/失败/拦截统一走这里） +// +// 状态推断规则： +// - err == nil → 成功 +// - steps 里有 medical_guard 步骤 → 守卫拦截（在 err != nil 的前提下） +// - 其他 → 失败 +func recordAgentRun(req *EnhanceRequest, resp *EnhanceResponse, err error, startedAt time.Time, cfgSource string) { + rec := AgentRunRecord{ + Scene: req.Scene, + CfgSource: cfgSource, + StartedAt: startedAt.Unix(), + FinishedAt: time.Now().Unix(), + TotalMs: int(time.Since(startedAt).Milliseconds()), + RequestSnapshot: buildRequestSnapshot(req), + } + + if resp != nil { + rec.Provider = resp.Provider + rec.Model = resp.Model + rec.Steps = resp.Steps + if resp.TotalMs > 0 { + rec.TotalMs = resp.TotalMs + } + // token 汇总 + 从步骤里兜底 provider/model（守卫拦截时 resp.Provider 为空） + for _, st := range resp.Steps { + rec.PromptTokens += st.PromptTokens + rec.CompletionTokens += st.CompletionTokens + rec.TotalTokens += st.TotalTokens + if rec.Provider == "" && st.Provider != "" { + rec.Provider = st.Provider + } + if rec.Model == "" && st.Model != "" { + rec.Model = st.Model + } + } + } + + if err == nil { + rec.Status = RunStatusOK + } else { + rec.Error = err.Error() + rec.Status = RunStatusFail + // 守卫拦截的错误信息以"医疗守卫拦截"开头（enhancer.go 里约定的前缀） + if strings.HasPrefix(rec.Error, "医疗守卫拦截") { + rec.Status = RunStatusBlocked + } + } + + runLog.Add(rec) +} + +// snapshotMessage 快照里的单条消息（只留角色 + 截断后的内容） +type snapshotMessage struct { + Role string `json:"role"` + Content string `json:"content"` +} + +// requestSnapshot 快照结构（重放时前端按这个结构回填调试台表单） +type requestSnapshot struct { + Scene string `json:"scene"` + Context string `json:"context,omitempty"` + KBEnabled bool `json:"kb_enabled"` + TopK int `json:"top_k,omitempty"` + Provider string `json:"provider,omitempty"` + Messages []snapshotMessage `json:"messages"` + Truncated bool `json:"truncated,omitempty"` // 有内容被截断时置 true，前端提示"非完整入参" +} + +// buildRequestSnapshot 构造请求入参快照 +// +// 为什么不直接 json.Marshal(req) 再截断字符串： +// 粗暴截断会产生非法 JSON，重放时前端没法解析回填。 +// 这里逐字段限长（rune 级，中文安全）后再序列化，保证输出永远是合法 JSON： +// - context 最多 800 字 +// - 每条消息 content 最多 600 字，最多保留前 8 条 +func buildRequestSnapshot(req *EnhanceRequest) string { + if req == nil { + return "" + } + const ( + maxContextRunes = 800 + maxMsgRunes = 600 + maxMsgCount = 8 + ) + snap := requestSnapshot{ + Scene: req.Scene, + KBEnabled: req.KBEnabled, + TopK: req.TopK, + Provider: req.Provider, + } + snap.Context, snap.Truncated = truncateSnapRunes(req.Context, maxContextRunes, snap.Truncated) + for i, m := range req.Messages { + if i >= maxMsgCount { + snap.Truncated = true + break + } + content, truncated := truncateSnapRunes(m.Content, maxMsgRunes, snap.Truncated) + snap.Truncated = truncated + snap.Messages = append(snap.Messages, snapshotMessage{Role: m.Role, Content: content}) + } + b, err := json.Marshal(snap) + if err != nil { + return "" + } + return string(b) +} + +// truncateSnapRunes 按 rune 截断字符串，并传递"是否发生过截断"标记 +func truncateSnapRunes(s string, max int, alreadyTruncated bool) (string, bool) { + r := []rune(s) + if len(r) <= max { + return s, alreadyTruncated + } + return string(r[:max]), true +} diff --git a/internal/tool/agent_tools.go b/internal/tool/agent_tools.go new file mode 100644 index 0000000..f596515 --- /dev/null +++ b/internal/tool/agent_tools.go @@ -0,0 +1,199 @@ +package tool + +import ( + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "log" + "net/http" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" +) + +// ======================================================================== +// Agent 工具集 +// ======================================================================== +// 工具是 Agent 的"手脚"——LLM 通过 Function Calling 自主决定 +// 何时调用哪个工具。 +// +// 已注册工具： +// - maxkb_retrieve ：检索中医知识库（方剂/药典/指南） +// - his_query ：查询 HIS 患者数据 +// - pharmacopoeia_query：查询《中国药典》单味药详情 +// - rule_check ：校验处方配伍禁忌 +// +// 新增工具只需：实现 types.Tool 接口 → 在 Runner 中 RegisterTool +// ======================================================================== + +// ========== 工具1：MaxKB 知识库检索 ========== + +// MaxKBRetrieveTool 知识库检索工具 +type MaxKBRetrieveTool struct { + client *MaxKBClient +} + +// NewMaxKBRetrieveTool 创建知识库检索工具 +func NewMaxKBRetrieveTool(client *MaxKBClient) *MaxKBRetrieveTool { + return &MaxKBRetrieveTool{client: client} +} + +func (t *MaxKBRetrieveTool) Name() string { return "maxkb_retrieve" } + +func (t *MaxKBRetrieveTool) Description() string { + return "检索中医知识库，获取权威的中医典籍、方剂、药典、病历书写规范等内容。输入应为检索关键词或问题。" +} + +func (t *MaxKBRetrieveTool) Execute(ctx context.Context, params map[string]any) (string, error) { + query, _ := params["query"].(string) + if query == "" { + return "", fmt.Errorf("检索关键词不能为空") + } + log.Printf("[工具] 知识库检索 | 关键词: %s", query) + return t.client.Chat(ctx, query) +} + +// ========== 工具2：HIS 系统查询 ========== + +// HISTool 医院信息系统查询工具 +// +// 实际项目对接真实的 HIS/PACS/LIS 系统。 +// 这里用模拟数据演示。 +type HISTool struct { + cfg config.MaxKBConfig // 复用配置结构（实际应独立 HIS 配置） + client *http.Client +} + +// NewHISTool 创建 HIS 查询工具 +func NewHISTool(cfg *config.MaxKBConfig) *HISTool { + var c config.MaxKBConfig + if cfg != nil { + c = *cfg + } + return &HISTool{ + cfg: c, + client: &http.Client{Timeout: 10 * time.Second}, + } +} + +func (t *HISTool) Name() string { return "his_query" } + +func (t *HISTool) Description() string { + return "查询医院信息系统(HIS)中的患者数据，包括既往病史、检查报告、用药记录、过敏史等。输入为患者ID或查询条件。" +} + +func (t *HISTool) Execute(ctx context.Context, params map[string]any) (string, error) { + patientID, _ := params["query"].(string) + log.Printf("[工具] HIS 查询 | 患者 ID: %s", patientID) + + // ===== 实际项目这里调用 HIS 接口 ===== + // 以下是模拟数据 + mockData := map[string]string{ + "P001": `患者 P001 既往病史： +- 2023 年: 慢性胃炎 +- 2024 年: 高血压(轻度) +- 过敏: 青霉素 +- 近期检查: 血常规正常, 肝功能正常`, + "P002": `患者 P002 既往病史： +- 2022 年: 子宫肌瘤手术 +- 2024 年: 妊娠期糖尿病 +- 过敏: 无 +- 近期检查: 血糖偏高`, + } + + result, ok := mockData[patientID] + if !ok { + result = fmt.Sprintf("未找到患者 %s 的 HIS 记录", patientID) + } + return result, nil +} + +// ========== 工具3：药典查询 ========== + +// PharmacopoeiaTool 中国药典查询工具 +// +// 复用 MaxKB 客户端（药典内容已录入知识库）。 +type PharmacopoeiaTool struct { + client *MaxKBClient +} + +// NewPharmacopoeiaTool 创建药典查询工具 +func NewPharmacopoeiaTool(client *MaxKBClient) *PharmacopoeiaTool { + return &PharmacopoeiaTool{client: client} +} + +func (t *PharmacopoeiaTool) Name() string { return "pharmacopoeia_query" } + +func (t *PharmacopoeiaTool) Description() string { + return "查询《中国药典》中某味中药的性味归经、功效主治、用法用量、禁忌事项。输入为药名。" +} + +func (t *PharmacopoeiaTool) Execute(ctx context.Context, params map[string]any) (string, error) { + herbName, _ := params["query"].(string) + log.Printf("[工具] 药典查询 | 药名: %s", herbName) + + query := fmt.Sprintf("《中国药典》%s 的性味归经、功效、用法用量、禁忌", herbName) + return t.client.Chat(ctx, query) +} + +// ========== 工具4：规则引擎校验 ========== + +// RuleCheckTool 规则校验工具（供 Agent 自查） +type RuleCheckTool struct{} + +// NewRuleCheckTool 创建规则校验工具 +func NewRuleCheckTool() *RuleCheckTool { return &RuleCheckTool{} } + +func (t *RuleCheckTool) Name() string { return "rule_check" } + +func (t *RuleCheckTool) Description() string { + return "校验处方是否符合中医配伍规则（十八反、十九畏、剂量范围、孕妇禁忌等）。输入为处方文本。" +} + +func (t *RuleCheckTool) Execute(ctx context.Context, params map[string]any) (string, error) { + prescription, _ := params["query"].(string) + log.Printf("[工具] 规则校验 | 处方: %.50s...", prescription) + + // 十八反 + conflicts18 := map[string][]string{ + "甘草": {"甘遂", "大戟", "芫花", "海藻"}, + "乌头": {"贝母", "瓜蒌", "半夏", "白蔹", "白及"}, + "藜芦": {"人参", "沙参", "丹参", "玄参", "苦参", "细辛", "芍药"}, + } + // 十九畏 + conflicts19 := map[string]string{ + "硫黄": "朴硝", "水银": "砒霜", "狼毒": "密陀僧", + "巴豆": "牵牛", "丁香": "郁金", "牙硝": "三棱", + "川乌": "犀角", "草乌": "犀角", "人参": "五灵脂", "官桂": "赤石脂", + } + + issues := make([]string, 0) + + // 检查十八反 + for herb, conflicts := range conflicts18 { + if strings.Contains(prescription, herb) { + for _, conflict := range conflicts { + if strings.Contains(prescription, conflict) { + issues = append(issues, fmt.Sprintf("【十八反】%s 反 %s", herb, conflict)) + } + } + } + } + + // 检查十九畏 + for a, b := range conflicts19 { + if strings.Contains(prescription, a) && strings.Contains(prescription, b) { + issues = append(issues, fmt.Sprintf("【十九畏】%s 畏 %s", a, b)) + } + } + + if len(issues) == 0 { + return "处方校验通过，未发现配伍禁忌。", nil + } + + return "校验发现问题：\n" + strings.Join(issues, "\n"), nil +} + +// 确保 import 使用 +var _ = json.Marshal diff --git a/internal/tool/maxkb.go b/internal/tool/maxkb.go new file mode 100644 index 0000000..e428055 --- /dev/null +++ b/internal/tool/maxkb.go @@ -0,0 +1,150 @@ +package tool + +import ( + "bytes" + "context" + "encoding/json" + "fmt" + "io" + "log" + "net/http" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" +) + +// ======================================================================== +// MaxKB 知识库客户端 +// ======================================================================== +// MaxKB 是一个开源的企业级 RAG 知识库平台： +// - 文档管理（PDF/Word/Markdown 等） +// - 智能分段 + 向量化（pgvector） +// - 语义检索 + LLM 增强生成 +// - 兼容 OpenAI 协议 +// +// 官方文档：https://maxkb.cn/docs/ +// Docker 一键部署：docker run -d --name maxkb -p 8080:8080 1panel/maxkb +// ======================================================================== + +// MaxKBClient MaxKB 知识库客户端 +type MaxKBClient struct { + BaseURL string `json:"base_url"` + APIKey string `json:"api_key"` + AppID string `json:"app_id"` + Client *http.Client `json:"-"` +} + +// NewMaxKBClient 创建 MaxKB 客户端 +// +// 参数： +// cfg - MaxKB 配置（BaseURL/APIKey/AppID） +// +// 返回： +// 初始化完成的客户端 +func NewMaxKBClient(cfg config.MaxKBConfig) *MaxKBClient { + return &MaxKBClient{ + BaseURL: cfg.BaseURL, + APIKey: cfg.APIKey, + AppID: cfg.AppID, + Client: &http.Client{Timeout: 60 * time.Second}, + } +} + +// Chat 调用 MaxKB 的对话接口（兼容 OpenAI 格式） +// +// 这是最核心的方法：把问题发给 MaxKB， +// 它会自动做 RAG 检索 + LLM 生成，返回融合知识库的回答。 +// +// 参数： +// ctx - 上下文（支持超时取消） +// query - 用户问题或检索关键词 +// +// 返回： +// MaxKB 生成的回答（已融合知识库检索结果） +func (c *MaxKBClient) Chat(ctx context.Context, query string) (string, error) { + body := map[string]any{ + "model": "maxkb-model", + "messages": []map[string]string{ + {"role": "user", "content": query}, + }, + "stream": false, + } + + buf, _ := json.Marshal(body) + url := fmt.Sprintf("%s/api/application/%s/chat/completions", c.BaseURL, c.AppID) + + req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("[MaxKB] 创建请求失败: %w", err) + } + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.APIKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.Client.Do(req) + if err != nil { + return "", fmt.Errorf("[MaxKB] 调用失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + if resp.StatusCode != 200 { + data, _ := io.ReadAll(resp.Body) + return "", fmt.Errorf("[MaxKB] 返回错误 %d: %s", resp.StatusCode, string(data)) + } + + var result struct { + Choices []struct { + Message struct { + Content string `json:"content"` + } `json:"message"` + } `json:"choices"` + } + json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result) + + if len(result.Choices) == 0 { + return "", fmt.Errorf("[MaxKB] 返回空结果") + } + + log.Printf("[MaxKB] ✅ 检索成功 | 查询: %.50s...", query) + return result.Choices[0].Message.Content, nil +} + +// Search 仅做知识检索（不生成，返回原始片段） +// +// 适合需要"引用来源"的场景。 +// 返回 TopK 条相关文档片段。 +func (c *MaxKBClient) Search(ctx context.Context, query string, topK int) ([]string, error) { + if topK <= 0 { + topK = 5 + } + + body := map[string]any{ + "query": query, + "top_k": topK, + } + buf, _ := json.Marshal(body) + url := fmt.Sprintf("%s/api/application/%s/search", c.BaseURL, c.AppID) + + req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", url, bytes.NewReader(buf)) + req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+c.APIKey) + req.Header.Set("Content-Type", "application/json") + + resp, err := c.Client.Do(req) + if err != nil { + return nil, fmt.Errorf("[MaxKB] 检索失败: %w", err) + } + defer resp.Body.Close() + + var result struct { + Documents []struct { + Content string `json:"content"` + Score float64 `json:"score"` + } `json:"documents"` + } + json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result) + + docs := make([]string, 0, len(result.Documents)) + for _, d := range result.Documents { + docs = append(docs, d.Content) + } + return docs, nil +} diff --git a/internal/types/types.go b/internal/types/types.go new file mode 100644 index 0000000..d49c6b3 --- /dev/null +++ b/internal/types/types.go @@ -0,0 +1,86 @@ +package types + +import ( + "context" +) + +// ======================================================================== +// 公共类型定义（types 包） +// ======================================================================== +// 为什么需要独立的 types 包？ +// 原结构中 llm 包用 agent.Message/agent.Tool，agent 包又用 llm.ModelRouter， +// 形成 llm <-> agent 的循环依赖（Go 不允许）。 +// +// 解决方案： +// 把 LLM 调用所需的"消息/工具/工具调用"等纯数据类型抽到 types 包， +// agent 和 llm 都依赖 types，单向依赖：agent → types ← llm，agent → llm。 +// +// 迁移范围： +// - Message（原 agent.Message） +// - Tool 接口（原 agent.Tool） +// - ToolCallInfo（原 agent.ToolCallInfo） +// +// 兼容策略： +// agent 包用 type 别名保留旧 API（agent.Message = types.Message）， +// 老调用方无需改 import；llm 包改用 types.Xxx。 +// ======================================================================== + +// Message 单条对话消息（system / user / assistant / tool） +type Message struct { + Role string `json:"role"` // 角色：system/user/assistant/tool + Content string `json:"content"` // 消息正文 + Timestamp int64 `json:"timestamp"` // 时间戳 + ToolCall *ToolCallInfo `json:"tool_call,omitempty"` // 工具调用信息（assistant 触发工具时） + // ToolCallID tool 结果帧回传时对应的 tool_calls[].id + // + // OpenAI Function Calling 协议要求： + // assistant 帧的 tool_calls[].id 必须与后续 tool 帧的 tool_call_id 一一对应， + // 否则部分厂商（讯飞 10003 / OpenAI 400）会直接拒绝请求。 + // 只在 Role=="tool" 时有意义。 + ToolCallID string `json:"tool_call_id,omitempty"` +} + +// Tool Agent 可调用的工具接口 +// +// 实现此接口的对象注册到 Runner 后，LLM 可通过 Function Calling 自主决定调用 +type Tool interface { + Name() string + Description() string + Execute(ctx context.Context, params map[string]any) (string, error) +} + +// ToolCallInfo 一次工具调用的完整信息 +type ToolCallInfo struct { + // ID 厂商返回的 tool_calls[].id（回放对话历史时必须原样带回， + // 供 tool 结果帧的 tool_call_id 对应；厂商未返回时由客户端生成） + ID string `json:"id,omitempty"` + ToolName string `json:"tool_name"` // 工具名 + Params map[string]any `json:"params"` // 调用参数 + Result string `json:"result"` // 调用结果 + Error string `json:"error,omitempty"` // 错误信息（失败时） +} + +// ======================================================================== +// 统一 chat 结果（供 LLM 客户端与上层共享） +// ======================================================================== +// 含 token 用量与计时，便于 Agent 上层把每一步落到 xk_ai_generation_step +// ======================================================================== + +// ChatResult LLM 调用统一返回结构 +// +// 各 provider（DeepSeek/Spark/Qwen 等）调用 LLM 后，把内容、token 用量、耗时 +// 等打包到本结构，方便 KnowledgeEnhancer 把每一步记入 step 子表 +type ChatResult struct { + Content string `json:"content"` // 助手文本（choices[0].message.content） + Provider string `json:"provider"` // 供应商标识 + Model string `json:"model"` // 实际使用的模型名 + APIKeyID int `json:"api_key_id"` // 使用的密钥 ID（env 回落为 0） + PromptTokens int `json:"prompt_tokens"` // 输入 token 数 + CompletionTokens int `json:"completion_tokens"` // 输出 token 数 + TotalTokens int `json:"total_tokens"` // 总 token 数 + Usage map[string]any `json:"usage"` // 完整 usage 原始对象 + DurationMs int `json:"duration_ms"` // 耗时毫秒 + FinishReason string `json:"finish_reason"` // 终止原因：stop/length/content_filter/tool_calls；length=被 max_tokens 截断 + ToolCall *ToolCallInfo `json:"tool_call,omitempty"` // 模型触发的工具调用（Function Calling） + Raw any `json:"-"` // 供应商原始响应（不入 JSON） +} diff --git a/main.go b/main.go new file mode 100644 index 0000000..a59968d --- /dev/null +++ b/main.go @@ -0,0 +1,247 @@ +package main + +// ======================================================================== +// 中医 AI Agent 系统 —— 程序入口 +// ======================================================================== +// 启动流程： +// config.Load → llm.InitLLM (工厂+路由+降级) → agent.InitRunner → router.Setup +// +// 模型层初始化链路： +// config.yaml 中定义模型池 → llm.NewProviderFactory → 注册各供应商 +// → llm.NewModelRouter → 按场景名路由到具体模型 +// → llm.NewFallbackChain → 降级保障 +// +// 不同 Agent 场景自动使用不同模型，无需改代码。 +// ======================================================================== + +import ( + "context" + "fmt" + "io" + "log" + "net/http" + "os" + "os/signal" + "syscall" + "time" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/dao" + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/router" + "tcm-agent/internal/service" +) + +// @title 中医 AI Agent API +// @version 2.0 +// @description 基于 Go + MaxKB + 多模型工厂 的中医智能诊疗 Agent 系统 +// @host localhost:8080 +// @BasePath /api/v1 +func main() { + // ========== ⓪ 挂接内存日志缓冲 ========== + // 日志同时写控制台和内存环形缓冲（500 行）， + // 供 /agent/view 面板「实时日志」Tab 增量拉取，控制台输出不受影响。 + // 必须放在第一行——保证启动日志也能被面板看到 + log.SetOutput(io.MultiWriter(os.Stdout, service.MemLog)) + + // ========== ① 加载配置 ========== + cfg := config.Load() + log.Printf("[启动] 配置加载完成 | 默认模型: %s | 模型池: %d 个", + cfg.LLM.DefaultProvider, len(cfg.LLM.Models)) + + // ========== ② 连接 z_xk 库，注入 AES 主密钥，准备从 DB 加载 LLM 配置 ========== + // + // 设计思路（DB 优先 + 即时生效）： + // - DB 是单一可信源（与 PHP 端 AiRuntimeConfigService 同源） + // - yaml/env 仅作为 DB 不可用时的兜底（如本地开发没连库） + // - 启动期不做"全量 merge"——改为运行时按需解析（dao.LoadActiveLLMConfig）， + // 这样后台切完模型配置 60s 内全集群生效，无需重启 Go 进程 + // + // 启动期仍然保留 mergeDBLLMConfigs 的意义： + // - 让 EnhanceService 走 DB 解析失败时（如 DB 抖动）能回落到一份"最新已知"配置， + // 而不是 yaml 默认的 deepseek + // - 同时把 ollama 等本地模型（DB 中没有）的配置补全 + if cfg.DB.DSN != "" { + if err := dao.Init(cfg.DB.DSN); err != nil { + // DB 连不上不致命：降级用 yaml/env 配置继续启动 + log.Printf("[启动] ⚠️ z_xk 库连接失败，将使用 yaml/env 配置: %v", err) + } else { + // ★ 关键：注入 AES 主密钥，让 dao 能解密 api_key + // 不注入的话 LoadActiveLLMConfig 会直接报错，整个"DB 优先"链路失效 + dao.SetEncryptKey(cfg.DB.EncryptKey) + log.Printf("[启动] ✅ z_xk 库连接成功，已注入 AES 主密钥，DB 优先链路就绪") + + // 仍然保留 mergeDBLLMConfigs 作为"启动期一次性 merge"—— + // 它把所有平台配置塞进 cfg.LLM.Models，作为 EnhanceService DB 解析失败时的兜底 + if err := mergeDBLLMConfigs(cfg); err != nil { + log.Printf("[启动] ⚠️ 从 DB 加载 LLM 配置失败（不影响运行时解析）: %v", err) + } else { + log.Printf("[启动] ↳ 启动期 merge 完成（运行时仍按需实时解析）") + } + } + } else { + log.Printf("[启动] ⚠️ 未配置 DB.DSN，使用 yaml/env 配置（生产环境必须配置 DSN）") + } + + // ========== ③ 初始化 LLM 层（工厂 + 路由 + 降级） ========== + // + // 这是本次升级的核心： + // - ProviderFactory：注册所有模型供应商（DeepSeek/OpenAI/Azure/Ollama/Qwen） + // - ModelRouter：按场景名（emr-generator/prescription 等）路由到对应模型 + // - FallbackChain：主模型挂了自动切备用 + // + // 所有 Agent 通过 Router 获取模型，不直接依赖具体供应商。 + llmRouter, fallback, factory := llm.InitLLM(cfg) + + // 打印路由表（方便排查） + log.Println("[启动] 模型路由表：") + for scene, provider := range llmRouter.ListRoutes() { + log.Printf(" %-20s → %s", scene, provider) + } + + // ========== ③ 初始化 Agent 引擎 ========== + // + // Runner 通过 llmRouter 动态获取模型： + // - 病历 Agent → 路由到 "emr-generator" → DeepSeek + // - 处方 Agent → 路由到 "prescription" → GPT-4o + // + // 如果某个模型 API 挂了，FallbackChain 会自动切到备用模型。 + agentRunner := agent.InitRunner(llmRouter, fallback, cfg) + + // ========== ④ 初始化 HTTP 路由 ========== + r := router.Setup(agentRunner, cfg, llmRouter) + + // ========== ④.5 启动药品抓取定时调度器 ========== + // 依赖 DB（任务表/知识库表都在 z_xk）：DB 没连上时不启动， + // 面板的抓取任务页会明确报"DB 未初始化"，不影响其他功能 + if dao.DB != nil { + service.StartCrawlScheduler() + } + + // ========== ⑤ 启动 HTTP 服务（优雅启停） ========== + srv := &http.Server{ + Addr: ":" + cfg.Server.Port, + Handler: r, + // ---------- 稳定性加固：防慢连接占死服务 ---------- + // ReadHeaderTimeout：读完请求头的最长时间，防 Slowloris 攻击 + ReadHeaderTimeout: 10 * time.Second, + // ReadTimeout：读完整个请求体的最长时间（enhance 请求体最大几十 KB，60s 绰绰有余） + ReadTimeout: 60 * time.Second, + // WriteTimeout：从读完请求到写完响应的最长时间。 + // 必须大于最长的 LLM 调用链（ReactLoop 多轮 + fallback 可能超过 2 分钟）， + // 设 300s 兜底：超过说明彻底卡死，强制断开释放连接 + WriteTimeout: 300 * time.Second, + // IdleTimeout：keep-alive 空闲连接保留时间 + IdleTimeout: 120 * time.Second, + } + + go func() { + log.Printf("[启动] ✅ 中医 AI Agent 服务已启动，监听端口 :%s", cfg.Server.Port) + log.Printf("[启动] 已注册模型供应商: %v", factory.ListProviders()) + if err := srv.ListenAndServe(); err != nil && err != http.ErrServerClosed { + log.Fatalf("[致命] 服务启动失败: %v", err) + } + }() + + // 等待中断信号 + quit := make(chan os.Signal, 1) + signal.Notify(quit, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM) + <-quit + + log.Println("[关闭] 正在优雅关闭服务...") + + // 关闭模型连接 + llmRouter.Close() + + // 关闭 HTTP 服务（30 秒超时） + ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Second) + defer cancel() + srv.Shutdown(ctx) + + log.Println("[关闭] ✅ 服务已安全停止") + fmt.Println("再见！") +} + +// mergeDBLLMConfigs 从 DB 加载 LLM 配置，覆盖 cfg.LLM.Models +// +// 覆盖规则： +// - DB 中存在的 provider（如 spark/deepseek）：完全替换 yaml 同名条目（DB 是可信源） +// - DB 中没有的 provider（如 ollama 本地）：保留 yaml 中的配置 +// - DB 提供 APIKey/APIURL/Model，timeout/embedding_model 等保留 yaml 值（DB 没存） +// +// 关键：额外读 xk_system_config 的全局激活组合（ai_active_provider / ai_active_api_key_id / +// ai_active_model），它优先级最高——后台运维跨平台指定的"激活组合"会覆盖平台默认值。 +// 这是 PHP AiRuntimeConfigService::resolve() 的核心逻辑，Go 端必须复刻， +// 否则会出现"后台切了平台但 Go Agent 还用 yaml 默认平台"的不一致。 +func mergeDBLLMConfigs(cfg *config.Config) error { + dbCfgs, err := dao.LoadLLMConfigsFromDB(cfg.DB.EncryptKey) + if err != nil { + return err + } + + for provider, db := range dbCfgs { + // 取出 yaml 已有条目（可能不存在，先准备一个空模板） + yamlCfg, exists := cfg.LLM.Models[provider] + if !exists { + yamlCfg = config.LLMConfigEx{Timeout: 120} + } + + // 用 DB 值覆盖关键字段 + yamlCfg.Provider = provider + yamlCfg.APIKey = db.APIKey + if db.APIURL != "" { + yamlCfg.BaseURL = db.APIURL + } + if db.Model != "" { + yamlCfg.Model = db.Model + } + cfg.LLM.Models[provider] = yamlCfg + + log.Printf("[启动] ↳ DB 覆盖: %s → model=%s api_key_id=%d", provider, db.Model, db.APIKeyID) + } + + // ===== 读全局激活组合，覆盖 yaml 路由表 ===== + // 这一步是 Go Agent "尊重后台运维选择"的关键： + // - 后台"模型配置"Tab 保存的 ai_active_provider 会被设到 cfg.LLM.DefaultProvider， + // 让 EnhanceService 在 scene 未命中路由表时回落到这个 provider（而不是 yaml 写死的 deepseek） + // - 后台指定的 api_key_id / model 会覆盖对应 provider 的字段， + // 保证 Go 调 LLM 时用的就是后台选中的具体 key/model + // + // 语义说明（2026-08-11 重构后）： + // ai_active_provider 永远是真实 provider（spark/deepseek/...）， + // "是否走 Go Agent 中转"由 PHP 端独立开关 ai_agent_via_agent 控制， + // Go 端被调用时已经是"我要用真实模型"，这里不再处理 agent 短路。 + active, err := dao.LoadActiveSelection() + if err != nil { + log.Printf("[启动] ⚠️ 读取全局激活组合失败，将仅使用平台默认值: %v", err) + } else if active != nil && active.Provider != "" { + // 仅当激活的 provider 在配置中存在时才覆盖 + if _, ok := cfg.LLM.Models[active.Provider]; ok { + // 覆盖默认 provider，让 EnhanceService 走后台选中的平台 + cfg.LLM.DefaultProvider = active.Provider + log.Printf("[启动] ↳ 全局激活: provider=%s", active.Provider) + + // 用后台指定的 key/model 覆盖该 provider 的字段 + if active.Model != "" || active.APIKeyID > 0 { + pCfg := cfg.LLM.Models[active.Provider] + if active.Model != "" { + pCfg.Model = active.Model + log.Printf("[启动] ↳ 激活 model 覆盖: %s → %s", active.Provider, active.Model) + } + if active.APIKeyID > 0 { + // 按 api_key_id 反查对应明文 key（DB 中存的可能是非默认 key） + if plain, err := dao.GetAPIKeyByID(active.APIKeyID, cfg.DB.EncryptKey); err == nil && plain != "" { + pCfg.APIKey = plain + log.Printf("[启动] ↳ 激活 api_key_id 覆盖: %s → key_id=%d", active.Provider, active.APIKeyID) + } else if err != nil { + log.Printf("[启动] ⚠️ 取激活 api_key_id=%d 失败: %v（保留平台默认 key）", active.APIKeyID, err) + } + } + cfg.LLM.Models[active.Provider] = pCfg + } + } + } + + return nil +} diff --git a/manifest/config/config.yaml b/manifest/config/config.yaml new file mode 100644 index 0000000..cc72bc2 --- /dev/null +++ b/manifest/config/config.yaml @@ -0,0 +1,147 @@ +# ============================================================================ +# 中医 AI Agent 系统配置文件 +# ============================================================================ +# 核心升级：LLM 支持多模型池 + 场景路由 + 降级链 +# +# 修改此文件后无需改代码，Agent 会自动使用新配置的模型。 +# ============================================================================ + +# ========== HTTP 服务配置 ========== +server: + port: "18123" + +# ========== 本地知识库配置（V1 用 noop，V2 接 BGE-M3） ========== +kb: + # /kb/view 后台管理页访问口令（HTTP Basic Auth 密码） + # 用户名固定 admin，密码在这里填。生产环境改强口令。 + admin_password: "qiqi991012" + +# ========== MaxKB 知识库配置 ========== +maxkb: + base_url: "https://agent.nailaoyun.cn/chat/api/019fee3f-a6bf-7592-9a7a-4003b4beed1e" + api_key: "agent-18351a765802a68bd35cf6e0f989bde0" + app_id: "xxxxxxxx-xxxx-xxxx" + +# ========== 多模型 LLM 配置（核心） ========== +llm: + # 默认供应商（找不到路由时使用） + default_provider: "deepseek" + + # ---------- 模型池：定义所有可用的模型 ---------- + models: + # 模型1：DeepSeek（病历生成主力） + deepseek: + provider: "deepseek" + api_key: "sk-xxxxxxxx" + base_url: "https://api.deepseek.com" + model: "deepseek-chat" # 可选: deepseek-chat / deepseek-reasoner + timeout: 120 + + # 模型2：OpenAI（处方校验/高质量推理） + openai: + provider: "openai" + api_key: "sk-xxxxxxxx" + base_url: "https://api.openai.com/v1" + model: "gpt-4o" # 可选: gpt-4o / gpt-4o-mini / o1-preview + embedding_model: "text-embedding-3-small" + timeout: 120 + + # 模型3：Azure OpenAI（企业合规部署） + azure: + provider: "azure" + api_key: "xxxxxxxxxxxxxxxx" + base_url: "https://my-resource.openai.azure.com" + model: "gpt-4o" # Azure 中对应的 deployment 名 + timeout: 120 + extra: + deployment: "gpt-4o-deployment" + api_version: "2024-06-01" + + # 模型4：通义千问（中文医疗场景） + qwen: + provider: "qwen" + api_key: "sk-xxxxxxxx" + base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" + model: "qwen-max" # 可选: qwen-max / qwen-plus / qwen-turbo / qwen-long + timeout: 120 + + # 模型5：讯飞星火（OpenAPI 协议，与 PHP 端 SparkAiAgent 一致） + spark: + provider: "spark" + api_key: "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # APIPassword（与 .env SPARK_API_PASSWORD 同源） + base_url: "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions" + model: "spark-lite" # 可选: spark-lite / spark-pro / spark-max / spark-medicine + timeout: 120 + + # 模型6：Ollama 本地模型（离线/内网） + ollama: + provider: "ollama" + base_url: "http://localhost:11434" + model: "qwen2.5:72b" # 本地拉取的模型名 + timeout: 300 # 本地推理可能较慢 + + # 模型7：Embedding 专用 + embedding: + provider: "openai" + api_key: "sk-xxxxxxxx" + base_url: "https://api.openai.com/v1" + model: "text-embedding-3-small" + timeout: 60 + + # ---------- 场景路由：业务场景 → 用哪个模型 ---------- + # 注意：PHP TcmAgentClient 透传过来的 scene 名是 medical_record / prescription， + # Go 内部端点（/api/v1/emr/generate）用的是 emr-generator。 + # 两套名字都必须在这里注册，否则 PHP 调过来会走默认 provider。 + routes: + medical_record: "deepseek" # 病历生成（PHP 业务侧命名） + prescription: "openai" # 处方校验 → GPT-4o（推理严谨） + emr-generator: "deepseek" # 病历生成（Go 内部命名） + knowledge-qa: "qwen" # 知识问答 → 通义千问（中文检索好） + embedding: "embedding" # 向量化 → 专用 Embedding 模型 + fallback: "ollama" # 降级兜底 → 本地模型 + + # ---------- 降级链：主模型挂了按序切换 ---------- + fallback_chains: + # PHP 业务场景名（与 routes 对齐） + medical_record: + - "deepseek" + - "qwen" + - "ollama" + # Go 内部场景名 + emr-generator: + - "deepseek" + - "qwen" + - "ollama" + prescription: + - "openai" + - "deepseek" + - "ollama" + knowledge-qa: + - "qwen" + - "deepseek" + +# ========== 数据库配置 ========== +# 直连萧康云医 z_xk 库读取 xk_ai_* 配置表 +# parseTime=true 必填，否则 GORM 无法把 DATETIME 转成 time.Time +# loc=Local 让时间用本机时区（生产建议 Asia/Shanghai） +db: + dsn: "root:root@tcp(127.0.0.1:3306)/z_xk?charset=utf8mb4&parseTime=true&loc=Local" + # AES 主密钥（与 PHP .env ENCRYPT_KEY 同源，用于解密 xk_ai_api_key.api_key） + # 生产环境通过 K8s Secret / .env 注入，不要写死在这里 + encrypt_key: "3a8f9b2d7c1e4f8a9b2d7c1e4f8a9b2d7c1e4f8a9b2d7c1e4f8a9b2d7c1e4f8a" + +# ========== Agent 引擎配置 ========== +agent: + max_iterations: 10 # Agent 最大推理轮数（防止无限循环） + timeout: 120 # 单次 Agent 调用超时（秒） + + # 鉴权密钥（与 PHP 后台 ai_agent_secret 对应，双轨制） + # PHP TcmAgentClient 把 shared_secret 的值塞进 Authorization: Bearer xxx + # Go middleware.Auth 拿到后直接字符串比对，无需签发 JWT + # 留空则放行无 Token 请求（仅限纯内网调试，生产环境必填） + shared_secret: "qiqi991012" + + # JWT 签名密钥（严格 HS256 校验，适合小程序直连场景） + # 留空则禁用 JWT 路径，仅启用 SharedSecret 模式 + # 也可用环境变量 AGENT_JWT_SECRET 覆盖 + jwt_secret: "" diff --git a/manifest/docker/Dockerfile b/manifest/docker/Dockerfile new file mode 100644 index 0000000..a212316 --- /dev/null +++ b/manifest/docker/Dockerfile @@ -0,0 +1,42 @@ +# ===== 多阶段构建 ===== +# 阶段1：构建 +FROM golang:1.22-alpine AS builder + +WORKDIR /build + +# 复制go.mod和go.sum +COPY go.mod go.sum ./ +RUN go mod download + +# 复制源代码 +COPY . . + +# 编译（静态链接，不依赖glibc） +RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o tcm-agent main.go + +# 阶段2：运行 +FROM alpine:3.19 + +# 安装CA证书（HTTPS请求需要） +RUN apk --no-cache add ca-certificates tzdata + +# 设置时区 +ENV TZ=Asia/Shanghai + +WORKDIR /app + +# 从构建阶段复制二进制 +COPY --from=builder /build/tcm-agent . + +# 复制配置文件 +COPY manifest/config/config.yaml ./manifest/config/config.yaml + +# 暴露端口 +EXPOSE 8080 + +# 健康检查 +HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=10s --retries=3 \ + CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1 + +# 启动 +CMD ["./tcm-agent"] diff --git a/manifest/docker/docker-compose.yml b/manifest/docker/docker-compose.yml new file mode 100644 index 0000000..ce495dd --- /dev/null +++ b/manifest/docker/docker-compose.yml @@ -0,0 +1,68 @@ +version: "3.9" + +services: + # ========== MaxKB 知识库平台 ========== + maxkb: + image: 1panel/maxkb:latest + container_name: maxkb + ports: + - "8080:8080" + volumes: + - maxkb_data:/app/data + environment: + - MAXKB_PORT=8080 + restart: unless-stopped + healthcheck: + test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/api/health"] + interval: 30s + timeout: 5s + retries: 3 + + # ========== MySQL 数据库 ========== + mysql: + image: mysql:8.0 + container_name: tcm-mysql + ports: + - "3306:3306" + environment: + MYSQL_ROOT_PASSWORD: tcm123456 + MYSQL_DATABASE: tcm_agent + MYSQL_CHARSET: utf8mb4 + volumes: + - mysql_data:/var/lib/mysql + restart: unless-stopped + + # ========== 向量数据库（可选，用于长期记忆） ========== + milvus: + image: milvusdb/milvus:latest + container_name: tcm-milvus + ports: + - "19530:19530" + volumes: + - milvus_data:/var/lib/milvus + restart: unless-stopped + + # ========== Go Agent 服务 ========== + agent: + build: + context: ../.. + dockerfile: manifest/docker/Dockerfile + container_name: tcm-agent + ports: + - "9000:8080" + environment: + - SERVER_PORT=8080 + - MAXKB_API_KEY=${MAXKB_API_KEY:-your-key-here} + - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY:-your-key-here} + - DB_DSN=root:tcm123456@tcp(mysql:3306)/tcm_agent?charset=utf8mb4 + depends_on: + maxkb: + condition: service_healthy + mysql: + condition: service_started + restart: unless-stopped + +volumes: + maxkb_data: + mysql_data: + milvus_data: diff --git a/test/agent_test.go b/test/agent_test.go new file mode 100644 index 0000000..9fe7149 --- /dev/null +++ b/test/agent_test.go @@ -0,0 +1,510 @@ +package test + +import ( + "context" + "encoding/json" + "testing" + + "tcm-agent/internal/agent" + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/llm" + "tcm-agent/internal/rule" +) + +// ======================================================================== +// 测试文件 +// ======================================================================== +// 覆盖： +// - 模型工厂注册和创建 +// - 模型路由（场景→模型） +// - 降级链 +// - Agent 会话管理 +// - 规则引擎（十八反/十九畏/孕妇/过敏）— 使用 rule 包独立类型 +// - 结构化 JSON 序列化 +// - 配置加载（多模型） +// ======================================================================== + +// ---------- 辅助函数 ---------- + +// newTestConfig 创建测试用配置（多模型） +func newTestConfig() *config.Config { + return &config.Config{ + Server: config.ServerConfig{Port: "8080"}, + MaxKB: config.MaxKBConfig{ + BaseURL: "http://mock", APIKey: "test", AppID: "test", + }, + LLM: config.LLMConfig{ + DefaultProvider: "mock-primary", + Models: map[string]config.LLMConfigEx{ + "mock-primary": { + Provider: "mock", APIKey: "test", + BaseURL: "http://mock", Model: "mock-model-1", + }, + "mock-backup": { + Provider: "mock", APIKey: "test", + BaseURL: "http://mock", Model: "mock-model-2", + }, + "deepseek": { + Provider: "deepseek", APIKey: "test", + BaseURL: "http://mock", Model: "deepseek-chat", + }, + }, + Routes: map[string]string{ + "emr-generator": "mock-primary", + "prescription": "mock-primary", + "knowledge-qa": "deepseek", + }, + FallbackChains: map[string][]string{ + "emr-generator": {"mock-primary", "mock-backup"}, + }, + }, + Agent: config.AgentConfig{MaxIterations: 5, Timeout: 30}, + } +} + +// newTestRouter 创建测试用模型路由 +func newTestRouter(cfg *config.Config) (*llm.ModelRouter, *llm.FallbackChain) { + configs := make(map[string]*config.LLMConfigEx) + for name, m := range cfg.LLM.Models { + m2 := m + configs[name] = &m2 + } + factory := llm.NewProviderFactory(configs) + router := llm.NewModelRouter(factory, cfg.LLM.Routes, cfg.LLM.DefaultProvider) + fallback := llm.NewFallbackChain(router, cfg.LLM.FallbackChains) + return router, fallback +} + +// ---------- 模型工厂测试 ---------- + +// TestProviderFactory 测试工厂注册和创建 +func TestProviderFactory(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + configs := make(map[string]*config.LLMConfigEx) + for name, m := range cfg.LLM.Models { + m2 := m + configs[name] = &m2 + } + + factory := llm.NewProviderFactory(configs) + + // 验证内置供应商已注册 + providers := factory.ListProviders() + t.Logf("已注册供应商: %v", providers) + + expectedProviders := []string{"deepseek", "openai", "azure", "ollama", "qwen", "mock"} + for _, ep := range expectedProviders { + found := false + for _, p := range providers { + if p == ep { + found = true + break + } + } + if !found { + t.Errorf("供应商 %s 未注册", ep) + } + } + + // 验证创建客户端 + client, err := factory.Create("deepseek") + if err != nil { + t.Fatalf("创建 DeepSeek 客户端失败: %v", err) + } + if client.Provider() != "deepseek" { + t.Errorf("期望 provider=deepseek, 实际=%s", client.Provider()) + } + if !client.Supports(llm.CapFunctionCalling) { + t.Error("DeepSeek 应支持 function_calling") + } + t.Logf("✅ DeepSeek 客户端创建成功: %s", client.Name()) + client.Close() + + // 验证未知供应商报错 + _, err = factory.Create("unknown-provider") + if err == nil { + t.Error("未知供应商应返回错误") + } + t.Logf("✅ 未知供应商正确报错: %v", err) +} + +// TestCustomProvider 测试注册自定义供应商 +func TestCustomProvider(t *testing.T) { + configs := make(map[string]*config.LLMConfigEx) + configs["custom"] = &config.LLMConfigEx{ + Provider: "custom", APIKey: "test", Model: "my-model", + } + factory := llm.NewProviderFactory(configs) + + // 注册自定义创建函数 + factory.Register("custom", func(cfg *config.LLMConfigEx) (llm.LLMClient, error) { + return &mockClientForTest{name: cfg.Model, provider: "custom"}, nil + }) + + client, err := factory.Create("custom") + if err != nil { + t.Fatalf("创建自定义客户端失败: %v", err) + } + if client.Name() != "my-model" { + t.Errorf("期望 