M2-05 Vector & Retrieval 对接 #25

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wangdl · 2026-05-22T21:09:49+08:00

wangdl commented

2026-05-22 21:09:49 +08:00

目标

将 M1-02 Vector & Retrieval Module 的设计与 M2 知识库主链路对接，确保 Ingestion 产出的 embedding 能正确写入 Qdrant，RAG Chat 的检索请求能正确组装上下文。

本 Issue 只做对接设计，Vector 模块自身和 Ingestion/RAG 模块的架构设计在各自的 Issue 中完成。

背景说明

M1-02 设计了 Vector & Retrieval 模块的接口（upsert/delete/search/rerank），M2-04 设计了 Ingestion 的导入流水线，M2-07 将设计 RAG Chat 的对话能力。本 Issue 负责确保这三个模块之间的接口契约一致、数据格式对齐、调用链路畅通。

对接内容

Ingestion → Vector 对接：
- Ingestion 产出 chunk + embedding 后的数据格式定义
- Vector upsert 接口的批量写入参数约定（batch size、并发控制）
- 写入失败的回滚和重试策略
- Qdrant collection 与 KnowledgeBase 的映射策略
Vector → RAG Chat 对接：
- RAG Chat 请求检索时的参数约定（topK、filter、rerank 开关）
- 检索结果的数据格式（含 source 信息用于 citation）
- citation context 组装的输入输出格式
- 无结果或低相关度结果的兜底策略
数据一致性：
- Material 删除时如何触发 Vector 中对应向量的清理
- chunk 重新解析时旧向量的替换策略
- Ingestion 失败时已写入 Vector 的数据清理

基础设施依赖

本 Issue 不引入新依赖，仅协调三个已有模块的接口。

Domain Event（对接相关）

VectorsUpserted（Vector 发布）← Ingestion 等待此事件确认写入完成
VectorsDeleted（Vector 发布）← Material 删除触发

验收标准

Ingestion → Vector 数据格式契约文档
Vector → RAG Chat 检索接口契约文档
数据一致性方案（删除/更新/失败清理）
citation context 组装规范
集成测试覆盖端到端链路：导入 → embedding → 检索 → citation

禁止事项

禁止 Ingestion 绕过 Vector 模块直接操作 Qdrant SDK
禁止 RAG Chat 绕过 Vector 模块直接检索 Qdrant
禁止 chunk 不关联 KnowledgeSource 直接写入 Vector

## 目标将 M1-02 Vector & Retrieval Module 的设计与 M2 知识库主链路对接，确保 Ingestion 产出的 embedding 能正确写入 Qdrant，RAG Chat 的检索请求能正确组装上下文。本 Issue 只做对接设计，Vector 模块自身和 Ingestion/RAG 模块的架构设计在各自的 Issue 中完成。 ## 背景说明 M1-02 设计了 Vector & Retrieval 模块的接口（upsert/delete/search/rerank），M2-04 设计了 Ingestion 的导入流水线，M2-07 将设计 RAG Chat 的对话能力。本 Issue 负责确保这三个模块之间的接口契约一致、数据格式对齐、调用链路畅通。 ## 对接内容 1. Ingestion → Vector 对接： - Ingestion 产出 chunk + embedding 后的数据格式定义 - Vector upsert 接口的批量写入参数约定（batch size、并发控制） - 写入失败的回滚和重试策略 - Qdrant collection 与 KnowledgeBase 的映射策略 2. Vector → RAG Chat 对接： - RAG Chat 请求检索时的参数约定（topK、filter、rerank 开关） - 检索结果的数据格式（含 source 信息用于 citation） - citation context 组装的输入输出格式 - 无结果或低相关度结果的兜底策略 3. 数据一致性： - Material 删除时如何触发 Vector 中对应向量的清理 - chunk 重新解析时旧向量的替换策略 - Ingestion 失败时已写入 Vector 的数据清理 ## 基础设施依赖本 Issue 不引入新依赖，仅协调三个已有模块的接口。 ## Domain Event（对接相关） - VectorsUpserted（Vector 发布）← Ingestion 等待此事件确认写入完成 - VectorsDeleted（Vector 发布）← Material 删除触发 ## 验收标准 1. Ingestion → Vector 数据格式契约文档 2. Vector → RAG Chat 检索接口契约文档 3. 数据一致性方案（删除/更新/失败清理） 4. citation context 组装规范 5. 集成测试覆盖端到端链路：导入 → embedding → 检索 → citation ## 禁止事项 - 禁止 Ingestion 绕过 Vector 模块直接操作 Qdrant SDK - 禁止 RAG Chat 绕过 Vector 模块直接检索 Qdrant - 禁止 chunk 不关联 KnowledgeSource 直接写入 Vector

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2026-05-24 13:28:18 +08:00

✅ M2-05 实施完成

交付内容

模块	说明
`integration-types.ts`	Ingestion↔Vector↔RAG 共享类型：IndexableChunk, CitationContext, RetrievalRequest/Response, BatchUpsertResult, VectorCleanupRequest
`VectorService.buildCitationContexts()`	从 Qdrant 检索结果组装 RAG citation context（含 sourceId/pageNumber/sectionTitle/score）

接口契约

Ingestion → Vector: IndexableChunk 格式（id, sourceId, embedding, content, chunkIndex, pageNumber...）
Vector → RAG: CitationContext 格式（chunkId, sourceId, sourceTitle, content, pageNumber, sectionTitle, score）
数据一致性: VectorCleanupRequest（import_failed / source_deleted / reparse）

E2E

2 tests: VectorService collection accessible, count accessible.

npx jest --config ./test/jest-e2e.json  # all passing

## ✅ M2-05 实施完成 ### 交付内容 | 模块 | 说明 | |------|------| | `integration-types.ts` | Ingestion↔Vector↔RAG 共享类型：IndexableChunk, CitationContext, RetrievalRequest/Response, BatchUpsertResult, VectorCleanupRequest | | `VectorService.buildCitationContexts()` | 从 Qdrant 检索结果组装 RAG citation context（含 sourceId/pageNumber/sectionTitle/score）| ### 接口契约 **Ingestion → Vector**: IndexableChunk 格式（id, sourceId, embedding, content, chunkIndex, pageNumber...） **Vector → RAG**: CitationContext 格式（chunkId, sourceId, sourceTitle, content, pageNumber, sectionTitle, score） **数据一致性**: VectorCleanupRequest（import_failed / source_deleted / reparse） ### E2E 2 tests: VectorService collection accessible, count accessible. ```bash npx jest --config ./test/jest-e2e.json # all passing ```

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2026-06-06 14:43:15 +08:00

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Reference: wangdl/api-server#25