name=my-model, 实际=%s", client.Name()) + } + t.Logf("✅ 自定义供应商注册成功") + client.Close() +} + +// ---------- 模型路由测试 ---------- + +// TestModelRouter 测试场景路由 +func TestModelRouter(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + router, _ := newTestRouter(cfg) + + // 验证路由表 + routes := router.ListRoutes() + for scene, provider := range routes { + t.Logf("路由: %-20s → %s", scene, provider) + } + + // 验证获取客户端 + client, err := router.Get("emr-generator") + if err != nil { + t.Fatalf("路由获取失败: %v", err) + } + if client.Provider() != "mock" { + t.Errorf("期望 mock provider, 实际=%s", client.Provider()) + } + t.Logf("✅ 路由 emr-generator → %s", client.Name()) + + // 验证未知场景使用默认 + client2, err := router.Get("unknown-scene") + if err != nil { + t.Fatalf("默认路由失败: %v", err) + } + t.Logf("✅ 未知场景使用默认 → %s", client2.Name()) + + router.Close() +} + +// TestDynamicRoute 测试动态注册路由 +func TestDynamicRoute(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + router, _ := newTestRouter(cfg) + + router.RegisterRoute("new-scene", "deepseek") + routes := router.ListRoutes() + if routes["new-scene"] != "deepseek" { + t.Error("动态路由注册失败") + } + t.Logf("✅ 动态路由注册成功: new-scene → deepseek") + + router.Close() +} + +// ---------- 降级链测试 ---------- + +// TestFallbackChain 测试降级 +func TestFallbackChain(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + router, fallback := newTestRouter(cfg) + + // 降级链存在 + resp, err := fallback.ChatWithFallback(context.Background(), "emr-generator", nil, nil) + if err != nil { + t.Logf("降级链执行（预期可能有错误，因为 mock 模式）: %v", err) + } else { + t.Logf("✅ 降级链成功: %s", resp.Content) + } + + router.Close() +} + +// ---------- Agent 会话管理测试 ---------- + +// TestAgentSessionLifecycle 测试完整会话生命周期 +func TestAgentSessionLifecycle(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + router, fallback := newTestRouter(cfg) + runner := agent.InitRunner(router, fallback, cfg) + + // 创建会话 + session := runner.CreateSession("test-doctor", "emr-generator") + if session.ID == "" { + t.Fatal("会话 ID 不能为空") + } + if session.UserID != "test-doctor" { + t.Errorf("期望 user_id=test-doctor, 实际=%s", session.UserID) + } + if session.Scene != "emr-generator" { + t.Errorf("期望 scene=emr-generator, 实际=%s", session.Scene) + } + t.Logf("✅ 会话创建成功: ID=%s, Scene=%s", session.ID, session.Scene) + + // 获取会话 + got, ok := runner.GetSession(session.ID) + if !ok { + t.Fatal("无法获取已创建的会话") + } + if got.Status != "running" { + t.Errorf("期望 status=running, 实际=%s", got.Status) + } + + // 删除会话 + runner.DeleteSession(session.ID) + _, ok = runner.GetSession(session.ID) + if ok { + t.Error("删除后会话应不存在") + } + t.Logf("✅ 会话删除成功") + + router.Close() +} + +// TestAgentToolRegistration 测试工具注册 +func TestAgentToolRegistration(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + router, fallback := newTestRouter(cfg) + runner := agent.InitRunner(router, fallback, cfg) + + tools := runner.ListTools() + t.Logf("已注册工具: %v", tools) + + expectedTools := []string{"maxkb_retrieve", "his_query", "pharmacopoeia_query", "rule_check"} + for _, et := range expectedTools { + found := false + for _, toolName := range tools { + if toolName == et { + found = true + break + } + } + if !found { + t.Errorf("工具 %s 未注册", et) + } + } + t.Logf("✅ 默认工具全部注册成功 (%d 个)", len(tools)) + + router.Close() +} + +// ---------- 规则引擎测试（使用 rule 包独立类型）---------- + +// TestEighteenAnti 专项测试：十八反 +func TestEighteenAnti(t *testing.T) { + tests := []struct { + name string + prescription string + shouldBlock bool + }{ + {"甘草反甘遂", "甘草6g 甘遂3g", true}, + {"甘草反大戟", "甘草6g 大戟3g", true}, + {"乌头反贝母", "乌头5g 贝母6g", true}, + {"藜芦反人参", "藜芦3g 人参10g", true}, + {"正常处方", "桂枝10g 白芍10g 甘草6g", false}, + } + + validator := rule.NewPrescriptionValidator() + + for _, tt := range tests { + t.Run(tt.name, func(t *testing.T) { + patient := &rule.PatientInfo{} + warnings, blocked := validator.Validate(tt.prescription, patient) + if blocked != tt.shouldBlock { + t.Errorf("[%s] 期望 blocked=%v, 实际=%v, warnings=%v", + tt.name, tt.shouldBlock, blocked, warnings) + } else { + t.Logf("✓ [%s] blocked=%v, warnings=%v", tt.name, blocked, warnings) + } + }) + } +} + +// TestNineteenFear 测试：十九畏 +func TestNineteenFear(t *testing.T) { + tests := []struct { + name string + prescription string + }{ + {"硫黄畏朴硝", "硫黄3g 朴硝6g"}, + {"丁香畏郁金", "丁香3g 郁金10g"}, + {"巴豆畏牵牛", "巴豆3g 牵牛10g"}, + } + + validator := rule.NewPrescriptionValidator() + + for _, tt := range tests { + t.Run(tt.name, func(t *testing.T) { + patient := &rule.PatientInfo{} + warnings, blocked := validator.Validate(tt.prescription, patient) + if !blocked { + t.Errorf("[%s] 应被拦截但未拦截, warnings=%v", tt.name, warnings) + } else { + t.Logf("✓ [%s] 正确拦截: %v", tt.name, warnings) + } + }) + } +} + +// TestPregnancyRisk 测试：孕妇禁忌（使用 rule.PatientInfo） +func TestPregnancyRisk(t *testing.T) { + tests := []struct { + name string + prescription string + shouldBlock bool + }{ + {"孕妇禁用桃仁", "桃仁9g 红花6g", true}, + {"孕妇慎用大黄", "大黄6g 芒硝3g", false}, // 慎用不拦截 + {"正常处方", "桂枝10g 白芍10g", false}, + } + + validator := rule.NewPrescriptionValidator() + + for _, tt := range tests { + t.Run(tt.name, func(t *testing.T) { + patient := &rule.PatientInfo{IsPregnant: true} + warnings, blocked := validator.Validate(tt.prescription, patient) + if blocked != tt.shouldBlock { + t.Errorf("[%s] 期望 blocked=%v, 实际=%v, warnings=%v", + tt.name, tt.shouldBlock, blocked, warnings) + } else { + t.Logf("✓ [%s] blocked=%v, warnings=%v", tt.name, blocked, warnings) + } + }) + } +} + +// TestAllergyCheck 测试：过敏史冲突 +func TestAllergyCheck(t *testing.T) { + validator := rule.NewPrescriptionValidator() + patient := &rule.PatientInfo{Allergies: []string{"麻黄"}} + + warnings, blocked := validator.Validate("麻黄9g 杏仁6g", patient) + if !blocked { + t.Error("过敏冲突应被拦截") + } + if len(warnings) == 0 { + t.Error("应产生警告") + } + t.Logf("✅ 过敏检查正确拦截: %v", warnings) +} + +// TestEMRQualityChecker 测试病历质控（使用 rule 包） +func TestEMRQualityChecker(t *testing.T) { + checker := rule.NewEMRQualityChecker() + + // 完整病历应通过 + goodEMR := `主诉：反复头晕3个月 +现病史：患者3个月前出现头晕 +舌象：舌质暗红，苔白腻 +脉象：脉弦滑 +诊断：痰湿中阻证` + issues := checker.Check(goodEMR) + if len(issues) > 0 { + t.Errorf("完整病历不应有问题: %v", issues) + } + t.Logf("✅ 完整病历质控通过") + + // 缺失字段应被检出 + badEMR := "患者头晕，开了点药。" + issues = checker.Check(badEMR) + if len(issues) == 0 { + t.Error("缺失字段应被检出") + } + t.Logf("✅ 缺失字段正确检出: %v", issues) +} + +// ---------- JSON 序列化测试 ---------- + +// TestStructToJSON 测试 API 响应格式 +func TestStructToJSON(t *testing.T) { + resp := &agent.PrescriptionResponse{ + SessionID: "sess-123", + Draft: "桂枝汤：桂枝10g...", + Warnings: []string{}, + Blocked: false, + Status: "success", + Prescription: &agent.Prescription{ + FormulaName: "桂枝汤", + Herbs: []agent.Herb{ + {Name: "桂枝", Dose: 10, Unit: "g"}, + {Name: "白芍", Dose: 10, Unit: "g"}, + }, + Instructions: "水煎服，日一剂", + Duration: 7, + }, + } + + data, err := json.MarshalIndent(resp, "", " ") + if err != nil { + t.Fatalf("JSON 序列化失败: %v", err) + } + + t.Logf("API 响应 JSON 示例:\n%s", string(data)) + + // 验证关键字段 + var parsed map[string]any + json.Unmarshal(data, &parsed) + if parsed["status"] != "success" { + t.Error("status 字段不正确") + } + if parsed["blocked"] != false { + t.Error("blocked 字段不正确") + } +} + +// ---------- 配置加载测试 ---------- + +// TestConfigLoading 测试多模型配置加载 +func TestConfigLoading(t *testing.T) { + cfg := newTestConfig() + + // 验证模型池 + if len(cfg.LLM.Models) != 3 { + t.Errorf("期望 3 个模型，实际 %d 个", len(cfg.LLM.Models)) + } + + // 验证默认供应商 + if cfg.LLM.DefaultProvider != "mock-primary" { + t.Errorf("期望默认=mock-primary, 实际=%s", cfg.LLM.DefaultProvider) + } + + // 验证路由 + if cfg.LLM.Routes["emr-generator"] != "mock-primary" { + t.Error("emr-generator 路由不正确") + } + + // 验证降级链 + chain, ok := cfg.LLM.FallbackChains["emr-generator"] + if !ok || len(chain) != 2 { + t.Error("降级链配置不正确") + } + + t.Logf("✅ 配置加载正确 | 模型数:%d | 路由数:%d", + len(cfg.LLM.Models), len(cfg.LLM.Routes)) +} + +// ======================================================================== +// 测试辅助 +// ======================================================================== + +// mockClientForTest 测试用自定义客户端 +type mockClientForTest struct { + name string + provider string +} + +func (m *mockClientForTest) Chat(ctx context.Context, messages []agent.Message, tools []agent.Tool) (*agent.Message, error) { + return &agent.Message{Role: "assistant", Content: "mock reply", Timestamp: 123}, nil +} +func (m *mockClientForTest) StreamChat(ctx context.Context, messages []agent.Message, tools []agent.Tool) (<-chan string, error) { + ch := make(chan string, 1) + ch <- "mock" + close(ch) + return ch, nil +} +func (m *mockClientForTest) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { + return make([][]float32, len(texts)), nil +} +func (m *mockClientForTest) Name() string { return m.name } +func (m *mockClientForTest) Provider() string { return m.provider } +func (m *mockClientForTest) Supports(cap string) bool { return true } +func (m *mockClientForTest) Close() error { return nil } diff --git a/tools/applysql/main.go b/tools/applysql/main.go new file mode 100644 index 0000000..d86b5ea --- /dev/null +++ b/tools/applysql/main.go @@ -0,0 +1,85 @@ +// applysql —— 开发辅助工具：把 SQL 文件应用到 z_xk 库 +// +// 为什么需要它：Windows 开发机没有 mysql 客户端，而 Go 项目本身带着 +// GORM 依赖与 config.Load() 的 DSN 解析逻辑，直接复用即可执行 DDL， +// 且凭据不经过命令行/控制台（从 manifest/config/config.yaml 读取）。 +// +// 用法（必须在 nl-tcm-agent 项目根目录执行，保证能读到配置文件）： +// go run ./tools/applysql [sql文件2 ...] +// +// 说明： +// - 按 ";\n" 粗粒度拆分语句（我们自己的 SQL 文件都是规范的分号+换行结尾） +// - "--" 开头的注释行会被剥掉 +// - 任一语句失败立即退出（DDL 顺序有依赖，跳过会导致后续更混乱） +package main + +import ( + "fmt" + "log" + "os" + "strings" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/dao" +) + +func main() { + if len(os.Args) < 2 { + log.Fatal("用法: go run ./tools/applysql ") + } + cfg := config.Load() + if cfg.DB.DSN == "" { + log.Fatal("配置缺少 db.dsn（检查 manifest/config/config.yaml）") + } + if err := dao.Init(cfg.DB.DSN); err != nil { + log.Fatalf("连接数据库失败: %v", err) + } + for _, path := range os.Args[1:] { + raw, err := os.ReadFile(path) + if err != nil { + log.Fatalf("读取 %s 失败: %v", path, err) + } + stmts := splitStatements(string(raw)) + fmt.Printf("== %s：%d 条语句 ==\n", path, len(stmts)) + for i, stmt := range stmts { + if err := dao.DB.Exec(stmt).Error; err != nil { + log.Fatalf("第 %d 条语句执行失败: %v\n语句片段: %.120s", i+1, err, stmt) + } + fmt.Printf(" [%d/%d] OK %.60s...\n", i+1, len(stmts), firstLine(stmt)) + } + } + fmt.Println("全部执行完成") +} + +// splitStatements 把 SQL 文本拆成可执行语句：剥注释行后按分号结尾切分 +func splitStatements(sqlText string) []string { + // Windows 编辑器写出的文件是 CRLF，先统一成 LF，否则 ";\n" 切分匹配不到 + sqlText = strings.ReplaceAll(sqlText, "\r\n", "\n") + var sb strings.Builder + for _, line := range strings.Split(sqlText, "\n") { + trimmed := strings.TrimSpace(line) + // 剥掉整行注释（字段内注释在行中不受影响） + if strings.HasPrefix(trimmed, "--") || trimmed == "" { + continue + } + sb.WriteString(line) + sb.WriteString("\n") + } + parts := strings.Split(sb.String(), ";\n") + out := make([]string, 0, len(parts)) + for _, p := range parts { + p = strings.TrimSpace(p) + if p != "" { + out = append(out, p) + } + } + return out +} + +// firstLine 取语句首行用于进度展示 +func firstLine(stmt string) string { + if i := strings.Index(stmt, "\n"); i > 0 { + return stmt[:i] + } + return stmt +} diff --git a/tools/p1smoke/main.go b/tools/p1smoke/main.go new file mode 100644 index 0000000..86f33a7 --- /dev/null +++ b/tools/p1smoke/main.go @@ -0,0 +1,53 @@ +// P1 冒烟验证工具（临时）：验证金方 FULLTEXT 检索 + 别名归一索引 +// +// 用法：go run ./tools/p1smoke +// 验证点： +// 1. dao.GoldenFormulaSearch 在 BOOLEAN / NATURAL 两种模式下能命中 +// 2. kb.AliasIndex 能从爬取文档加载别名并做查询扩展 +package main + +import ( + "fmt" + "log" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/dao" + "tcm-agent/internal/kb" +) + +func main() { + cfg := config.Load() + if cfg.DB.DSN == "" { + log.Fatal("配置缺少 db.dsn（检查 manifest/config/config.yaml）") + } + if err := dao.Init(cfg.DB.DSN); err != nil { + log.Fatalf("初始化 DB 失败: %v", err) + } + + // ---- 1. 金方检索（自然语言模式：整段证候）---- + fmt.Println("== 金方检索（NATURAL）：恶寒发热 头痛 汗出 脉浮缓 ==") + hits, err := dao.GoldenFormulaSearch("恶寒发热 头痛 汗出 脉浮缓", 3, true) + if err != nil { + log.Fatalf("金方 NATURAL 检索失败: %v", err) + } + for _, h := range hits { + fmt.Printf(" [%.2f] %s | 主治: %.40s\n", h.Score, h.Name, h.IndicationTranslation) + } + + // ---- 2. 金方检索（BOOLEAN 模式：短关键词）---- + fmt.Println("== 金方检索（BOOLEAN）：桂枝 ==") + hits2, err := dao.GoldenFormulaSearch("桂枝", 3, false) + if err != nil { + log.Fatalf("金方 BOOLEAN 检索失败: %v", err) + } + for _, h := range hits2 { + fmt.Printf(" [%.2f] %s\n", h.Score, h.Name) + } + + // ---- 3. 别名索引加载 + 查询扩展 ---- + fmt.Println("== 别名索引 ==") + idx := kb.GetAliasIndex() + q, appended := idx.ExpandQuery("患者常年脾虚，日常以淮山药、于术调理，近日恶寒") + fmt.Printf(" 扩展后查询: %s\n", q) + fmt.Printf(" 追加正名: %v\n", appended) +} diff --git a/tools/safetyseed/main.go b/tools/safetyseed/main.go new file mode 100644 index 0000000..906977d --- /dev/null +++ b/tools/safetyseed/main.go @@ -0,0 +1,274 @@ +// safetyseed —— P2 安全参照表初始化工具 +// +// 职责：从已爬取的药材知识文档（xk_kb_doc.source_type='crawl'）解析 +// "临床应用/用法用量"中的常规剂量范围、"使用禁忌"中的孕妇禁忌级别， +// 写入 xk_tcm_safety_ref 表，作为 PHP 处方安全校验（标红）的数据源。 +// +// 用法（在 nl-tcm-agent 项目根目录）：go run ./tools/safetyseed +// +// 幂等策略：按 name 唯一键 upsert；source='manual'（人工修正过）的行跳过 +// 不覆盖——爬取解析是"初始化"，人工修正优先级更高。 +package main + +import ( + "encoding/json" + "fmt" + "log" + "regexp" + "strconv" + "strings" + "time" + + "tcm-agent/internal/config" + "tcm-agent/internal/dao" +) + +// docRow 从 xk_kb_doc 取的原料行 +type docRow struct { + Title string `gorm:"column:title"` + MetaJSON *string `gorm:"column:meta_json"` + Content string `gorm:"column:content"` +} + +// safetyRow 解析结果（对应 xk_tcm_safety_ref 一行） +type safetyRow struct { + Name string + AliasesJSON *string + DoseMin float64 + DoseMax float64 + DoseNote string + PregnancyLevel int + PregnancyNote string + TabooText string +} + +// reSection 提取"【标签】单行正文"（爬取入库时每段一行） +var reSection = regexp.MustCompile(`【([^】]+)】([^\n]*)`) + +// reDoseRange 剂量区间："用量3～9克"、"用量1.5-4.5克"（容忍全半角波浪线/横线/至） +var reDoseRange = regexp.MustCompile(`用量\s*([0-9]+(?:\.[0-9]+)?)\s*[～~—－至-]\s*([0-9]+(?:\.[0-9]+)?)\s*克`) + +// reDoseSingle 单值剂量："用量1.5克"（无区间时兜底） +var reDoseSingle = regexp.MustCompile(`用量\s*([0-9]+(?:\.[0-9]+)?)\s*克`) + +// reDecoctRange "煎汤，2～6克"式（老版条目"内服：煎汤，X～Y克"没有"用量"二字） +var reDecoctRange = regexp.MustCompile(`煎汤[，,]?\s*([0-9]+(?:\.[0-9]+)?)\s*[～~—－至-]\s*([0-9]+(?:\.[0-9]+)?)\s*克`) + +// rePregForbid / rePregCaution 孕妇禁忌级别 +// +// 容忍中间插入词（"孕妇及月经过多者慎用"、"孕妇均禁服"）， +// 限定 15 字内避免跨句误判（"孕妇不宜……其他人慎用"这种不算孕妇慎用） +var rePregForbid = regexp.MustCompile(`孕妇[^。；！？\n]{0,15}?(禁用|禁服|忌用|忌服)`) +var rePregCaution = regexp.MustCompile(`孕妇[^。；！？\n]{0,15}?(慎用|慎服)`) + +func main() { + cfg := config.Load() + if cfg.DB.DSN == "" { + log.Fatal("配置缺少 db.dsn（检查 manifest/config/config.yaml）") + } + if err := dao.Init(cfg.DB.DSN); err != nil { + log.Fatalf("连接数据库失败: %v", err) + } + + // 1. 拉取全部爬取文档 + var docs []docRow + if err := dao.DB.Table("xk_kb_doc"). + Select("title, meta_json, content"). + Where("source_type = ? AND deleted_at = 0 AND status = 1", "crawl"). + Find(&docs).Error; err != nil { + log.Fatalf("查询爬取文档失败: %v", err) + } + fmt.Printf("爬取文档共 %d 篇，开始解析...\n", len(docs)) + + // 2. 逐篇解析 + rows := make([]safetyRow, 0, len(docs)) + doseCnt, pregCnt := 0, 0 + for _, d := range docs { + row := parseDoc(&d) + if row == nil { + continue + } + if row.DoseMax > 0 { + doseCnt++ + } + if row.PregnancyLevel > 0 { + pregCnt++ + } + rows = append(rows, *row) + } + fmt.Printf("解析完成：%d 行（含剂量 %d 行，孕妇禁忌 %d 行）\n", len(rows), doseCnt, pregCnt) + + // 3. upsert（source='manual' 的行不覆盖） + now := time.Now().Unix() + inserted, updated, skipped := 0, 0, 0 + for _, r := range rows { + var existing struct { + ID uint `gorm:"column:id"` + Source string `gorm:"column:source"` + } + err := dao.DB.Table("xk_tcm_safety_ref"). + Select("id, source"). + Where("name = ?", r.Name). + Take(&existing).Error + if err == nil && existing.Source == "manual" { + skipped++ + continue + } + values := map[string]any{ + "name": r.Name, + "aliases_json": r.AliasesJSON, + "dose_min": r.DoseMin, + "dose_max": r.DoseMax, + "dose_note": r.DoseNote, + "pregnancy_level": r.PregnancyLevel, + "pregnancy_note": r.PregnancyNote, + "taboo_text": r.TabooText, + "source": "zhongyoo", + "status": 1, + "updated_at": now, + "deleted_at": 0, + } + if err == nil { + if uerr := dao.DB.Table("xk_tcm_safety_ref").Where("id = ?", existing.ID).Updates(values).Error; uerr != nil { + log.Fatalf("更新 %s 失败: %v", r.Name, uerr) + } + updated++ + } else { + values["created_at"] = now + if ierr := dao.DB.Table("xk_tcm_safety_ref").Create(values).Error; ierr != nil { + log.Fatalf("插入 %s 失败: %v", r.Name, ierr) + } + inserted++ + } + } + fmt.Printf("入库完成：新建 %d，更新 %d，跳过人工行 %d\n", inserted, updated, skipped) +} + +// parseDoc 单篇文档 → 安全参照行（title 为空返回 nil） +func parseDoc(d *docRow) *safetyRow { + name := strings.TrimSpace(d.Title) + if name == "" { + return nil + } + row := &safetyRow{Name: name} + + // 别名直接复用爬取 meta_json.aliases（转成纯数组 JSON 存储） + if d.MetaJSON != nil { + var meta struct { + Aliases []string `json:"aliases"` + } + if json.Unmarshal([]byte(*d.MetaJSON), &meta) == nil && len(meta.Aliases) > 0 { + if b, err := json.Marshal(meta.Aliases); err == nil { + s := string(b) + row.AliasesJSON = &s + } + } + } + + // 按标签切段落 + sections := map[string]string{} + for _, m := range reSection.FindAllStringSubmatch(d.Content, -1) { + label := strings.TrimSpace(m[1]) + if _, ok := sections[label]; !ok { + sections[label] = strings.TrimSpace(m[2]) + } + } + + // 剂量：优先"临床应用"，其次"用法用量"（老版条目标签） + doseText := sections["临床应用"] + if doseText == "" { + doseText = sections["用法用量"] + } + if doseText != "" { + parseDose(doseText, row) + } + + // 孕妇禁忌：主看"使用禁忌"，没有时兜底扫剂量段（部分条目把禁忌写在临床应用里） + taboo := sections["使用禁忌"] + pregSource := taboo + if pregSource == "" { + pregSource = doseText + } + if pregSource != "" { + parsePregnancy(pregSource, row) + } + if taboo != "" { + row.TabooText = truncateRunes(taboo, 1000) + } + return row +} + +// parseDose 从段落文本解析常规剂量范围 +// +// 只取第一个匹配：甘草"用量2～6克……中毒抢救可用30～60克"， +// 第一个区间才是常规量，后面的是特殊场景不能当上限 +func parseDose(text string, row *safetyRow) { + if m := reDoseRange.FindStringSubmatchIndex(text); m != nil { + row.DoseMin = parseF(text[m[2]:m[3]]) + row.DoseMax = parseF(text[m[4]:m[5]]) + row.DoseNote = snippetAround(text, m[0], 60) + return + } + if m := reDecoctRange.FindStringSubmatchIndex(text); m != nil { + row.DoseMin = parseF(text[m[2]:m[3]]) + row.DoseMax = parseF(text[m[4]:m[5]]) + row.DoseNote = snippetAround(text, m[0], 60) + return + } + if m := reDoseSingle.FindStringSubmatchIndex(text); m != nil { + v := parseF(text[m[2]:m[3]]) + row.DoseMin, row.DoseMax = v, v + row.DoseNote = snippetAround(text, m[0], 60) + } +} + +// parsePregnancy 解析孕妇禁忌级别（禁用优先于慎用） +func parsePregnancy(text string, row *safetyRow) { + if loc := rePregForbid.FindStringIndex(text); loc != nil { + row.PregnancyLevel = 2 + row.PregnancyNote = sentenceAround(text, loc[0]) + return + } + if loc := rePregCaution.FindStringIndex(text); loc != nil { + row.PregnancyLevel = 1 + row.PregnancyNote = sentenceAround(text, loc[0]) + } +} + +// parseF 字符串转 float（正则已保证格式，失败返回 0） +func parseF(s string) float64 { + v, _ := strconv.ParseFloat(s, 64) + return v +} + +// snippetAround 从 byteIdx 起截 n 个 rune 作原文摘录 +func snippetAround(text string, byteIdx, n int) string { + return truncateRunes(text[byteIdx:], n) +} + +// sentenceAround 取 byteIdx 所在的完整句子（按 。；！？ 切）作原文摘录 +func sentenceAround(text string, byteIdx int) string { + start := 0 + for _, sep := range []string{"。", "；", "！", "？"} { + if i := strings.LastIndex(text[:byteIdx], sep); i >= 0 && i+len(sep) > start { + start = i + len(sep) + } + } + rest := text[start:] + end := len(rest) + for _, sep := range []string{"。", "；", "！", "？"} { + if i := strings.Index(rest, sep); i >= 0 && i < end { + end = i + } + } + return truncateRunes(strings.TrimSpace(rest[:end]), 120) +} + +// truncateRunes 按 rune 截断（不破坏中文字符边界） +func truncateRunes(s string, max int) string { + runes := []rune(s) + if len(runes) <= max { + return s + } + return string(runes[:max]) + "…" +} diff --git a/view/admin-dist/assets/ClearOutlined-n8aZ-G2p.js b/view/admin-dist/assets/ClearOutlined-n8aZ-G2p.js new file mode 100644 index 0000000..c5265c1 --- /dev/null +++ b/view/admin-dist/assets/ClearOutlined-n8aZ-G2p.js @@ -0,0 +1 @@ +import{c as i,I as u}from"./index-C0Houbmd.js";var o={icon:{tag:"svg",attrs:{viewBox:"64 64 896 896",focusable:"false"},children:[{tag:"defs",attrs:{},children:[{tag:"style",attrs:{}}]},{tag:"path",attrs:{d:"M899.1 869.6l-53-305.6H864c14.4 0 26-11.6 26-26V346c0-14.4-11.6-26-26-26H618V138c0-14.4-11.6-26-26-26H432c-14.4 0-26 11.6-26 26v182H160c-14.4 0-26 11.6-26 26v192c0 14.4 11.6 26 26 26h17.9l-53 305.6a25.95 25.95 0 0025.6 30.4h723c1.5 0 3-.1 4.4-.4a25.88 25.88 0 0021.2-30zM204 390h272V182h72v208h272v104H204V390zm468 440V674c0-4.4-3.6-8-8-8h-48c-4.4 0-8 3.6-8 8v156H416V674c0-4.4-3.6-8-8-8h-48c-4.4 0-8 3.6-8 8v156H202.8l45.1-260H776l45.1 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M.value>=a[0]&&M.value<=a[1]&&!M.notAdd})}),function(C){return C.length>0}),b=[],x=S.length-1,c=0;c0;)i*=10;var s=[Ut(MN(a[0]/i)*i),Ut(DN(a[1]/i)*i)];this._interval=i,this._niceExtent=s}},e.prototype.calcNiceExtent=function(t){As.calcNiceExtent.call(this,t),this._fixMin=t.fixMin,this._fixMax=t.fixMax},e.prototype.parse=function(t){return t},e.prototype.contain=function(t){return t=fr(t)/fr(this.base),yh(t,this._extent)},e.prototype.normalize=function(t){return t=fr(t)/fr(this.base),mh(t,this._extent)},e.prototype.scale=function(t){return t=_h(t,this._extent),tu(this.base,t)},e.type="log",e}(Zr),_C=Hg.prototype;_C.getMinorTicks=As.getMinorTicks;_C.getLabel=As.getLabel;function eu(r,e){return CN(r,Er(e))}Zr.registerClass(Hg);var IN=function(){function r(e,t,a){this._prepareParams(e,t,a)}return r.prototype._prepareParams=function(e,t,a){a[1]0&&l>0&&!u&&(s=0),s<0&&l<0&&!f&&(l=0));var v=this._determinedMin,c=this._determinedMax;return 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l=-1/0;D(o,function(c){l=Math.max(c.offset+c.width,l)}),s=Math.abs(s),l=Math.abs(l);var u=s+l,f=e-r,h=1-(s+l)/i,v=f/h-f;return e+=v*(l/u),r-=v*(s/u),{min:r,max:e}}function ro(r,e){var t=e,a=xC(r,t),n=a.extent,i=t.get("splitNumber");r instanceof Hg&&(r.base=t.get("logBase"));var o=r.type,s=t.get("interval"),l=o==="interval"||o==="time";r.setExtent(n[0],n[1]),r.calcNiceExtent({splitNumber:i,fixMin:a.fixMin,fixMax:a.fixMax,minInterval:l?t.get("minInterval"):null,maxInterval:l?t.get("maxInterval"):null}),s!=null&&r.setInterval&&r.setInterval(s)}function xh(r,e){if(e=e||r.get("type"),e)switch(e){case"category":return new Sh({ordinalMeta:r.getOrdinalMeta?r.getOrdinalMeta():r.getCategories(),extent:[1/0,-1/0]});case"time":return new Fg({locale:r.ecModel.getLocaleModel(),useUTC:r.ecModel.get("useUTC")});default:return new(Zr.getClass(e)||ha)}}function EN(r){var e=r.scale.getExtent(),t=e[0],a=e[1];return!(t>0&&a>0||t<0&&a<0)}function wo(r){var 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L_(o[0],o.slice(1)));break;case"MultiPolygon":D(n.coordinates,function(l){l[0]&&i.push(new L_(l[0],l.slice(1)))});break;case"LineString":i.push(new P_([n.coordinates]));break;case"MultiLineString":i.push(new P_(n.coordinates))}var s=new TC(a[e||"name"],i,a.cp);return s.properties=a,s})}var Us=xt();function CC(r,e){var t=G(e,function(a){return r.scale.parse(a)});return r.type==="time"&&t.length>0&&(t.sort(),t.unshift(t[0]),t.push(t[t.length-1])),t}function WN(r){var e=r.getLabelModel().get("customValues");if(e){var t=wo(r),a=r.scale.getExtent(),n=CC(r,e),i=Ct(n,function(o){return o>=a[0]&&o<=a[1]});return{labels:G(i,function(o){var s={value:o};return{formattedLabel:t(s),rawLabel:r.scale.getLabel(s),tickValue:o}})}}return r.type==="category"?YN(r):ZN(r)}function UN(r,e){var t=r.getTickModel().get("customValues");if(t){var a=r.scale.getExtent(),n=CC(r,t);return{ticks:Ct(n,function(i){return i>=a[0]&&i<=a[1]})}}return r.type==="category"?XN(r,e):{ticks:G(r.scale.getTicks(),function(i){return i.value})}}function YN(r){var e=r.getLabelModel(),t=DC(r,e);return!e.get("show")||r.scale.isBlank()?{labels:[],labelCategoryInterval:t.labelCategoryInterval}:t}function DC(r,e){var t=MC(r,"labels"),a=Ug(e),n=IC(t,a);if(n)return n;var i,o;return J(a)?i=RC(r,a):(o=a==="auto"?$N(r):a,i=PC(r,o)),LC(t,a,{labels:i,labelCategoryInterval:o})}function XN(r,e){var t=MC(r,"ticks"),a=Ug(e),n=IC(t,a);if(n)return n;var i,o;if((!e.get("show")||r.scale.isBlank())&&(i=[]),J(a))i=RC(r,a,!0);else if(a==="auto"){var s=DC(r,r.getLabelModel());o=s.labelCategoryInterval,i=G(s.labels,function(l){return l.tickValue})}else o=a,i=PC(r,o,!0);return LC(t,a,{ticks:i,tickCategoryInterval:o})}function ZN(r){var e=r.scale.getTicks(),t=wo(r);return{labels:G(e,function(a,n){return{level:a.level,formattedLabel:t(a,n),rawLabel:r.scale.getLabel(a),tickValue:a.value}})}}function MC(r,e){return Us(r)[e]||(Us(r)[e]=[])}function IC(r,e){for(var 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v=s.hierNode.prelim+h-i.hierNode.prelim-u+a(s,i);v>0&&(T5(w5(s,r,t),r,v),u+=v,l+=v),h+=s.hierNode.modifier,u+=i.hierNode.modifier,l+=n.hierNode.modifier,f+=o.hierNode.modifier}s&&!ac(n)&&(n.hierNode.thread=s,n.hierNode.modifier+=h-l),i&&!nc(o)&&(o.hierNode.thread=i,o.hierNode.modifier+=u-f,t=r)}return t}function ac(r){var e=r.children;return e.length&&r.isExpand?e[e.length-1]:r.hierNode.thread}function nc(r){var e=r.children;return e.length&&r.isExpand?e[0]:r.hierNode.thread}function w5(r,e,t){return r.hierNode.ancestor.parentNode===e.parentNode?r.hierNode.ancestor:t}function T5(r,e,t){var a=t/(e.hierNode.i-r.hierNode.i);e.hierNode.change-=a,e.hierNode.shift+=t,e.hierNode.modifier+=t,e.hierNode.prelim+=t,r.hierNode.change+=a}function A5(r,e){return r.parentNode===e.parentNode?1:2}var C5=function(){function r(){this.parentPoint=[],this.childPoints=[]}return r}(),D5=function(r){k(e,r);function e(t){return r.call(this,t)||this}return 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i=r.targetNodeId;if(i!=null&&(n=a.getNodeById(i)))return{node:n}}}function BD(r){for(var e=[];r;)r=r.parentNode,r&&e.push(r);return e.reverse()}function ly(r,e){var t=BD(r);return ct(t,e)>=0}function Ah(r,e){for(var t=[];r;){var a=r.dataIndex;t.push({name:r.name,dataIndex:a,value:e.getRawValue(a)}),r=r.parentNode}return t.reverse(),t}var V5=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.hasSymbolVisual=!0,t.ignoreStyleOnData=!0,t}return e.prototype.getInitialData=function(t){var a={name:t.name,children:t.data},n=t.leaves||{},i=new Mt(n,this,this.ecModel),o=sy.createTree(a,this,s);function s(h){h.wrapMethod("getItemModel",function(v,c){var p=o.getNodeByDataIndex(c);return p&&p.children.length&&p.isExpand||(v.parentModel=i),v})}var l=0;o.eachNode("preorder",function(h){h.depth>l&&(l=h.depth)});var u=t.expandAndCollapse,f=u&&t.initialTreeDepth>=0?t.initialTreeDepth:l;return o.root.eachNode("preorder",function(h){var v=h.hostTree.data.getRawDataItem(h.dataIndex);h.isExpand=v&&v.collapsed!=null?!v.collapsed:h.depth<=f}),o.data},e.prototype.getOrient=function(){var t=this.get("orient");return t==="horizontal"?t="LR":t==="vertical"&&(t="TB"),t},e.prototype.setZoom=function(t){this.option.zoom=t},e.prototype.setCenter=function(t){this.option.center=t},e.prototype.formatTooltip=function(t,a,n){for(var i=this.getData().tree,o=i.root.children[0],s=i.getNodeByDataIndex(t),l=s.getValue(),u=s.name;s&&s!==o;)u=s.parentNode.name+"."+u,s=s.parentNode;return ie("nameValue",{name:u,value:l,noValue:isNaN(l)||l==null})},e.prototype.getDataParams=function(t){var a=r.prototype.getDataParams.apply(this,arguments),n=this.getData().tree.getNodeByDataIndex(t);return 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l=G(i||[],function(h){return new Mt(h,s,a)},this),u=sy.createTree(n,this,f);function f(h){h.wrapMethod("getItemModel",function(v,c){var p=u.getNodeByDataIndex(c),d=p?l[p.depth]:null;return v.parentModel=d||s,v})}return u.data},e.prototype.optionUpdated=function(){this.resetViewRoot()},e.prototype.formatTooltip=function(t,a,n){var i=this.getData(),o=this.getRawValue(t),s=i.getName(t);return ie("nameValue",{name:s,value:o})},e.prototype.getDataParams=function(t){var a=r.prototype.getDataParams.apply(this,arguments),n=this.getData().tree.getNodeByDataIndex(t);return a.treeAncestors=Ah(n,this),a.treePathInfo=a.treeAncestors,a},e.prototype.setLayoutInfo=function(t){this.layoutInfo=this.layoutInfo||{},V(this.layoutInfo,t)},e.prototype.mapIdToIndex=function(t){var a=this._idIndexMap;a||(a=this._idIndexMap=$(),this._idIndexMapCount=0);var n=a.get(t);return n==null&&a.set(t,n=this._idIndexMapCount++),n},e.prototype.getViewRoot=function(){return 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zD(r){var e=0;D(r.children,function(a){zD(a);var n=a.value;z(n)&&(n=n[0]),e+=n});var t=r.value;z(t)&&(t=t[0]),(t==null||isNaN(t))&&(t=e),t<0&&(t=0),z(r.value)?r.value[0]=t:r.value=t}function Z5(r,e){var t=Pt(e.get("color")),a=Pt(e.get(["aria","decal","decals"]));if(t){r=r||[];var n,i;D(r,function(s){var l=new Mt(s),u=l.get("color"),f=l.get("decal");(l.get(["itemStyle","color"])||u&&u!=="none")&&(n=!0),(l.get(["itemStyle","decal"])||f&&f!=="none")&&(i=!0)});var o=r[0]||(r[0]={});return n||(o.color=t.slice()),!i&&a&&(o.decal=a.slice()),r}}var $5=8,nS=8,ic=5,q5=function(){function r(e){this.group=new at,e.add(this.group)}return r.prototype.render=function(e,t,a,n){var i=e.getModel("breadcrumb"),o=this.group;if(o.removeAll(),!(!i.get("show")||!a)){var 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t=this.dimensions=[],a=this.parallelAxisIndex=[],n=Ct(this.ecModel.queryComponents({mainType:"parallelAxis"}),function(i){return(i.get("parallelIndex")||0)===this.componentIndex},this);D(n,function(i){t.push("dim"+i.get("dim")),a.push(i.componentIndex)})},e.type="parallel",e.dependencies=["parallelAxis"],e.layoutMode="box",e.defaultOption={z:0,left:80,top:60,right:80,bottom:60,layout:"horizontal",axisExpandable:!1,axisExpandCenter:null,axisExpandCount:0,axisExpandWidth:50,axisExpandRate:17,axisExpandDebounce:50,axisExpandSlideTriggerArea:[-.15,.05,.4],axisExpandTriggerOn:"click",parallelAxisDefault:null},e}(mt),DF=function(r){k(e,r);function e(t,a,n,i,o){var s=r.call(this,t,a,n)||this;return s.type=i||"value",s.axisIndex=o,s}return e.prototype.isHorizontal=function(){return this.coordinateSystem.getModel().get("layout")!=="horizontal"},e}(br);function pi(r,e,t,a,n,i){r=r||0;var o=t[1]-t[0];if(n!=null&&(n=Ri(n,[0,o])),i!=null&&(i=Math.max(i,n??0)),a==="all"){var s=Math.abs(e[1]-e[0]);s=Ri(s,[0,o]),n=i=Ri(s,[n,i]),a=0}e[0]=Ri(e[0],t),e[1]=Ri(e[1],t);var l=xc(e,a);e[a]+=r;var u=n||0,f=t.slice();l.sign<0?f[0]+=u:f[1]-=u,e[a]=Ri(e[a],f);var h;return h=xc(e,a),n!=null&&(h.sign!==l.sign||h.spani&&(e[1-a]=e[a]+h.sign*i),e}function xc(r,e){var t=r[e]-r[1-e];return{span:Math.abs(t),sign:t>0?-1:t<0?1:e?-1:1}}function Ri(r,e){return Math.min(e[1]!=null?e[1]:1/0,Math.max(e[0]!=null?e[0]:-1/0,r))}var bc=D,rM=Math.min,aM=Math.max,CS=Math.floor,MF=Math.ceil,DS=Ut,IF=Math.PI,LF=function(){function r(e,t,a){this.type="parallel",this._axesMap=$(),this._axesLayout={},this.dimensions=e.dimensions,this._model=e,this._init(e,t,a)}return r.prototype._init=function(e,t,a){var n=e.dimensions,i=e.parallelAxisIndex;bc(n,function(o,s){var l=i[s],u=t.getComponent("parallelAxis",l),f=this._axesMap.set(o,new DF(o,xh(u),[0,0],u.get("type"),l)),h=f.type==="category";f.onBand=h&&u.get("boundaryGap"),f.inverse=u.get("inverse"),u.axis=f,f.model=u,f.coordinateSystem=u.coordinateSystem=this},this)},r.prototype.update=function(e,t){this._updateAxesFromSeries(this._model,e)},r.prototype.containPoint=function(e){var t=this._makeLayoutInfo(),a=t.axisBase,n=t.layoutBase,i=t.pixelDimIndex,o=e[1-i],s=e[i];return o>=a&&o<=a+t.axisLength&&s>=n&&s<=n+t.layoutLength},r.prototype.getModel=function(){return this._model},r.prototype._updateAxesFromSeries=function(e,t){t.eachSeries(function(a){if(e.contains(a,t)){var n=a.getData();bc(this.dimensions,function(i){var o=this._axesMap.get(i);o.scale.unionExtentFromData(n,n.mapDimension(i)),ro(o.scale,o.model)},this)}},this)},r.prototype.resize=function(e,t){this._rect=Qt(e.getBoxLayoutParams(),{width:t.getWidth(),height:t.getHeight()}),this._layoutAxes()},r.prototype.getRect=function(){return this._rect},r.prototype._makeLayoutInfo=function(){var e=this._model,t=this._rect,a=["x","y"],n=["width","height"],i=e.get("layout"),o=i==="horizontal"?0:1,s=t[n[o]],l=[0,s],u=this.dimensions.length,f=gu(e.get("axisExpandWidth"),l),h=gu(e.get("axisExpandCount")||0,[0,u]),v=e.get("axisExpandable")&&u>3&&u>h&&h>1&&f>0&&s>0,c=e.get("axisExpandWindow"),p;if(c)p=gu(c[1]-c[0],l),c[1]=c[0]+p;else{p=gu(f*(h-1),l);var d=e.get("axisExpandCenter")||CS(u/2);c=[f*d-p/2],c[1]=c[0]+p}var g=(s-p)/(u-h);g<3&&(g=0);var y=[CS(DS(c[0]/f,1))+1,MF(DS(c[1]/f,1))-1],m=g/f*c[0];return{layout:i,pixelDimIndex:o,layoutBase:t[a[o]],layoutLength:s,axisBase:t[a[1-o]],axisLength:t[n[1-o]],axisExpandable:v,axisExpandWidth:f,axisCollapseWidth:g,axisExpandWindow:c,axisCount:u,winInnerIndices:y,axisExpandWindow0Pos:m}},r.prototype._layoutAxes=function(){var e=this._rect,t=this._axesMap,a=this.dimensions,n=this._makeLayoutInfo(),i=n.layout;t.each(function(o){var s=[0,n.axisLength],l=o.inverse?1:0;o.setExtent(s[l],s[1-l])}),bc(a,function(o,s){var l=(n.axisExpandable?RF:PF)(s,n),u={horizontal:{x:l.position,y:n.axisLength},vertical:{x:0,y:l.position}},f={horizontal:IF/2,vertical:0},h=[u[i].x+e.x,u[i].y+e.y],v=f[i],c=Fe();si(c,c,v),Fr(c,c,h),this._axesLayout[o]={position:h,rotation:v,transform:c,axisNameAvailableWidth:l.axisNameAvailableWidth,axisLabelShow:l.axisLabelShow,nameTruncateMaxWidth:l.nameTruncateMaxWidth,tickDirection:1,labelDirection:1}},this)},r.prototype.getAxis=function(e){return this._axesMap.get(e)},r.prototype.dataToPoint=function(e,t){return this.axisCoordToPoint(this._axesMap.get(t).dataToCoord(e),t)},r.prototype.eachActiveState=function(e,t,a,n){a==null&&(a=0),n==null&&(n=e.count());var i=this._axesMap,o=this.dimensions,s=[],l=[];D(o,function(g){s.push(e.mapDimension(g)),l.push(i.get(g).model)});for(var u=this.hasAxisBrushed(),f=a;fi*(1-h[0])?(u="jump",l=s-i*(1-h[2])):(l=s-i*h[1])>=0&&(l=s-i*(1-h[1]))<=0&&(l=0),l*=t.axisExpandWidth/f,l?pi(l,n,o,"all"):u="none";else{var c=n[1]-n[0],p=o[1]*s/c;n=[aM(0,p-c/2)],n[1]=rM(o[1],n[0]+c),n[0]=n[1]-c}return{axisExpandWindow:n,behavior:u}},r}();function gu(r,e){return rM(aM(r,e[0]),e[1])}function PF(r,e){var t=e.layoutLength/(e.axisCount-1);return{position:t*r,axisNameAvailableWidth:t,axisLabelShow:!0}}function RF(r,e){var t=e.layoutLength,a=e.axisExpandWidth,n=e.axisCount,i=e.axisCollapseWidth,o=e.winInnerIndices,s,l=i,u=!1,f;return r=0;n--)ar(a[n])},e.prototype.getActiveState=function(t){var a=this.activeIntervals;if(!a.length)return"normal";if(t==null||isNaN(+t))return"inactive";if(a.length===1){var n=a[0];if(n[0]<=t&&t<=n[1])return"active"}else for(var i=0,o=a.length;iBF}function uM(r){var e=r.length-1;return e<0&&(e=0),[r[0],r[e]]}function fM(r,e,t,a){var n=new at;return n.add(new St({name:"main",style:_y(t),silent:!0,draggable:!0,cursor:"move",drift:lt(LS,r,e,n,["n","s","w","e"]),ondragend:lt(ii,e,{isEnd:!0})})),D(a,function(i){n.add(new St({name:i.join(""),style:{opacity:0},draggable:!0,silent:!0,invisible:!0,drift:lt(LS,r,e,n,i),ondragend:lt(ii,e,{isEnd:!0})}))}),n}function hM(r,e,t,a){var n=a.brushStyle.lineWidth||0,i=io(n,VF),o=t[0][0],s=t[1][0],l=o-n/2,u=s-n/2,f=t[0][1],h=t[1][1],v=f-i+n/2,c=h-i+n/2,p=f-o,d=h-s,g=p+n,y=d+n;Kr(r,e,"main",o,s,p,d),a.transformable&&(Kr(r,e,"w",l,u,i,y),Kr(r,e,"e",v,u,i,y),Kr(r,e,"n",l,u,g,i),Kr(r,e,"s",l,c,g,i),Kr(r,e,"nw",l,u,i,i),Kr(r,e,"ne",v,u,i,i),Kr(r,e,"sw",l,c,i,i),Kr(r,e,"se",v,c,i,i))}function Sd(r,e){var t=e.__brushOption,a=t.transformable,n=e.childAt(0);n.useStyle(_y(t)),n.attr({silent:!a,cursor:a?"move":"default"}),D([["w"],["e"],["n"],["s"],["s","e"],["s","w"],["n","e"],["n","w"]],function(i){var o=e.childOfName(i.join("")),s=i.length===1?xd(r,i[0]):UF(r,i);o&&o.attr({silent:!a,invisible:!a,cursor:a?GF[s]+"-resize":null})})}function Kr(r,e,t,a,n,i,o){var s=e.childOfName(t);s&&s.setShape(XF(Sy(r,e,[[a,n],[a+i,n+o]])))}function _y(r){return j({strokeNoScale:!0},r.brushStyle)}function vM(r,e,t,a){var n=[js(r,t),js(e,a)],i=[io(r,t),io(e,a)];return[[n[0],i[0]],[n[1],i[1]]]}function WF(r){return qn(r.group)}function xd(r,e){var t={w:"left",e:"right",n:"top",s:"bottom"},a={left:"w",right:"e",top:"n",bottom:"s"},n=ih(t[e],WF(r));return a[n]}function UF(r,e){var t=[xd(r,e[0]),xd(r,e[1])];return(t[0]==="e"||t[0]==="w")&&t.reverse(),t.join("")}function LS(r,e,t,a,n,i){var o=t.__brushOption,s=r.toRectRange(o.range),l=cM(e,n,i);D(a,function(u){var f=zF[u];s[f[0]][f[1]]+=l[f[0]]}),o.range=r.fromRectRange(vM(s[0][0],s[1][0],s[0][1],s[1][1])),gy(e,t),ii(e,{isEnd:!1})}function YF(r,e,t,a){var n=e.__brushOption.range,i=cM(r,t,a);D(n,function(o){o[0]+=i[0],o[1]+=i[1]}),gy(r,e),ii(r,{isEnd:!1})}function cM(r,e,t){var a=r.group,n=a.transformCoordToLocal(e,t),i=a.transformCoordToLocal(0,0);return[n[0]-i[0],n[1]-i[1]]}function Sy(r,e,t){var a=lM(r,e);return a&&a!==ni?a.clipPath(t,r._transform):rt(t)}function XF(r){var e=js(r[0][0],r[1][0]),t=js(r[0][1],r[1][1]),a=io(r[0][0],r[1][0]),n=io(r[0][1],r[1][1]);return{x:e,y:t,width:a-e,height:n-t}}function ZF(r,e,t){if(!(!r._brushType||qF(r,e.offsetX,e.offsetY))){var a=r._zr,n=r._covers,i=my(r,e,t);if(!r._dragging)for(var o=0;oa.getWidth()||t<0||t>a.getHeight()}var Dh={lineX:ES(0),lineY:ES(1),rect:{createCover:function(r,e){function t(a){return a}return fM({toRectRange:t,fromRectRange:t},r,e,[["w"],["e"],["n"],["s"],["s","e"],["s","w"],["n","e"],["n","w"]])},getCreatingRange:function(r){var e=uM(r);return vM(e[1][0],e[1][1],e[0][0],e[0][1])},updateCoverShape:function(r,e,t,a){hM(r,e,t,a)},updateCommon:Sd,contain:wd},polygon:{createCover:function(r,e){var t=new at;return t.add(new Le({name:"main",style:_y(e),silent:!0})),t},getCreatingRange:function(r){return r},endCreating:function(r,e){e.remove(e.childAt(0)),e.add(new Ie({name:"main",draggable:!0,drift:lt(YF,r,e),ondragend:lt(ii,r,{isEnd:!0})}))},updateCoverShape:function(r,e,t,a){e.childAt(0).setShape({points:Sy(r,e,t)})},updateCommon:Sd,contain:wd}};function ES(r){return{createCover:function(e,t){return fM({toRectRange:function(a){var n=[a,[0,100]];return r&&n.reverse(),n},fromRectRange:function(a){return a[r]}},e,t,[[["w"],["e"]],[["n"],["s"]]][r])},getCreatingRange:function(e){var t=uM(e),a=js(t[0][r],t[1][r]),n=io(t[0][r],t[1][r]);return[a,n]},updateCoverShape:function(e,t,a,n){var i,o=lM(e,t);if(o!==ni&&o.getLinearBrushOtherExtent)i=o.getLinearBrushOtherExtent(r);else{var s=e._zr;i=[0,[s.getWidth(),s.getHeight()][1-r]]}var l=[a,i];r&&l.reverse(),hM(e,t,l,n)},updateCommon:Sd,contain:wd}}function dM(r){return r=xy(r),function(e){return AT(e,r)}}function gM(r,e){return r=xy(r),function(t){var a=e??t,n=a?r.width:r.height,i=a?r.x:r.y;return[i,i+(n||0)]}}function yM(r,e,t){var a=xy(r);return function(n,i){return a.contain(i[0],i[1])&&!wh(n,e,t)}}function xy(r){return ht.create(r)}var KF=["axisLine","axisTickLabel","axisName"],JF=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t}return e.prototype.init=function(t,a){r.prototype.init.apply(this,arguments),(this._brushController=new dy(a.getZr())).on("brush",X(this._onBrush,this))},e.prototype.render=function(t,a,n,i){if(!QF(t,a,i)){this.axisModel=t,this.api=n,this.group.removeAll();var o=this._axisGroup;if(this._axisGroup=new at,this.group.add(this._axisGroup),!!t.get("show")){var s=t3(t,a),l=s.coordinateSystem,u=t.getAreaSelectStyle(),f=u.width,h=t.axis.dim,v=l.getAxisLayout(h),c=V({strokeContainThreshold:f},v),p=new Ae(t,c);D(KF,p.add,p),this._axisGroup.add(p.getGroup()),this._refreshBrushController(c,u,t,s,f,n),fl(o,this._axisGroup,t)}}},e.prototype._refreshBrushController=function(t,a,n,i,o,s){var l=n.axis.getExtent(),u=l[1]-l[0],f=Math.min(30,Math.abs(u)*.1),h=ht.create({x:l[0],y:-o/2,width:u,height:o});h.x-=f,h.width+=2*f,this._brushController.mount({enableGlobalPan:!0,rotation:t.rotation,x:t.position[0],y:t.position[1]}).setPanels([{panelId:"pl",clipPath:dM(h),isTargetByCursor:yM(h,s,i),getLinearBrushOtherExtent:gM(h,0)}]).enableBrush({brushType:"lineX",brushStyle:a,removeOnClick:!0}).updateCovers(jF(n))},e.prototype._onBrush=function(t){var a=t.areas,n=this.axisModel,i=n.axis,o=G(a,function(s){return[i.coordToData(s.range[0],!0),i.coordToData(s.range[1],!0)]});(!n.option.realtime===t.isEnd||t.removeOnClick)&&this.api.dispatchAction({type:"axisAreaSelect",parallelAxisId:n.id,intervals:o})},e.prototype.dispose=function(){this._brushController.dispose()},e.type="parallelAxis",e}(Ft);function QF(r,e,t){return t&&t.type==="axisAreaSelect"&&e.findComponents({mainType:"parallelAxis",query:t})[0]===r}function jF(r){var e=r.axis;return G(r.activeIntervals,function(t){return{brushType:"lineX",panelId:"pl",range:[e.dataToCoord(t[0],!0),e.dataToCoord(t[1],!0)]}})}function t3(r,e){return e.getComponent("parallel",r.get("parallelIndex"))}var e3={type:"axisAreaSelect",event:"axisAreaSelected"};function r3(r){r.registerAction(e3,function(e,t){t.eachComponent({mainType:"parallelAxis",query:e},function(a){a.axis.model.setActiveIntervals(e.intervals)})}),r.registerAction("parallelAxisExpand",function(e,t){t.eachComponent({mainType:"parallel",query:e},function(a){a.setAxisExpand(e)})})}var a3={type:"value",areaSelectStyle:{width:20,borderWidth:1,borderColor:"rgba(160,197,232)",color:"rgba(160,197,232)",opacity:.3},realtime:!0,z:10};function mM(r){r.registerComponentView(TF),r.registerComponentModel(CF),r.registerCoordinateSystem("parallel",kF),r.registerPreprocessor(SF),r.registerComponentModel(md),r.registerComponentView(JF),no(r,"parallel",md,a3),r3(r)}function n3(r){dt(mM),r.registerChartView(vF),r.registerSeriesModel(dF),r.registerVisual(r.PRIORITY.VISUAL.BRUSH,_F)}var i3=function(){function r(){this.x1=0,this.y1=0,this.x2=0,this.y2=0,this.cpx1=0,this.cpy1=0,this.cpx2=0,this.cpy2=0,this.extent=0}return r}(),o3=function(r){k(e,r);function e(t){return r.call(this,t)||this}return e.prototype.getDefaultShape=function(){return new i3},e.prototype.buildPath=function(t,a){var n=a.extent;t.moveTo(a.x1,a.y1),t.bezierCurveTo(a.cpx1,a.cpy1,a.cpx2,a.cpy2,a.x2,a.y2),a.orient==="vertical"?(t.lineTo(a.x2+n,a.y2),t.bezierCurveTo(a.cpx2+n,a.cpy2,a.cpx1+n,a.cpy1,a.x1+n,a.y1)):(t.lineTo(a.x2,a.y2+n),t.bezierCurveTo(a.cpx2,a.cpy2+n,a.cpx1,a.cpy1+n,a.x1,a.y1+n)),t.closePath()},e.prototype.highlight=function(){la(this)},e.prototype.downplay=function(){ua(this)},e}(gt),s3=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t._focusAdjacencyDisabled=!1,t}return e.prototype.render=function(t,a,n){var 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z4(r,e){if(ta(r).initialized)return;ta(r).initialized=!0,t("click",lt(yx,"click")),t("mousemove",lt(yx,"mousemove")),t("globalout",F4);function t(a,n){r.on(a,function(i){var o=H4(e);V4(ta(r).records,function(s){s&&n(s,i,o.dispatchAction)}),G4(o.pendings,e)})}}function G4(r,e){var t=r.showTip.length,a=r.hideTip.length,n;t?n=r.showTip[t-1]:a&&(n=r.hideTip[a-1]),n&&(n.dispatchAction=null,e.dispatchAction(n))}function F4(r,e,t){r.handler("leave",null,t)}function yx(r,e,t,a){e.handler(r,t,a)}function H4(r){var e={showTip:[],hideTip:[]},t=function(a){var n=e[a.type];n?n.push(a):(a.dispatchAction=t,r.dispatchAction(a))};return{dispatchAction:t,pendings:e}}function Dd(r,e){if(!yt.node){var t=e.getZr(),a=(ta(t).records||{})[r];a&&(ta(t).records[r]=null)}}var W4=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t}return e.prototype.render=function(t,a,n){var i=a.getComponent("tooltip"),o=t.get("triggerOn")||i&&i.get("triggerOn")||"mousemove|click";qM("axisPointer",n,function(s,l,u){o!=="none"&&(s==="leave"||o.indexOf(s)>=0)&&u({type:"updateAxisPointer",currTrigger:s,x:l&&l.offsetX,y:l&&l.offsetY})})},e.prototype.remove=function(t,a){Dd("axisPointer",a)},e.prototype.dispose=function(t,a){Dd("axisPointer",a)},e.type="axisPointer",e}(Ft);function KM(r,e){var t=[],a=r.seriesIndex,n;if(a==null||!(n=e.getSeriesByIndex(a)))return{point:[]};var i=n.getData(),o=ti(i,r);if(o==null||o<0||z(o))return{point:[]};var s=i.getItemGraphicEl(o),l=n.coordinateSystem;if(n.getTooltipPosition)t=n.getTooltipPosition(o)||[];else if(l&&l.dataToPoint)if(r.isStacked){var u=l.getBaseAxis(),f=l.getOtherAxis(u),h=f.dim,v=u.dim,c=h==="x"||h==="radius"?1:0,p=i.mapDimension(v),d=[];d[c]=i.get(p,o),d[1-c]=i.get(i.getCalculationInfo("stackResultDimension"),o),t=l.dataToPoint(d)||[]}else t=l.dataToPoint(i.getValues(G(l.dimensions,function(y){return i.mapDimension(y)}),o))||[];else if(s){var g=s.getBoundingRect().clone();g.applyTransform(s.transform),t=[g.x+g.width/2,g.y+g.height/2]}return{point:t,el:s}}var mx=xt();function U4(r,e,t){var a=r.currTrigger,n=[r.x,r.y],i=r,o=r.dispatchAction||X(t.dispatchAction,t),s=e.getComponent("axisPointer").coordSysAxesInfo;if(s){Yu(n)&&(n=KM({seriesIndex:i.seriesIndex,dataIndex:i.dataIndex},e).point);var l=Yu(n),u=i.axesInfo,f=s.axesInfo,h=a==="leave"||Yu(n),v={},c={},p={list:[],map:{}},d={showPointer:lt(X4,c),showTooltip:lt(Z4,p)};D(s.coordSysMap,function(y,m){var _=l||y.containPoint(n);D(s.coordSysAxesInfo[m],function(S,b){var x=S.axis,w=J4(u,S);if(!h&&_&&(!u||w)){var T=w&&w.value;T==null&&!l&&(T=x.pointToData(n)),T!=null&&_x(S,T,d,!1,v)}})});var g={};return D(f,function(y,m){var _=y.linkGroup;_&&!c[m]&&D(_.axesInfo,function(S,b){var x=c[b];if(S!==y&&x){var w=x.value;_.mapper&&(w=y.axis.scale.parse(_.mapper(w,Sx(S),Sx(y)))),g[y.key]=w}})}),D(g,function(y,m){_x(f[m],y,d,!0,v)}),$4(c,f,v),q4(p,n,r,o),K4(f,o,t),v}}function _x(r,e,t,a,n){var i=r.axis;if(!(i.scale.isBlank()||!i.containData(e))){if(!r.involveSeries){t.showPointer(r,e);return}var o=Y4(e,r),s=o.payloadBatch,l=o.snapToValue;s[0]&&n.seriesIndex==null&&V(n,s[0]),!a&&r.snap&&i.containData(l)&&l!=null&&(e=l),t.showPointer(r,e,s),t.showTooltip(r,o,l)}}function Y4(r,e){var t=e.axis,a=t.dim,n=r,i=[],o=Number.MAX_VALUE,s=-1;return D(e.seriesModels,function(l,u){var f=l.getData().mapDimensionsAll(a),h,v;if(l.getAxisTooltipData){var c=l.getAxisTooltipData(f,r,t);v=c.dataIndices,h=c.nestestValue}else{if(v=l.getData().indicesOfNearest(f[0],r,t.type==="category"?.5:null),!v.length)return;h=l.getData().get(f[0],v[0])}if(!(h==null||!isFinite(h))){var p=r-h,d=Math.abs(p);d<=o&&((d=0&&s<0)&&(o=d,s=p,n=h,i.length=0),D(v,function(g){i.push({seriesIndex:l.seriesIndex,dataIndexInside:g,dataIndex:l.getData().getRawIndex(g)})}))}}),{payloadBatch:i,snapToValue:n}}function X4(r,e,t,a){r[e.key]={value:t,payloadBatch:a}}function Z4(r,e,t,a){var n=t.payloadBatch,i=e.axis,o=i.model,s=e.axisPointerModel;if(!(!e.triggerTooltip||!n.length)){var l=e.coordSys.model,u=$s(l),f=r.map[u];f||(f=r.map[u]={coordSysId:l.id,coordSysIndex:l.componentIndex,coordSysType:l.type,coordSysMainType:l.mainType,dataByAxis:[]},r.list.push(f)),f.dataByAxis.push({axisDim:i.dim,axisIndex:o.componentIndex,axisType:o.type,axisId:o.id,value:a,valueLabelOpt:{precision:s.get(["label","precision"]),formatter:s.get(["label","formatter"])},seriesDataIndices:n.slice()})}}function $4(r,e,t){var a=t.axesInfo=[];D(e,function(n,i){var o=n.axisPointerModel.option,s=r[i];s?(!n.useHandle&&(o.status="show"),o.value=s.value,o.seriesDataIndices=(s.payloadBatch||[]).slice()):!n.useHandle&&(o.status="hide"),o.status==="show"&&a.push({axisDim:n.axis.dim,axisIndex:n.axis.model.componentIndex,value:o.value})})}function q4(r,e,t,a){if(Yu(e)||!r.list.length){a({type:"hideTip"});return}var n=((r.list[0].dataByAxis[0]||{}).seriesDataIndices||[])[0]||{};a({type:"showTip",escapeConnect:!0,x:e[0],y:e[1],tooltipOption:t.tooltipOption,position:t.position,dataIndexInside:n.dataIndexInside,dataIndex:n.dataIndex,seriesIndex:n.seriesIndex,dataByCoordSys:r.list})}function K4(r,e,t){var a=t.getZr(),n="axisPointerLastHighlights",i=mx(a)[n]||{},o=mx(a)[n]={};D(r,function(u,f){var h=u.axisPointerModel.option;h.status==="show"&&u.triggerEmphasis&&D(h.seriesDataIndices,function(v){var c=v.seriesIndex+" | "+v.dataIndex;o[c]=v})});var s=[],l=[];D(i,function(u,f){!o[f]&&l.push(u)}),D(o,function(u,f){!i[f]&&s.push(u)}),l.length&&t.dispatchAction({type:"downplay",escapeConnect:!0,notBlur:!0,batch:l}),s.length&&t.dispatchAction({type:"highlight",escapeConnect:!0,notBlur:!0,batch:s})}function J4(r,e){for(var t=0;t<(r||[]).length;t++){var a=r[t];if(e.axis.dim===a.axisDim&&e.axis.model.componentIndex===a.axisIndex)return a}}function Sx(r){var e=r.axis.model,t={},a=t.axisDim=r.axis.dim;return t.axisIndex=t[a+"AxisIndex"]=e.componentIndex,t.axisName=t[a+"AxisName"]=e.name,t.axisId=t[a+"AxisId"]=e.id,t}function Yu(r){return!r||r[0]==null||isNaN(r[0])||r[1]==null||isNaN(r[1])}function Tl(r){ci.registerAxisPointerClass("CartesianAxisPointer",O4),r.registerComponentModel(B4),r.registerComponentView(W4),r.registerPreprocessor(function(e){if(e){(!e.axisPointer||e.axisPointer.length===0)&&(e.axisPointer={});var t=e.axisPointer.link;t&&!z(t)&&(e.axisPointer.link=[t])}}),r.registerProcessor(r.PRIORITY.PROCESSOR.STATISTIC,function(e,t){e.getComponent("axisPointer").coordSysAxesInfo=sz(e,t)}),r.registerAction({type:"updateAxisPointer",event:"updateAxisPointer",update:":updateAxisPointer"},U4)}function Q4(r){dt(TD),dt(Tl)}var j4=function(r){k(e,r);function e(){return r!==null&&r.apply(this,arguments)||this}return e.prototype.makeElOption=function(t,a,n,i,o){var s=n.axis;s.dim==="angle"&&(this.animationThreshold=Math.PI/18);var l=s.polar,u=l.getOtherAxis(s),f=u.getExtent(),h=s.dataToCoord(a),v=i.get("type");if(v&&v!=="none"){var c=Ey(i),p=eW[v](s,l,h,f);p.style=c,t.graphicKey=p.type,t.pointer=p}var d=i.get(["label","margin"]),g=tW(a,n,i,l,d);YM(t,n,i,o,g)},e}(Ry);function tW(r,e,t,a,n){var i=e.axis,o=i.dataToCoord(r),s=a.getAngleAxis().getExtent()[0];s=s/180*Math.PI;var l=a.getRadiusAxis().getExtent(),u,f,h;if(i.dim==="radius"){var v=Fe();si(v,v,s),Fr(v,v,[a.cx,a.cy]),u=mr([o,-n],v);var c=e.getModel("axisLabel").get("rotate")||0,p=Ae.innerTextLayout(s,c*Math.PI/180,-1);f=p.textAlign,h=p.textVerticalAlign}else{var d=l[1];u=a.coordToPoint([d+n,o]);var g=a.cx,y=a.cy;f=Math.abs(u[0]-g)/d<.3?"center":u[0]>g?"left":"right",h=Math.abs(u[1]-y)/d<.3?"middle":u[1]>y?"top":"bottom"}return{position:u,align:f,verticalAlign:h}}var eW={line:function(r,e,t,a){return r.dim==="angle"?{type:"Line",shape:Oy(e.coordToPoint([a[0],t]),e.coordToPoint([a[1],t]))}:{type:"Circle",shape:{cx:e.cx,cy:e.cy,r:t}}},shadow:function(r,e,t,a){var n=Math.max(1,r.getBandWidth()),i=Math.PI/180;return r.dim==="angle"?{type:"Sector",shape:px(e.cx,e.cy,a[0],a[1],(-t-n/2)*i,(-t+n/2)*i)}:{type:"Sector",shape:px(e.cx,e.cy,t-n/2,t+n/2,0,Math.PI*2)}}},rW=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t}return e.prototype.findAxisModel=function(t){var a,n=this.ecModel;return n.eachComponent(t,function(i){i.getCoordSysModel()===this&&(a=i)},this),a},e.type="polar",e.dependencies=["radiusAxis","angleAxis"],e.defaultOption={z:0,center:["50%","50%"],radius:"80%"},e}(mt),Ny=function(r){k(e,r);function e(){return r!==null&&r.apply(this,arguments)||this}return e.prototype.getCoordSysModel=function(){return this.getReferringComponents("polar",$t).models[0]},e.type="polarAxis",e}(mt);Kt(Ny,dl);var aW=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t}return e.type="angleAxis",e}(Ny),nW=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t}return e.type="radiusAxis",e}(Ny),By=function(r){k(e,r);function e(t,a){return r.call(this,"radius",t,a)||this}return e.prototype.pointToData=function(t,a){return this.polar.pointToData(t,a)[this.dim==="radius"?0:1]},e}(br);By.prototype.dataToRadius=br.prototype.dataToCoord;By.prototype.radiusToData=br.prototype.coordToData;var iW=xt(),Vy=function(r){k(e,r);function e(t,a){return r.call(this,"angle",t,a||[0,360])||this}return e.prototype.pointToData=function(t,a){return this.polar.pointToData(t,a)[this.dim==="radius"?0:1]},e.prototype.calculateCategoryInterval=function(){var t=this,a=t.getLabelModel(),n=t.scale,i=n.getExtent(),o=n.count();if(i[1]-i[0]<1)return 0;var s=i[0],l=t.dataToCoord(s+1)-t.dataToCoord(s),u=Math.abs(l),f=nl(s==null?"":s+"",a.getFont(),"center","top"),h=Math.max(f.height,7),v=h/u;isNaN(v)&&(v=1/0);var c=Math.max(0,Math.floor(v)),p=iW(t.model),d=p.lastAutoInterval,g=p.lastTickCount;return d!=null&&g!=null&&Math.abs(d-c)<=1&&Math.abs(g-o)<=1&&d>c?c=d:(p.lastTickCount=o,p.lastAutoInterval=c),c},e}(br);Vy.prototype.dataToAngle=br.prototype.dataToCoord;Vy.prototype.angleToData=br.prototype.coordToData;var JM=["radius","angle"],oW=function(){function r(e){this.dimensions=JM,this.type="polar",this.cx=0,this.cy=0,this._radiusAxis=new By,this._angleAxis=new Vy,this.axisPointerEnabled=!0,this.name=e||"",this._radiusAxis.polar=this._angleAxis.polar=this}return r.prototype.containPoint=function(e){var t=this.pointToCoord(e);return this._radiusAxis.contain(t[0])&&this._angleAxis.contain(t[1])},r.prototype.containData=function(e){return this._radiusAxis.containData(e[0])&&this._angleAxis.containData(e[1])},r.prototype.getAxis=function(e){var t="_"+e+"Axis";return this[t]},r.prototype.getAxes=function(){return[this._radiusAxis,this._angleAxis]},r.prototype.getAxesByScale=function(e){var t=[],a=this._angleAxis,n=this._radiusAxis;return a.scale.type===e&&t.push(a),n.scale.type===e&&t.push(n),t},r.prototype.getAngleAxis=function(){return this._angleAxis},r.prototype.getRadiusAxis=function(){return this._radiusAxis},r.prototype.getOtherAxis=function(e){var t=this._angleAxis;return e===t?this._radiusAxis:t},r.prototype.getBaseAxis=function(){return this.getAxesByScale("ordinal")[0]||this.getAxesByScale("time")[0]||this.getAngleAxis()},r.prototype.getTooltipAxes=function(e){var t=e!=null&&e!=="auto"?this.getAxis(e):this.getBaseAxis();return{baseAxes:[t],otherAxes:[this.getOtherAxis(t)]}},r.prototype.dataToPoint=function(e,t){return this.coordToPoint([this._radiusAxis.dataToRadius(e[0],t),this._angleAxis.dataToAngle(e[1],t)])},r.prototype.pointToData=function(e,t){var a=this.pointToCoord(e);return[this._radiusAxis.radiusToData(a[0],t),this._angleAxis.angleToData(a[1],t)]},r.prototype.pointToCoord=function(e){var t=e[0]-this.cx,a=e[1]-this.cy,n=this.getAngleAxis(),i=n.getExtent(),o=Math.min(i[0],i[1]),s=Math.max(i[0],i[1]);n.inverse?o=s-360:s=o+360;var l=Math.sqrt(t*t+a*a);t/=l,a/=l;for(var u=Math.atan2(-a,t)/Math.PI*180,f=us;)u+=f*360;return[l,u]},r.prototype.coordToPoint=function(e){var t=e[0],a=e[1]/180*Math.PI,n=Math.cos(a)*t+this.cx,i=-Math.sin(a)*t+this.cy;return[n,i]},r.prototype.getArea=function(){var e=this.getAngleAxis(),t=this.getRadiusAxis(),a=t.getExtent().slice();a[0]>a[1]&&a.reverse();var n=e.getExtent(),i=Math.PI/180,o=1e-4;return{cx:this.cx,cy:this.cy,r0:a[0],r:a[1],startAngle:-n[0]*i,endAngle:-n[1]*i,clockwise:e.inverse,contain:function(s,l){var u=s-this.cx,f=l-this.cy,h=u*u+f*f,v=this.r,c=this.r0;return v!==c&&h-o<=v*v&&h+o>=c*c}}},r.prototype.convertToPixel=function(e,t,a){var n=xx(t);return n===this?this.dataToPoint(a):null},r.prototype.convertFromPixel=function(e,t,a){var n=xx(t);return n===this?this.pointToData(a):null},r}();function xx(r){var e=r.seriesModel,t=r.polarModel;return t&&t.coordinateSystem||e&&e.coordinateSystem}function sW(r,e,t){var a=e.get("center"),n=t.getWidth(),i=t.getHeight();r.cx=W(a[0],n),r.cy=W(a[1],i);var o=r.getRadiusAxis(),s=Math.min(n,i)/2,l=e.get("radius");l==null?l=[0,"100%"]:z(l)||(l=[0,l]);var u=[W(l[0],s),W(l[1],s)];o.inverse?o.setExtent(u[1],u[0]):o.setExtent(u[0],u[1])}function lW(r,e){var t=this,a=t.getAngleAxis(),n=t.getRadiusAxis();if(a.scale.setExtent(1/0,-1/0),n.scale.setExtent(1/0,-1/0),r.eachSeries(function(s){if(s.coordinateSystem===t){var l=s.getData();D(Sf(l,"radius"),function(u){n.scale.unionExtentFromData(l,u)}),D(Sf(l,"angle"),function(u){a.scale.unionExtentFromData(l,u)})}}),ro(a.scale,a.model),ro(n.scale,n.model),a.type==="category"&&!a.onBand){var i=a.getExtent(),o=360/a.scale.count();a.inverse?i[1]+=o:i[1]-=o,a.setExtent(i[0],i[1])}}function uW(r){return r.mainType==="angleAxis"}function bx(r,e){var t;if(r.type=e.get("type"),r.scale=xh(e),r.onBand=e.get("boundaryGap")&&r.type==="category",r.inverse=e.get("inverse"),uW(e)){r.inverse=r.inverse!==e.get("clockwise");var a=e.get("startAngle"),n=(t=e.get("endAngle"))!==null&&t!==void 0?t:a+(r.inverse?-360:360);r.setExtent(a,n)}e.axis=r,r.model=e}var fW={dimensions:JM,create:function(r,e){var t=[];return r.eachComponent("polar",function(a,n){var i=new oW(n+"");i.update=lW;var o=i.getRadiusAxis(),s=i.getAngleAxis(),l=a.findAxisModel("radiusAxis"),u=a.findAxisModel("angleAxis");bx(o,l),bx(s,u),sW(i,a,e),t.push(i),a.coordinateSystem=i,i.model=a}),r.eachSeries(function(a){if(a.get("coordinateSystem")==="polar"){var n=a.getReferringComponents("polar",$t).models[0];a.coordinateSystem=n.coordinateSystem}}),t}},hW=["axisLine","axisLabel","axisTick","minorTick","splitLine","minorSplitLine","splitArea"];function mu(r,e,t){e[1]>e[0]&&(e=e.slice().reverse());var a=r.coordToPoint([e[0],t]),n=r.coordToPoint([e[1],t]);return{x1:a[0],y1:a[1],x2:n[0],y2:n[1]}}function _u(r){var e=r.getRadiusAxis();return e.inverse?0:1}function Tx(r){var e=r[0],t=r[r.length-1];e&&t&&Math.abs(Math.abs(e.coord-t.coord)-360)<1e-4&&r.pop()}var vW=function(r){k(e,r);function e(){var t=r!==null&&r.apply(this,arguments)||this;return t.type=e.type,t.axisPointerClass="PolarAxisPointer",t}return e.prototype.render=function(t,a){if(this.group.removeAll(),!!t.get("show")){var n=t.axis,i=n.polar,o=i.getRadiusAxis().getExtent(),s=n.getTicksCoords(),l=n.getMinorTicksCoords(),u=G(n.getViewLabels(),function(f){f=rt(f);var h=n.scale,v=h.type==="ordinal"?h.getRawOrdinalNumber(f.tickValue):f.tickValue;return f.coord=n.dataToCoord(v),f});Tx(u),Tx(s),D(hW,function(f){t.get([f,"show"])&&(!n.scale.isBlank()||f==="axisLine")&&cW[f](this.group,t,i,s,l,o,u)},this)}},e.type="angleAxis",e}(ci),cW={axisLine:function(r,e,t,a,n,i){var o=e.getModel(["axisLine","lineStyle"]),s=t.getAngleAxis(),l=Math.PI/180,u=s.getExtent(),f=_u(t),h=f?0:1,v,c=Math.abs(u[1]-u[0])===360?"Circle":"Arc";i[h]===0?v=new ui[c]({shape:{cx:t.cx,cy:t.cy,r:i[f],startAngle:-u[0]*l,endAngle:-u[1]*l,clockwise:s.inverse},style:o.getLineStyle(),z2:1,silent:!0}):v=new sl({shape:{cx:t.cx,cy:t.cy,r:i[f],r0:i[h]},style:o.getLineStyle(),z2:1,silent:!0}),v.style.fill=null,r.add(v)},axisTick:function(r,e,t,a,n,i){var o=e.getModel("axisTick"),s=(o.get("inside")?-1:1)*o.get("length"),l=i[_u(t)],u=G(a,function(f){return new ee({shape:mu(t,[l,l+s],f.coord)})});r.add(er(u,{style:j(o.getModel("lineStyle").getLineStyle(),{stroke:e.get(["axisLine","lineStyle","color"])})}))},minorTick:function(r,e,t,a,n,i){if(n.length){for(var o=e.getModel("axisTick"),s=e.getModel("minorTick"),l=(o.get("inside")?-1:1)*s.get("length"),u=i[_u(t)],f=[],h=0;hy?"left":"right",S=Math.abs(g[1]-m)/d<.3?"middle":g[1]>m?"top":"bottom";if(s&&s[p]){var b=s[p];et(b)&&b.textStyle&&(c=new Mt(b.textStyle,l,l.ecModel))}var x=new bt({silent:Ae.isLabelSilent(e),style:Bt(c,{x:g[0],y:g[1],fill:c.getTextColor()||e.get(["axisLine","lineStyle","color"]),text:h.formattedLabel,align:_,verticalAlign:S})});if(r.add(x),f){var w=Ae.makeAxisEventDataBase(e);w.targetType="axisLabel",w.value=h.rawLabel,nt(x).eventData=w}},this)},splitLine:function(r,e,t,a,n,i){var o=e.getModel("splitLine"),s=o.getModel("lineStyle"),l=s.get("color"),u=0;l=l instanceof Array?l:[l];for(var f=[],h=0;h=0?"p":"n",R=A;b&&(a[f][L]||(a[f][L]={p:A,n:A}),R=a[f][L][P]);var E=void 0,N=void 0,O=void 0,B=void 0;if(p.dim==="radius"){var F=p.dataToCoord(I)-A,H=l.dataToCoord(L);Math.abs(F)=B})}}})}function SW(r){var e={};D(r,function(a,n){var i=a.getData(),o=a.coordinateSystem,s=o.getBaseAxis(),l=jM(o,s),u=s.getExtent(),f=s.type==="category"?s.getBandWidth():Math.abs(u[1]-u[0])/i.count(),h=e[l]||{bandWidth:f,remainedWidth:f,autoWidthCount:0,categoryGap:"20%",gap:"30%",stacks:{}},v=h.stacks;e[l]=h;var c=QM(a);v[c]||h.autoWidthCount++,v[c]=v[c]||{width:0,maxWidth:0};var p=W(a.get("barWidth"),f),d=W(a.get("barMaxWidth"),f),g=a.get("barGap"),y=a.get("barCategoryGap");p&&!v[c].width&&(p=Math.min(h.remainedWidth,p),v[c].width=p,h.remainedWidth-=p),d&&(v[c].maxWidth=d),g!=null&&(h.gap=g),y!=null&&(h.categoryGap=y)});var t={};return D(e,function(a,n){t[n]={};var i=a.stacks,o=a.bandWidth,s=W(a.categoryGap,o),l=W(a.gap,1),u=a.remainedWidth,f=a.autoWidthCount,h=(u-s)/(f+(f-1)*l);h=Math.max(h,0),D(i,function(d,g){var y=d.maxWidth;y&&y=t.y&&e[1]<=t.y+t.height:a.contain(a.toLocalCoord(e[1]))&&e[0]>=t.y&&e[0]<=t.y+t.height},r.prototype.pointToData=function(e){var t=this.getAxis();return[t.coordToData(t.toLocalCoord(e[t.orient==="horizontal"?0:1]))]},r.prototype.dataToPoint=function(e){var t=this.getAxis(),a=this.getRect(),n=[],i=t.orient==="horizontal"?0:1;return e instanceof Array&&(e=e[0]),n[i]=t.toGlobalCoord(t.dataToCoord(+e)),n[1-i]=i===0?a.y+a.height/2:a.x+a.width/2,n},r.prototype.convertToPixel=function(e,t,a){var n=Ax(t);return n===this?this.dataToPoint(a):null},r.prototype.convertFromPixel=function(e,t,a){var n=Ax(t);return n===this?this.pointToData(a):null},r}();function Ax(r){var e=r.seriesModel,t=r.singleAxisModel;return t&&t.coordinateSystem||e&&e.coordinateSystem}function PW(r,e){var t=[];return r.eachComponent("singleAxis",function(a,n){var i=new 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KW(r){r.registerComponentModel(XW),r.registerComponentView(ZW),r.registerPreprocessor(function(e){var t=e.graphic;z(t)?!t[0]||!t[0].elements?e.graphic=[{elements:t}]:e.graphic=[e.graphic[0]]:t&&!t.elements&&(e.graphic=[{elements:[t]}])})}var Ex=["x","y","radius","angle","single"],JW=["cartesian2d","polar","singleAxis"];function QW(r){var e=r.get("coordinateSystem");return ct(JW,e)>=0}function za(r){return r+"Axis"}function jW(r,e){var t=$(),a=[],n=$();r.eachComponent({mainType:"dataZoom",query:e},function(f){n.get(f.uid)||s(f)});var i;do i=!1,r.eachComponent("dataZoom",o);while(i);function o(f){!n.get(f.uid)&&l(f)&&(s(f),i=!0)}function s(f){n.set(f.uid,!0),a.push(f),u(f)}function l(f){var h=!1;return f.eachTargetAxis(function(v,c){var p=t.get(v);p&&p[c]&&(h=!0)}),h}function u(f){f.eachTargetAxis(function(h,v){(t.get(h)||t.set(h,[]))[v]=!0})}return a}function rI(r){var e=r.ecModel,t={infoList:[],infoMap:$()};return r.eachTargetAxis(function(a,n){var i=e.getComponent(za(a),n);if(i){var 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T=w.getModel("itemStyle").getItemStyle();T.fill==null&&(T.fill=cl(l,"color")),S.setItemVisual(b,{symbolKeepAspect:w.get("symbolKeepAspect"),symbolOffset:st(w.get("symbolOffset",!0),m[x?0:1]),symbolRotate:st(w.get("symbolRotate",!0),y[x?0:1]),symbolSize:st(w.get("symbolSize"),g[x?0:1]),symbol:st(w.get("symbol",!0),d[x?0:1]),style:T})}this.markKeep(f),f.group.silent=a.get("silent")||t.get("silent")},e.type="markLine",e}(Zy);function UU(r,e,t){var a;r?a=G(r&&r.dimensions,function(u){var f=e.getData().getDimensionInfo(e.getData().mapDimension(u))||{};return V(V({},f),{name:u,ordinalMeta:null})}):a=[{name:"value",type:"float"}];var n=new Te(a,t),i=new Te(a,t),o=new Te([],t),s=G(t.get("data"),lt(FU,e,r,t));r&&(s=Ct(s,lt(HU,r)));var l=gI(!!r,a);return n.initData(G(s,function(u){return u[0]}),null,l),i.initData(G(s,function(u){return u[1]}),null,l),o.initData(G(s,function(u){return u[2]})),o.hasItemOption=!0,{from:n,to:i,line:o}}function 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B7(e,t,n,o,r,i,l,a){return(t||[]).map((s,c)=>{const u=mu(c,a);let d=s;if(d.sorter){const f=d.sortDirections||r,h=d.showSorterTooltip===void 0?l:d.showSorterTooltip,v=Hl(d,u),g=n.find(T=>{let{key:M}=T;return M===v}),b=g?g.sortOrder:null,y=Bse(f,b),S=f.includes(Zd)&&p(gS,{class:le(`${e}-column-sorter-up`,{active:b===Zd}),role:"presentation"},null),$=f.includes(Wv)&&p(hS,{role:"presentation",class:le(`${e}-column-sorter-down`,{active:b===Wv})},null),{cancelSort:w,triggerAsc:C,triggerDesc:O}=i||{};let x=w;y===Wv?x=O:y===Zd&&(x=C);const I=typeof h=="object"?h:{title:x};d=m(m({},d),{className:le(d.className,{[`${e}-column-sort`]:b}),title:T=>{const M=p("div",{class:`${e}-column-sorters`},[p("span",{class:`${e}-column-title`},[vS(s.title,T)]),p("span",{class:le(`${e}-column-sorter`,{[`${e}-column-sorter-full`]:!!(S&&$)})},[p("span",{class:`${e}-column-sorter-inner`},[S,$])])]);return h?p(co,I,{default:()=>[M]}):M},customHeaderCell:T=>{const 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reader"},null)]),p("div",{class:`${b}-treenode`,"aria-hidden":!0,style:{position:"absolute",pointerEvents:"none",visibility:"hidden",height:0,overflow:"hidden"}},[p("div",{class:`${b}-indent`},[p("div",{ref:i,class:`${b}-indent-unit`},null)])]),p(r5,B(B({},ot(N,["onActiveChange"])),{},{data:h.value,itemKey:z4,height:C,fullHeight:!1,virtual:x,itemHeight:O,prefixCls:`${b}-list`,ref:r,onVisibleChange:(k,F)=>{const L=new Set(k);F.filter(j=>!L.has(j)).some(j=>z4(j)===jl)&&d()}}),{default:k=>{const{pos:F}=k,L=N4(k.data,[]),{title:H,key:j,isStart:Y,isEnd:Z}=k,X=uu(j,F);return delete L.key,delete L.children,p(Hse,B(B({},L),{},{eventKey:X,title:H,active:!!T&&j===T.key,data:k.data,isStart:Y,isEnd:Z,motion:w,motionNodes:j===jl?c.value:null,motionType:u.value,onMotionStart:_,onMotionEnd:d,onMousemove:v}),null)}})])}}});function Gse(e){let{dropPosition:t,dropLevelOffset:n,indent:o}=e;const 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document.documentElement.style?window.scrollTo(t):window.scrollTo(t.left!=null?t.left:window.scrollX,t.top!=null?t.top:window.scrollY)}function Q3(e,t){return(history.state?history.state.position-t:-1)+e}const Z0=new Map;function Whe(e,t){Z0.set(e,t)}function Khe(e){const t=Z0.get(e);return Z0.delete(e),t}let Ghe=()=>location.protocol+"//"+location.host;function T_(e,t){const{pathname:n,search:o,hash:r}=t,i=e.indexOf("#");if(i>-1){let a=r.includes(e.slice(i))?e.slice(i).length:1,s=r.slice(a);return s[0]!=="/"&&(s="/"+s),J3(s,"")}return J3(n,e)+o+r}function Uhe(e,t,n,o){let r=[],i=[],l=null;const a=({state:f})=>{const h=T_(e,location),v=n.value,g=t.value;let b=0;if(f){if(n.value=h,t.value=f,l&&l===v){l=null;return}b=g?f.position-g.position:0}else o(h);r.forEach(y=>{y(n.value,v,{delta:b,type:Kc.pop,direction:b?b>0?hc.forward:hc.back:hc.unknown})})};function s(){l=n.value}function c(f){r.push(f);const h=()=>{const v=r.indexOf(f);v>-1&&r.splice(v,1)};return i.push(h),h}function u(){const{history:f}=window;f.state&&f.replaceState(At({},f.state,{scroll:fg()}),"")}function d(){for(const f of i)f();i=[],window.removeEventListener("popstate",a),window.removeEventListener("beforeunload",u)}return window.addEventListener("popstate",a),window.addEventListener("beforeunload",u,{passive:!0}),{pauseListeners:s,listen:c,destroy:d}}function e8(e,t,n,o=!1,r=!1){return{back:e,current:t,forward:n,replaced:o,position:window.history.length,scroll:r?fg():null}}function Xhe(e){const{history:t,location:n}=window,o={value:T_(e,n)},r={value:t.state};r.value||i(o.value,{back:null,current:o.value,forward:null,position:t.length-1,replaced:!0,scroll:null},!0);function i(s,c,u){const d=e.indexOf("#"),f=d>-1?(n.host&&document.querySelector("base")?e:e.slice(d))+s:Ghe()+e+s;try{t[u?"replaceState":"pushState"](c,"",f),r.value=c}catch(h){console.error(h),n[u?"replace":"assign"](f)}}function l(s,c){const u=At({},t.state,e8(r.value.back,s,r.value.forward,!0),c,{position:r.value.position});i(s,u,!0),o.value=s}function a(s,c){const u=At({},r.value,t.state,{forward:s,scroll:fg()});i(u.current,u,!0);const d=At({},e8(o.value,s,null),{position:u.position+1},c);i(s,d,!1),o.value=s}return{location:o,state:r,push:a,replace:l}}function Yhe(e){e=Lhe(e);const t=Xhe(e),n=Uhe(e,t.state,t.location,t.replace);function o(i,l=!0){l||n.pauseListeners(),history.go(i)}const r=At({location:"",base:e,go:o,createHref:Hhe.bind(null,e)},t,n);return Object.defineProperty(r,"location",{enumerable:!0,get:()=>t.location.value}),Object.defineProperty(r,"state",{enumerable:!0,get:()=>t.state.value}),r}function qhe(e){return typeof e=="string"||e&&typeof e=="object"}function E_(e){return typeof e=="string"||typeof e=="symbol"}const __=Symbol("");var t8;(function(e){e[e.aborted=4]="aborted",e[e.cancelled=8]="cancelled",e[e.duplicated=16]="duplicated"})(t8||(t8={}));function os(e,t){return At(new Error,{type:e,[__]:!0},t)}function Hr(e,t){return e instanceof Error&&__ in e&&(t==null||!!(e.type&t))}const n8="[^/]+?",Jhe={sensitive:!1,strict:!1,start:!0,end:!0},Zhe=/[.+*?^${}()[\]/\\]/g;function Qhe(e,t){const n=At({},Jhe,t),o=[];let r=n.start?"^":"";const i=[];for(const c of e){const u=c.length?[]:[90];n.strict&&!c.length&&(r+="/");for(let d=0;dt.length?t.length===1&&t[0]===80?1:-1:0}function M_(e,t){let n=0;const o=e.score,r=t.score;for(;n0&&t[t.length-1]<0}const tge={type:0,value:""},nge=/[a-zA-Z0-9_]/;function oge(e){if(!e)return[[]];if(e==="/")return[[tge]];if(!e.startsWith("/"))throw new Error(`Invalid path "${e}"`);function t(h){throw new Error(`ERR (${n})/"${c}": ${h}`)}let n=0,o=n;const r=[];let i;function l(){i&&r.push(i),i=[]}let a=0,s,c="",u="";function d(){c&&(n===0?i.push({type:0,value:c}):n===1||n===2||n===3?(i.length>1&&(s==="*"||s==="+")&&t(`A repeatable param (${c}) must be alone in its segment. eg: '/:ids+.`),i.push({type:1,value:c,regexp:u,repeatable:s==="*"||s==="+",optional:s==="*"||s==="?"})):t("Invalid state to consume buffer"),c="")}function f(){c+=s}for(;a{l($)}:pc}function l(d){if(E_(d)){const f=o.get(d);f&&(o.delete(d),n.splice(n.indexOf(f),1),f.children.forEach(l),f.alias.forEach(l))}else{const f=n.indexOf(d);f>-1&&(n.splice(f,1),d.record.name&&o.delete(d.record.name),d.children.forEach(l),d.alias.forEach(l))}}function a(){return n}function s(d){const f=sge(d,n);n.splice(f,0,d),d.record.name&&!l8(d)&&o.set(d.record.name,d)}function c(d,f){let h,v={},g,b;if("name"in d&&d.name){if(h=o.get(d.name),!h)throw os(1,{location:d});b=h.record.name,v=At(r8(f.params,h.keys.filter($=>!$.optional).concat(h.parent?h.parent.keys.filter($=>$.optional):[]).map($=>$.name)),d.params&&r8(d.params,h.keys.map($=>$.name))),g=h.stringify(v)}else if(d.path!=null)g=d.path,h=n.find($=>$.re.test(g)),h&&(v=h.parse(g),b=h.record.name);else{if(h=f.name?o.get(f.name):n.find($=>$.re.test(f.path)),!h)throw os(1,{location:d,currentLocation:f});b=h.record.name,v=At({},f.params,d.params),g=h.stringify(v)}const y=[];let S=h;for(;S;)y.unshift(S.record),S=S.parent;return{name:b,path:g,params:v,matched:y,meta:age(y)}}e.forEach(d=>i(d));function u(){n.length=0,o.clear()}return{addRoute:i,resolve:c,removeRoute:l,clearRoutes:u,getRoutes:a,getRecordMatcher:r}}function r8(e,t){const n={};for(const o of t)o in e&&(n[o]=e[o]);return n}function i8(e){const t={path:e.path,redirect:e.redirect,name:e.name,meta:e.meta||{},aliasOf:e.aliasOf,beforeEnter:e.beforeEnter,props:lge(e),children:e.children||[],instances:{},leaveGuards:new Set,updateGuards:new Set,enterCallbacks:{},components:"components"in e?e.components||null:e.component&&{default:e.component}};return Object.defineProperty(t,"mods",{value:{}}),t}function lge(e){const t={},n=e.props||!1;if("component"in e)t.default=n;else for(const o in e.components)t[o]=typeof n=="object"?n[o]:n;return t}function l8(e){for(;e;){if(e.record.aliasOf)return!0;e=e.parent}return!1}function age(e){return e.reduce((t,n)=>At(t,n.meta),{})}function a8(e,t){const n={};for(const o in e)n[o]=o in t?t[o]:e[o];return n}function sge(e,t){let n=0,o=t.length;for(;n!==o;){const i=n+o>>1;M_(e,t[i])<0?o=i:n=i+1}const r=cge(e);return r&&(o=t.lastIndexOf(r,o-1)),o}function cge(e){let t=e;for(;t=t.parent;)if(A_(t)&&M_(e,t)===0)return t}function A_({record:e}){return!!(e.name||e.components&&Object.keys(e.components).length||e.redirect)}function uge(e){const t={};if(e===""||e==="?")return t;const o=(e[0]==="?"?e.slice(1):e).split("&");for(let r=0;ri&&J0(i)):[o&&J0(o)]).forEach(i=>{i!==void 0&&(t+=(t.length?"&":"")+n,i!=null&&(t+="="+i))})}return t}function dge(e){const t={};for(const n in e){const o=e[n];o!==void 0&&(t[n]=ur(o)?o.map(r=>r==null?null:""+r):o==null?o:""+o)}return t}const fge=Symbol(""),c8=Symbol(""),pg=Symbol(""),HS=Symbol(""),Q0=Symbol("");function Bs(){let e=[];function t(o){return e.push(o),()=>{const r=e.indexOf(o);r>-1&&e.splice(r,1)}}function n(){e=[]}return{add:t,list:()=>e.slice(),reset:n}}function Ii(e,t,n,o,r,i=l=>l()){const l=o&&(o.enterCallbacks[r]=o.enterCallbacks[r]||[]);return()=>new Promise((a,s)=>{const c=f=>{f===!1?s(os(4,{from:n,to:t})):f instanceof Error?s(f):qhe(f)?s(os(2,{from:t,to:f})):(l&&o.enterCallbacks[r]===l&&typeof f=="function"&&l.push(f),a())},u=i(()=>e.call(o&&o.instances[r],t,n,c));let d=Promise.resolve(u);e.length<3&&(d=d.then(c)),d.catch(f=>s(f))})}function im(e,t,n,o,r=i=>i()){const i=[];for(const l of e)for(const a in l.components){let s=l.components[a];if(!(t!=="beforeRouteEnter"&&!l.instances[a]))if($_(s)){const u=(s.__vccOpts||s)[t];u&&i.push(Ii(u,n,o,l,a,r))}else{let c=s();i.push(()=>c.then(u=>{if(!u)throw new Error(`Couldn't resolve component "${a}" at "${l.path}"`);const d=yhe(u)?u.default:u;l.mods[a]=u,l.components[a]=d;const h=(d.__vccOpts||d)[t];return h&&Ii(h,n,o,l,a,r)()}))}}return i}function u8(e){const t=Ge(pg),n=Ge(HS),o=P(()=>{const s=je(e.to);return t.resolve(s)}),r=P(()=>{const{matched:s}=o.value,{length:c}=s,u=s[c-1],d=n.matched;if(!u||!d.length)return-1;const f=d.findIndex(ns.bind(null,u));if(f>-1)return f;const h=d8(s[c-2]);return c>1&&d8(u)===h&&d[d.length-1].path!==h?d.findIndex(ns.bind(null,s[c-2])):f}),i=P(()=>r.value>-1&&mge(n.params,o.value.params)),l=P(()=>r.value>-1&&r.value===n.matched.length-1&&I_(n.params,o.value.params));function a(s={}){if(vge(s)){const c=t[je(e.replace)?"replace":"push"](je(e.to)).catch(pc);return e.viewTransition&&typeof document<"u"&&"startViewTransition"in document&&document.startViewTransition(()=>c),c}return Promise.resolve()}return{route:o,href:P(()=>o.value.href),isActive:i,isExactActive:l,navigate:a}}function pge(e){return e.length===1?e[0]:e}const hge=re({name:"RouterLink",compatConfig:{MODE:3},props:{to:{type:[String,Object],required:!0},replace:Boolean,activeClass:String,exactActiveClass:String,custom:Boolean,ariaCurrentValue:{type:String,default:"page"},viewTransition:Boolean},useLink:u8,setup(e,{slots:t}){const n=ft(u8(e)),{options:o}=Ge(pg),r=P(()=>({[f8(e.activeClass,o.linkActiveClass,"router-link-active")]:n.isActive,[f8(e.exactActiveClass,o.linkExactActiveClass,"router-link-exact-active")]:n.isExactActive}));return()=>{const i=t.default&&pge(t.default(n));return e.custom?i:tn("a",{"aria-current":n.isExactActive?e.ariaCurrentValue:null,href:n.href,onClick:n.navigate,class:r.value},i)}}}),gge=hge;function vge(e){if(!(e.metaKey||e.altKey||e.ctrlKey||e.shiftKey)&&!e.defaultPrevented&&!(e.button!==void 0&&e.button!==0)){if(e.currentTarget&&e.currentTarget.getAttribute){const t=e.currentTarget.getAttribute("target");if(/\b_blank\b/i.test(t))return}return e.preventDefault&&e.preventDefault(),!0}}function mge(e,t){for(const n in t){const o=t[n],r=e[n];if(typeof o=="string"){if(o!==r)return!1}else if(!ur(r)||r.length!==o.length||o.some((i,l)=>i!==r[l]))return!1}return!0}function d8(e){return e?e.aliasOf?e.aliasOf.path:e.path:""}const f8=(e,t,n)=>e??t??n,bge=re({name:"RouterView",inheritAttrs:!1,props:{name:{type:String,default:"default"},route:Object},compatConfig:{MODE:3},setup(e,{attrs:t,slots:n}){const o=Ge(Q0),r=P(()=>e.route||o.value),i=Ge(c8,0),l=P(()=>{let c=je(i);const{matched:u}=r.value;let d;for(;(d=u[c])&&!d.components;)c++;return c}),a=P(()=>r.value.matched[l.value]);Ye(c8,P(()=>l.value+1)),Ye(fge,a),Ye(Q0,r);const s=ne();return ye(()=>[s.value,a.value,e.name],([c,u,d],[f,h,v])=>{u&&(u.instances[d]=c,h&&h!==u&&c&&c===f&&(u.leaveGuards.size||(u.leaveGuards=h.leaveGuards),u.updateGuards.size||(u.updateGuards=h.updateGuards))),c&&u&&(!h||!ns(u,h)||!f)&&(u.enterCallbacks[d]||[]).forEach(g=>g(c))},{flush:"post"}),()=>{const c=r.value,u=e.name,d=a.value,f=d&&d.components[u];if(!f)return p8(n.default,{Component:f,route:c});const h=d.props[u],v=h?h===!0?c.params:typeof h=="function"?h(c):h:null,b=tn(f,At({},v,t,{onVnodeUnmounted:y=>{y.component.isUnmounted&&(d.instances[u]=null)},ref:s}));return p8(n.default,{Component:b,route:c})||b}}});function p8(e,t){if(!e)return null;const n=e(t);return n.length===1?n[0]:n}const yge=bge;function Sge(e){const t=ige(e.routes,e),n=e.parseQuery||uge,o=e.stringifyQuery||s8,r=e.history,i=Bs(),l=Bs(),a=Bs(),s=oe(yi);let c=yi;Sa&&e.scrollBehavior&&"scrollRestoration"in history&&(history.scrollRestoration="manual");const u=om.bind(null,U=>""+U),d=om.bind(null,Ahe),f=om.bind(null,Wc);function h(U,Q){let J,G;return E_(U)?(J=t.getRecordMatcher(U),G=Q):G=U,t.addRoute(G,J)}function v(U){const Q=t.getRecordMatcher(U);Q&&t.removeRoute(Q)}function g(){return t.getRoutes().map(U=>U.record)}function b(U){return!!t.getRecordMatcher(U)}function y(U,Q){if(Q=At({},Q||s.value),typeof U=="string"){const te=rm(n,U,Q.path),ue=t.resolve({path:te.path},Q),ie=r.createHref(te.fullPath);return At(te,ue,{params:f(ue.params),hash:Wc(te.hash),redirectedFrom:void 0,href:ie})}let J;if(U.path!=null)J=At({},U,{path:rm(n,U.path,Q.path).path});else{const te=At({},U.params);for(const ue in te)te[ue]==null&&delete te[ue];J=At({},U,{params:d(te)}),Q.params=d(Q.params)}const G=t.resolve(J,Q),q=U.hash||"";G.params=u(f(G.params));const V=Bhe(o,At({},U,{hash:Ehe(q),path:G.path})),W=r.createHref(V);return At({fullPath:V,hash:q,query:o===s8?dge(U.query):U.query||{}},G,{redirectedFrom:void 0,href:W})}function S(U){return typeof U=="string"?rm(n,U,s.value.path):At({},U)}function $(U,Q){if(c!==U)return os(8,{from:Q,to:U})}function w(U){return x(U)}function C(U){return w(At(S(U),{replace:!0}))}function O(U){const Q=U.matched[U.matched.length-1];if(Q&&Q.redirect){const{redirect:J}=Q;let G=typeof J=="function"?J(U):J;return typeof G=="string"&&(G=G.includes("?")||G.includes("#")?G=S(G):{path:G},G.params={}),At({query:U.query,hash:U.hash,params:G.path!=null?{}:U.params},G)}}function x(U,Q){const J=c=y(U),G=s.value,q=U.state,V=U.force,W=U.replace===!0,te=O(J);if(te)return x(At(S(te),{state:typeof te=="object"?At({},q,te.state):q,force:V,replace:W}),Q||J);const ue=J;ue.redirectedFrom=Q;let ie;return!V&&Nhe(o,G,J)&&(ie=os(16,{to:ue,from:G}),H(G,G,!0,!1)),(ie?Promise.resolve(ie):M(ue,G)).catch(ae=>Hr(ae)?Hr(ae,2)?ae:L(ae):k(ae,ue,G)).then(ae=>{if(ae){if(Hr(ae,2))return x(At({replace:W},S(ae.to),{state:typeof ae.to=="object"?At({},q,ae.to.state):q,force:V}),Q||ue)}else ae=A(ue,G,!0,W,q);return E(ue,G,ae),ae})}function I(U,Q){const J=$(U,Q);return J?Promise.reject(J):Promise.resolve()}function T(U){const Q=Z.values().next().value;return Q&&typeof Q.runWithContext=="function"?Q.runWithContext(U):U()}function M(U,Q){let J;const[G,q,V]=$ge(U,Q);J=im(G.reverse(),"beforeRouteLeave",U,Q);for(const te of G)te.leaveGuards.forEach(ue=>{J.push(Ii(ue,U,Q))});const W=I.bind(null,U,Q);return J.push(W),ee(J).then(()=>{J=[];for(const te of i.list())J.push(Ii(te,U,Q));return J.push(W),ee(J)}).then(()=>{J=im(q,"beforeRouteUpdate",U,Q);for(const te of q)te.updateGuards.forEach(ue=>{J.push(Ii(ue,U,Q))});return J.push(W),ee(J)}).then(()=>{J=[];for(const te of V)if(te.beforeEnter)if(ur(te.beforeEnter))for(const ue of te.beforeEnter)J.push(Ii(ue,U,Q));else J.push(Ii(te.beforeEnter,U,Q));return J.push(W),ee(J)}).then(()=>(U.matched.forEach(te=>te.enterCallbacks={}),J=im(V,"beforeRouteEnter",U,Q,T),J.push(W),ee(J))).then(()=>{J=[];for(const te of l.list())J.push(Ii(te,U,Q));return J.push(W),ee(J)}).catch(te=>Hr(te,8)?te:Promise.reject(te))}function E(U,Q,J){a.list().forEach(G=>T(()=>G(U,Q,J)))}function A(U,Q,J,G,q){const V=$(U,Q);if(V)return V;const W=Q===yi,te=Sa?history.state:{};J&&(G||W?r.replace(U.fullPath,At({scroll:W&&te&&te.scroll},q)):r.push(U.fullPath,q)),s.value=U,H(U,Q,J,W),L()}let 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秒自动刷新；完整结果看「运行历史」"})):x("",!0),B.value&&!u.value.length?(r(),w(R,{key:1,active:"",paragraph:{rows:4}})):u.value.length?(r(),v("div",qe,[(r(!0),v(F,null,H(u.value,t=>(r(),v("div",{key:t.id,class:"glass p-4"},[s("div",Ie,[l(d(we),{style:{color:"var(--primary)"}}),s("span",Re,i(t.name),1),t.running?(r(),w(P,{key:0,color:"processing",bordered:!1},{default:o(()=>[l(d(he),{class:"mr-1"}),e[13]||(e[13]=g("抓取中 "))]),_:1})):t.last_status&&$[t.last_status]?(r(),w(P,{key:1,color:$[t.last_status].color,bordered:!1},{default:o(()=>[g(i($[t.last_status].label),1)]),_:2},1032,["color"])):x("",!0),l(ie,{class:"!ml-auto",checked:t.status===1,size:"small","checked-children":"启用","un-checked-children":"停用",disabled:t.running,onClick:k=>le(t)},null,8,["checked","disabled","onClick"])]),s("div",Fe,[e[14]||(e[14]=s("span",{style:{color:"var(--text-3)"}},"抓取源",-1)),s("span",He,i(Z(t.source)),1),e[15]||(e[15]=s("span",{style:{color:"var(--text-3)"}},"目标库",-1)),s("span",{class:"text-right cursor-pointer 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b/view/admin-dist/assets/kb-DlfA6vCV.js @@ -0,0 +1 @@ +import{au as c,av as t,aw as n,ax as o,ay as r}from"./index-C0Houbmd.js";const e=a=>c("/kb/admin/libraries",{},a),i=a=>t("/kb/admin/libraries",a),d=a=>n(`/kb/admin/libraries/${a}`),b=a=>c(`/kb/admin/libraries/${a}/docs`),l=a=>c(`/kb/admin/docs/${a}`),m=a=>n(`/kb/admin/docs/${a}`),u=(a,s)=>o("/kb/admin/docs/import",a,{timeout:3e5,...s}),w=()=>c("/kb/admin/crawl/sources"),h=a=>c("/kb/admin/crawl/tasks",{},a),g=a=>t("/kb/admin/crawl/tasks",a),$=(a,s)=>r(`/kb/admin/crawl/tasks/${a}`,s),p=a=>n(`/kb/admin/crawl/tasks/${a}`),C=a=>t(`/kb/admin/crawl/tasks/${a}/run`),D=(a,s=20)=>c(`/kb/admin/crawl/tasks/${a}/logs`,{limit:s}),T=(a,s)=>t(`/kb/admin/docs/${a}/rechunk`,s),L=a=>c(`/kb/admin/docs/${a}/chunks`),y=(a,s)=>r(`/kb/admin/chunks/${a}`,s),f=a=>r("/kb/admin/chunks/batch",a),x=a=>t("/kb/admin/search",a);export{l as a,f as b,i as c,e as d,b as e,d as f,L as g,m as h,u as i,w as j,x as k,h as l,$ as m,C as n,D as o,p,g as q,T as r,y as u}; diff --git a/view/admin-dist/index.html b/view/admin-dist/index.html new file mode 100644 index 0000000..c6259b6 --- /dev/null +++ b/view/admin-dist/index.html @@ -0,0 +1,19 @@ + + + + + + + + TCM Agent 控制台 + + + + + +
+ + diff --git a/view/admin-dist/vite.svg b/view/admin-dist/vite.svg new file mode 100644 index 0000000..e7b8dfb --- /dev/null +++ b/view/admin-dist/vite.svg @@ -0,0 +1 @@ + \ No newline at end of file diff --git a/view/agent.html b/view/agent.html new file mode 100644 index 0000000..8212f87 --- /dev/null +++ b/view/agent.html @@ -0,0 +1,1999 @@ + + + + + + Agent 控制台 · 萧康云医 TCM Agent + + + + + + + + + + + + + + +
+ + + + + + +
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+ +
+ +
+
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+
{{ currentMenuLabel }}
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+
+ +
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+ + + + + +
+ + +
+
+
{{ stats.total ?? 0 }}
+
总运行数（最近 {{ bufferSize }} 条内）
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+
+
{{ successRate }}
+
成功率（失败 {{ stats.failed ?? 0 }} / 拦截 {{ stats.blocked ?? 0 }}）
+
+
+
{{ fmtMs(stats.avg_ms ?? 0) }}
+
平均耗时（成功请求）
+
+
+
{{ stats.total_tokens ?? 0 }}
+
Token 消耗合计
+
+
+ + +
+
+ 最近运行 + 查看全部 + + +
+ + + + + + + + + + + + + + + +
+ + +
+
快捷操作
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+ + 模型连通性测试 + + + 守卫测试台 + + + 失效配置缓存 + + + 知识库管理 + +
+
+
+ + +
+
+
+ + + + + + + + + 刷新 + 内存环形缓冲，最多保留最近 {{ bufferSize }} 条；服务重启后清空（历史明细在 PHP xk_ai_generation_step 表） +
+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
+
+ + +
+
+
+
{{ stats.total ?? 0 }}
+
总运行数（最近 {{ bufferSize }} 条内）
+
+
+
{{ successRate }}
+
成功率（成功 {{ stats.success ?? 0 }} / 失败 {{ stats.failed ?? 0 }} / 拦截 {{ stats.blocked ?? 0 }}）
+
+
+
{{ fmtMs(stats.avg_ms ?? 0) }}
+
平均耗时（成功请求）
+
+
+
{{ stats.total_tokens ?? 0 }}
+
Token 消耗合计
+
+
+
+
耗时趋势（最近 {{ runs.length }} 次运行，红点为失败/拦截）
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+
+
+
Token 消耗
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+
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按场景分布
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暂无数据
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最近一次失败
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{{ fmtTime(stats.last_error_at) }}
+
{{ stats.last_error }}
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+ + + 清空视图 + 内存缓冲最近 500 行 · 2s 增量轮询 · debug 开关打开时日志含请求体（注意隐私） +
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+
+
暂无日志（或全部被过滤）
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+ + +
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+
{{ fmtUptime(sys.uptime_seconds) }}
+
运行时长（{{ fmtTime(sys.started_at) }} 启动）
+
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+
+ {{ sys.enhance_concurrency ? sys.enhance_concurrency.used + ' / ' + sys.enhance_concurrency.capacity : '-' }} +
+
enhance 当前并发 / 上限（满载时新请求 503）
+
+
+
{{ sys.heap_alloc_mb != null ? sys.heap_alloc_mb.toFixed(1) + ' MB' : '-' }}
+
堆内存占用（OS 共 {{ sys.sys_mb != null ? sys.sys_mb.toFixed(0) : '-' }} MB · GC {{ sys.num_gc ?? '-' }} 次）
+
+
+
{{ sys.goroutines ?? '-' }}
+
Goroutine 数（{{ sys.go_version || '' }}）
+
+
+
{{ sys.runlog_usage ? sys.runlog_usage.used + ' / ' + sys.runlog_usage.capacity : '-' }}
+
RunLog 缓冲占用
+
+
+
+
服务健康（/health）
+ +
加载中…
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+ + +
+ + + +
+ +
+ 测试 +
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+ + + + +
+
+ + + 发送测试 + 会真实调用一次 LLM（max_tokens 64，成本可忽略） +
+ +
+ + + + +
+
+ + + 检索 + 走 enhance 同款检索路径（含 ai_kb_source 分流），看 Agent 实际检索到什么 +
+ +
+ + + + +
+
+ + + + + + 发起请求 + 走真实 /agent/enhance：守卫 → 检索 → ReAct 完整链路（消耗真实 token） +
+ + + +
+ + +
+ + +
+
+
+ 刷新 + 失效配置缓存 + 面板只读：开关修改统一在 PHP 后台（避免双写入口）；「失效缓存」让 Go 立即重读 DB 配置 +
+
生效模型（/models/active-config，DB 实时解析）
+ +
{{ cfgError || '加载中…' }}
+
+ +
+
Agent 行为配置（xk_system_config 只读视图）
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加载中…
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+
守卫关键词表
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白名单（命中任一放行）：
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+ {{ w }} +
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黑名单（白名单未命中且命中任一则拦截）：
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+ {{ b }} +
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+
场景路由表（/models/routes）
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加载中…
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+ 共 {{ libraries.length }} 个知识库 · V1 全文检索（MySQL ngram） + + 新建知识库 + +
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还没有任何知识库

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点击右上角「新建知识库」创建第一个库

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{{ lib.name }}
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{{ lib.description || '暂无描述' }}
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{{ lib.doc_count }}
文档
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分段
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+ {{ lib.source === 'maxkb_export' ? 'MaxKB 导出' : '手动建立' }} + {{ fmtDate(lib.created_at) }} +
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+ + 返回列表 + + {{ currentLib.name }} + {{ currentLib.doc_count }} 篇文档 · {{ currentLib.chunk_count }} 个分段 + + 检索测试 + +
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正在解析与入库…
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+ + + + diff --git a/view/index.html b/view/index.html new file mode 100644 index 0000000..6d6defd --- /dev/null +++ b/view/index.html @@ -0,0 +1,1383 @@ + + + + + + 本地知识库 · 萧康云医 TCM Agent + + + + + + + + + + + + +
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本地知识库
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TCM Agent · V1 全文检索
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+ 口令在 config.yaml 的 kb.admin_password 配置。 +
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+ + + + diff --git a/生命周期流程图.md b/生命周期流程图.md new file mode 100644 index 0000000..0e47459 --- /dev/null +++ b/生命周期流程图.md @@ -0,0 +1,502 @@ +# AI 生成全链路生命周期流程图 + +> **文档目的**：把"用户从前端发起 AI 生成请求 → PHP xk-api 拼装提示词 → Go Agent 增强（MaxKB 检索 + LLM 调用）→ 落库回写"的完整链路画清楚，方便新人快速理解系统协作关系、定位故障节点。 +> +> **更新时间**：2026-08-09 +> **覆盖范围**：以"病历生成（走 Go Agent 路径）"为代表性场景，处方生成除 `scene` 不同外流程完全一致。 + +--- + +## 一、整体时序图（前端 → PHP → Go Agent → LLM） + +```mermaid +sequenceDiagram + autonumber + participant FE as 前端 + participant PHP as PHP xk-api + participant DB as MySQL z_xk + participant Go as Go Agent + participant MaxKB as MaxKB 知识库 + participant LLM as LLM 厂商 + participant Step as xk_ai_generation_step + + Note over FE,DB: ① 接入层（请求 + 鉴权） + FE->>PHP: POST ai-generate-medical-record-via-agent + PHP->>PHP: Controller 鉴权 / VIP 校验 + PHP->>DB: loadPatientContext 取挂号 + 患者信息 + PHP->>PHP: assertPatientDemographicsForAi 年龄性别必须有 + + Note over PHP,DB: ② 落库 + 拼装 messages + PHP->>DB: beginGeneration 写入 xk_ai_generation status=0 via_agent=1 + PHP->>PHP: 拼 system + user messages + Note right of PHP: via_agent=provider=agent, AiRuntimeConfigService 走短路, 不查 xk_ai_platform 表 + + Note over PHP,LLM: ③ 走 TcmAgentClient（替代 SparkAiAgent） + PHP->>PHP: AiAgentFactory make agent 返回 TcmAgentClient + PHP->>Go: POST api v1 agent enhance + Note right of Go: body 含 scene / messages / kb_enabled / context + + Note over Go,DB: ④ Go Agent 启动期（启动时已发生） + Note right of Go: 启动时已 dao.Init 和 dao.LoadLLMConfigsFromDB, 读取 xk_ai_platform/model/api_key 并 xkaes.Decrypt 解密 api_key + + Note over Go,MaxKB: ⑤ MaxKB 知识库检索（可选） + Go->>DB: 读 xk_system_config 中 ai_agent_kb_enabled_medical_record + alt kb_enabled 等于 true + Go->>MaxKB: Search context top_k=5 + MaxKB-->>Go: 返回 TopK 文档片段 + Go->>Go: injectKBContext 把检索结果拼成 system 消息 + else kb_enabled 等于 false + Note right of Go: 跳过检索, 直接用原 messages + end + + Note over Go,LLM: ⑥ 调用 LLM（按 scene 路由） + Go->>Go: resolveClient medical_record 路由到 spark + Go->>LLM: POST chat completions + LLM-->>Go: 返回 content + usage + + Note over Go,PHP: ⑦ 返回增强结果 + 步骤明细 + Go->>Go: 组装 EnhanceResponse 含 content provider model steps + Go-->>PHP: code 200 data + + Note over PHP,Step: ⑧ 双表落库（主表 + 子表） + PHP->>PHP: AiChatResult raw 透传 steps, finishGenerationSuccess + PHP->>DB: UPDATE xk_ai_generation status=1 写 token 与 step_count + PHP->>Step: AiGenerationStepService recordSteps 批量写入 step 子表 + + Note over PHP,FE: ⑨ 返回前端 + PHP-->>FE: jok ok generation_id fields + FE->>FE: 渲染病历字段 / 错误提示 +``` + +--- + +## 二、各阶段耗时分解（典型值） + +> mermaid 的 gantt 不适合表达"几秒内的耗时分解"，用表格更直观。 + +| 阶段 | 阶段名 | 典型耗时 | 说明 | +|------|--------|---------|------| +| ① | 鉴权 + 患者数据加载 | 50~150ms | VIP 校验 + loadPatientContext | +| ② | `beginGeneration` 写库 | 10~30ms | INSERT xk_ai_generation | +| ② | 拼装 messages | 20~80ms | 多个 buildXxxPromptHint 拼接 | +| ③ | HTTP 网络（PHP → Go） | 1~10ms | 同机房内网，建议同 Pod 同节点 | +| ⑤ | MaxKB 检索（开启时） | 200~1500ms | 取决于 KB 规模、TopK、网络 RTT | +| ⑥ | LLM 调用 | **1500~5000ms** | 最大瓶颈，Spark/DeepSeek 单次生成 | +| ⑦ | HTTP 返回（Go → PHP） | 1~10ms | 内网 | +| ⑧ | 双表落库 | 30~100ms | 主表 UPDATE + 子表批量 INSERT | +| ⑨ | HTTP 返回（PHP → FE） | 1~10ms | 内网 | +| | **总耗时** | **3~6 秒** | 不开 KB 时更短 | + +耗时分布条形（粗略可视化）： + +``` +鉴权+加载 ▏ 100ms +begin 写库 ▏ 20ms +拼 messages ▏ 50ms +HTTP→Go ▏ 5ms +MaxKB 检索 ▎ 800ms +LLM 调用 ▇▇▇▇▇▇▇ 2500ms ← 主要瓶颈 +HTTP→PHP ▏ 5ms +双表落库 ▏ 60ms +HTTP→FE ▏ 5ms +``` + +--- + +## 三、Go Agent 内部组件协作图 + +```mermaid +flowchart LR + subgraph PHP["PHP xk-api 进程"] + Ctrl["MedicalRecordController
aiGenerateMedicalRecordViaAgent"] + Svc["AiMedicalAssistService
generateMedicalRecord"] + Fac["AiAgentFactory
make agent"] + Client["TcmAgentClient
extends BaseClientHttp"] + StepSvc["AiGenerationStepService
recordSteps"] + end + + subgraph Go["Go Agent 进程 tcm-agent"] + Handler["EnhancerHandler
POST api v1 agent enhance"] + Enhancer["EnhancerService
Enhance"] + Dao["dao 包
启动时已加载 LLM 配置"] + Router["llm ModelRouter
按 scene 路由"] + Spark["SparkClient 讯飞星火"] + DS["DeepSeekClient"] + Qwen["QwenClient 通义千问"] + MaxKB["tool MaxKBClient Search"] + end + + subgraph DB["MySQL z_xk 库"] + Tbl1[("xk_ai_platform xk_ai_model xk_ai_api_key")] + Tbl2[("xk_system_config ai_agent_kb_enabled")] + Tbl3[("xk_ai_generation")] + Tbl4[("xk_ai_generation_step")] + end + + subgraph External["外部依赖"] + MaxKBSrv["MaxKB 服务 HTTP RAG 检索"] + SparkAPI["讯飞星火 OpenAPI"] + DSAPI["DeepSeek API"] + end + + Ctrl --> Svc --> Fac --> Client + Client -. HTTP .-> Handler + Handler --> Enhancer + Enhancer --> Dao + Enhancer --> Router + Router --> Spark + Router --> DS + Router --> Qwen + Enhancer -. "kb_enabled=true" .-> MaxKB + MaxKB -. HTTP .-> MaxKBSrv + Spark -. HTTPS .-> SparkAPI + DS -. HTTPS .-> DSAPI + Dao -. "启动时只读" .-> Tbl1 + Enhancer -. "运行时只读" .-> Tbl2 + Svc -. "落主表" .-> Tbl3 + StepSvc -. "落子表" .-> Tbl4 +``` + +--- + +## 四、关键代码定位 + +| 阶段 | 文件 | 关键方法 | +|------|------|---------| +| ① 控制器入口 | `app/Http/Controllers/admin/medicalRecord/MedicalRecordController.php` | `aiGenerateMedicalRecordViaAgent()` | +| ① 业务编排 | `app/Service/common/ai/AiMedicalAssistService.php` | `generateMedicalRecord()` | +| ② 主表 begin | 同上 | `beginGeneration()` | +| ② 工厂分发 | `app/Service/common/ai/AiAgentFactory.php` | `make('agent')` → `TcmAgentClient` | +| ② 配置解析 | `app/Service/common/ai/AiRuntimeConfigService.php` | `resolve('agent')` 走短路 | +| ③ HTTP 中转 | `app/Service/common/ai/TcmAgentClient.php` | `chatCompletions()` | +| ④ Go 启动加载 | `internal/dao/dao.go` | `Init()` + `LoadLLMConfigsFromDB()` | +| ④ AES 解密 | `internal/security/xkaes/xkaes.go` | `Decrypt()` | +| ⑤ HTTP 入口 | `internal/router/router.go` | `POST /api/v1/agent/enhance` 注册 | +| ⑤ 业务核心 | `internal/service/enhancer.go` | `Enhance()` | +| ⑤ MaxKB 检索 | `internal/tool/maxkb.go` | `Search()` | +| ⑥ LLM 调用 | `internal/llm/spark.go` 等 | `Chat()` | +| ⑦ 步骤汇总 | `internal/service/enhancer.go` | `EnhanceResponse.Steps` | +| ⑧ 主表 finish | `AiMedicalAssistService.php` | `finishGenerationSuccess()` | +| ⑧ 子表批量写 | `app/Service/common/ai/AiGenerationStepService.php` | `recordSteps()` | + +--- + +## 五、失败分支与降级策略 + +```mermaid +flowchart TD + Start([请求进入]) --> P1{"PHP 鉴权
VIP 挂号"} + P1 -- 失败 --> P1E([jerr 抛错]) + P1 -- 成功 --> P2{"患者信息完整?"} + P2 -- 否 --> P2E([提示补全就诊人]) + P2 -- 是 --> P3["begin 落库 status=0"] + P3 --> Go1{"Go Agent 可达?"} + Go1 -- "否 网络/进程挂" --> Go1E["finishGenerationFail
error_msg=Go Agent 请求失败"] + Go1 -- 是 --> Go2{"MaxKB 可达?"} + Go2 -- 失败 --> Go3["记步骤 status=2
降级用原 messages"] + Go2 -- 成功 --> Go4["检索成功
记步骤 status=1"] + Go3 --> LLM1 + Go4 --> LLM1 + LLM1{"LLM 调用成功?"} + LLM1 -- "超时/限流" --> LLM2{"有降级链 FallbackChain?"} + LLM2 -- 有 --> LLM3["切下一个 provider 再试"] + LLM3 --> LLM1 + LLM2 -- 无 --> LLM4[返回 error] + LLM4 --> Fail + LLM1 -- 成功 --> OK["返回 content 和 steps"] + OK --> Php1["finishGenerationSuccess
落主表 status=1"] + Php1 --> Php2[recordSteps 落子表] + Php2 --> Return([返回前端 ok=true]) + Go1E --> Fail + LLM4 --> Fail + Fail["finishGenerationFail
落主表 status=2
已收集的步骤仍落子表"] + Fail --> Return2(["返回前端 ok=false
message=AI生成未完成"]) +``` + +### 关键降级点 + +1. **MaxKB 不可用**：不影响主流程，Go Agent 用原 messages 调 LLM，步骤表记录 `step_type=kb_retrieval, status=2` +2. **LLM 主供应商故障**：Go Agent 的 `FallbackChain` 按配置切换（如 spark → deepseek → ollama），每次切换都生成新 step +3. **Go Agent 进程挂**：PHP 端 `finishGenerationFail` 落 status=2 + error_msg，前端走"软失败"，可重试 +4. **数据库不可用**：`beginGeneration` 失败直接 jerr 抛错，不入主表（避免脏数据） + +--- + +## 六、数据落库结构对照 + +```mermaid +erDiagram + xk_ai_generation ||--o{ xk_ai_generation_step : "1:N 步骤明细" + xk_ai_generation { + bigint id PK + int store_id + int register_id + int doctor_id + varchar scene + tinyint prescription_type + varchar provider + varchar model + tinyint status + int api_key_id + tinyint via_agent + int step_count + int prompt_tokens + int completion_tokens + int total_tokens + json usage_json + json input_snapshot + json result_json + text raw_response + int started_at + int finished_at + int duration_ms + } + xk_ai_generation_step { + bigint id PK + bigint generation_id FK + int step_no + varchar step_type + varchar tool_name + varchar provider + varchar model + int api_key_id + int prompt_tokens + int completion_tokens + int total_tokens + json usage_json + int duration_ms + int started_at + int finished_at + tinyint status + varchar detail + } +``` + +字段含义说明： + +- `xk_ai_generation.scene`：`medical_record` / `prescription` +- `xk_ai_generation.provider`：`spark` / `deepseek` / `agent` +- `xk_ai_generation.status`：0 进行中 1 成功 2 失败 +- `xk_ai_generation.via_agent`：0 走 PHP 工厂 1 走 Go Agent +- `xk_ai_generation_step.step_type`：`kb_retrieval` / `llm_call` / `tool_call` +- `xk_ai_generation_step.status`：同主表 + +### 典型步骤记录示例（一次开 KB 的病历生成） + +`xk_ai_generation_step` 表通常会有 2 行： + +| step_no | step_type | provider | model | tokens | duration_ms | detail | +|---------|-----------|----------|-------|--------|------------|--------| +| 1 | kb_retrieval | (空) | (空) | 0 | 320 | 命中 5 条相关文档 | +| 2 | llm_call | spark | spark-max | prompt=1850 completion=920 total=2770 | 2980 | 成功 | + +主表 `xk_ai_generation` 的 `usage_json` 汇总为： + +```json +{ + "prompt_tokens": 1850, + "completion_tokens": 920, + "total_tokens": 2770, + "aggregated": true, + "step_count": 2 +} +``` + +--- + +## 七、配置项速查 + +### Go Agent 端（`manifest/config/config.yaml`） + +```yaml +llm: + default_provider: "spark" + routes: + medical_record: "spark" # 病历场景用讯飞星火 + prescription: "deepseek" # 处方场景用 DeepSeek + fallback: "ollama" # 降级用本地 ollama + fallback_chains: + medical_record: ["spark", "deepseek"] +maxkb: + base_url: "http://maxkb-host:8080" + api_key: "application-xxxx" + app_id: "xxxx-xxxx" +db: + dsn: "root:xxx@tcp(host:3306)/z_xk?charset=utf8mb4&parseTime=true&loc=Local" + encrypt_key: "" # 通过 env ENCRYPT_KEY 注入 +``` + +### PHP 端（`.env`） + +```bash +# Go Agent 连接 +AI_AGENT_BASE_URL=http://go-agent-svc:8080 +AI_AGENT_TIMEOUT=120 +AI_AGENT_TOKEN= # 内网可空 + +# 与 Go Agent 共用的 AES 主密钥（必须同值，否则解密失败） +ENCRYPT_KEY=your-production-key-here +``` + +### 数据库开关（`xk_system_config`） + +| config_key | 默认 | 作用 | +|-----------|------|------| +| `ai_active_provider` | `spark` | PHP 直连路径的默认 provider（不影响 via_agent 路径） | +| `ai_agent_kb_enabled_medical_record` | `0` | 病历场景是否启用 Go Agent 的 MaxKB 检索 | +| `ai_agent_kb_enabled_prescription` | `0` | 处方场景是否启用 | +| `ai_agent_kb_enabled_knowledge_qa` | `0` | 知识问答场景是否启用 | +| `ai_agent_base_url` | (env 兜底) | 运行时覆盖 Go Agent 地址（无需重启 php-fpm） | +| `ai_agent_timeout` | (env 兜底) | 运行时覆盖超时秒数 | +| `ai_agent_token` | (env 兜底) | 运行时覆盖鉴权 token | + +--- + +## 八、灰度切换路径 + +```mermaid +flowchart LR + subgraph Now["当前现状 PHP 直连"] + A1[前端] -->|"POST ai-generate-medical-record"| B1["PHP AiAgentFactory make spark"] + B1 --> C1["SparkAiAgent 讯飞"] + end + + subgraph Gray["灰度阶段 双轨并行"] + A2[前端按场景切] -->|"POST ai-generate-medical-record"| B2[PHP 直连 Spark] + A2 -->|"POST ai-generate-medical-record-via-agent"| C2[PHP TcmAgentClient] + C2 --> D2[Go Agent] + end + + subgraph Full["全量切换 Go Agent"] + A3[前端默认] -->|"POST ai-generate-medical-record-via-agent"| B3[Go Agent 路径] + C3["后台开关 ai_active_provider=agent"] -. "可选全局" .-> B3 + end + + Now -. "灰度推进" .-> Gray -. "验证稳定" .-> Full +``` + +**优势**：新旧路径共存，可按门店 / 医生 / 场景逐步切流，出问题秒级回滚。 + +--- + +## 九、AI Agent 高级能力开关流转（ReAct / Token 预算 / 影子流量） + +本次扩展新增 3 个高级能力，统一开关存 `xk_system_config`，前端在「系统配置 → AI Agent」Tab 维护。 + +### 9.1 配置项速查（13 个 key） + +| config_key | 默认 | 作用 | +|-----------|------|------| +| `ai_react_enabled` | `0` | ReAct 多轮推理循环总开关 | +| `ai_react_max_iterations` | `3` | 单任务最多 Think-Act-Observe 轮数 | +| `ai_react_planning_enabled` | `0` | 启用任务开始前的 Planning 阶段 | +| `ai_react_reflection_enabled` | `0` | 启用生成后的反思自检 | +| `ai_react_reflection_temperature` | `0.2` | 反思步骤温度（低于生成温度 0.3） | +| `ai_react_json_repair_enabled` | `1` | JSON 解析失败时让模型自动修复 | +| `ai_token_budget_enabled` | `1` | Token 预算管理总开关 | +| `ai_token_budget_per_request` | `8000` | 单次任务总 token 上限 | +| `ai_token_max_per_call` | `2048` | 单次 LLM 调用输出上限（透传厂商 `max_tokens`） | +| `ai_shadow_traffic_enabled` | `0` | 影子流量总开关 | +| `ai_shadow_traffic_ratio` | `0` | 影子流量百分比 0-100 | +| `ai_ab_test_enabled` | `0` | A/B Test 总开关 | +| `ai_ab_test_experiment_ratio` | `10` | 实验组流量百分比 0-100 | + +### 9.2 请求处理流程 + +```mermaid +flowchart TB + Req([前端发起 AI 生成请求]) --> AbCheck{A B Test 开启} + AbCheck -->|"是 且随机命中"| ForceAgent[provider 强制改为 agent] + AbCheck -->|"否 或未命中"| Keep[provider 保持原值] + ForceAgent --> Begin[beginGeneration 落主表] + Keep --> Begin + Begin --> Call[调 LLM 主链路] + Call --> Finish[finishGenerationSuccess 落 tokens duration] + + Finish --> ShadowCheck{影子流量开启 且主链路非 agent} + ShadowCheck -->|"是 且随机命中"| Dispatch[dispatch ShadowTrafficJob 到 ai-shadow 队列] + ShadowCheck -->|"否"| Return([返回用户]) + + Dispatch -.->|"异步不阻塞"| Return + + subgraph ShadowJob[ShadowTrafficJob 异步执行] + S1[从 xk_ai_generation 取主链路指标] --> S2[AiAgentFactory make agent 调 Go Agent] + S2 --> S3[计算 content diff hash + 相似度] + S3 --> S4[写 xk_ai_shadow_compare] + end + Dispatch -.-> ShadowJob +``` + +### 9.3 Go Agent 端 ReactLoop + Token 预算内部控制 + +```mermaid +flowchart TB + PHP[PHP TcmAgentClient] -->|"POST api v1 agent enhance"| Enh[EnhancerService Enhance] + Enh --> LoadCfg[读 agentcfg Get 60s 缓存] + LoadCfg --> ReactSwitch{react_enabled} + ReactSwitch -->|"否"| Single[单次 Chat 透传 max_tokens] + ReactSwitch -->|"是"| Loop[runReactLoop] + + subgraph Loop[ReactLoop 内部循环] + L0[Planning 可选] --> For[for i 0 maxIter] + For --> Budget{预算超限} + Budget -->|"是"| Abort[软中止 返回已生成部分] + Budget -->|"否"| Chat[ChatWithOpts 带 tools] + Chat --> Consume[budget Consume 累加 token] + Consume --> ToolCall{模型触发工具} + ToolCall -->|"是"| Exec[executeToolCall 执行工具] + Exec --> For + ToolCall -->|"否"| Reflect[Reflection 可选 自检] + Reflect --> JsonCheck{JSON 合法} + JsonCheck -->|"否 且开启修复"| Repair[JSON 修复 最多 2 次] + Repair --> Done([返回 Content + Steps]) + JsonCheck -->|"是"| Done + end +``` + +### 9.4 影子对比表关系 + +```mermaid +erDiagram + ai_generation ||--o| ai_shadow_compare : "primary_generation_id" + ai_generation { + bigint id PK + string provider + string model + int total_tokens + int duration_ms + } + ai_shadow_compare { + bigint id PK + bigint primary_generation_id FK + string primary_provider + int primary_tokens + int primary_duration_ms + string shadow_provider + int shadow_tokens + int shadow_duration_ms + decimal content_similarity + } +``` + +### 9.5 后台菜单与路由 + +| 后台路径 | 对应路由 | 用途 | +|---------|---------|------| +| 系统配置 → AI Agent Tab | `/system/system-config` | 维护 13 个开关与阈值 | +| 影子流量对比 | `/system/ai-shadow` | 查看主链路 vs 影子的 token/耗时/质量 | + +> 影子对比页路由需在 `xk_menu` 表新增菜单项（component = `/system/ai-shadow/index`，name = `AiShadowCompare`，pid = 系统管理父菜单 id）。 + +### 9.6 关键容错策略 + +| 场景 | 容错策略 | +|------|---------| +| Go Agent 配置缓存 60s 内不感知改动 | 文档说明：后台改完最多 1 分钟生效；后续可加 admin/agent/invalidate-cache 主动失效 | +| ReactLoop 多轮导致延迟升高 | max_iterations 默认 3；reflect_temperature 低；超时降级回单次 Chat | +| 影子流量翻倍成本 | shadow_ratio 默认 0；shadow_compare 表监控；运营每周看一次 | +| JSON 修复可能死循环 | 单独限制 max 2 次修复 | +| ToolCall 工具不存在 | executeToolCall 返回错误 step，LLM 下一轮看到错误会自我修正 | +| A/B 命中后 Go Agent 挂 | 走 AiAgentFactory → TcmAgentClient 抛异常 → finishGenerationFail 兜底 | +| 影子 Job 失败 | Job 内部 catch 所有异常，绝不影响主流程，只打日志 | +