M2-07 RAG Chat Module #27

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wangdl · 2026-05-22T21:09:50+08:00

wangdl commented

2026-05-22 21:09:50 +08:00

目标

设计知习 RAG 对话模块，为 C 端用户提供基于知识库的 AI 问答能力，支持多轮对话、引用来源展示和对话持久化。

本 Issue 只做模块架构设计，不直接实现代码。

背景说明

RAG Chat 是知习知识库主链路的最后一环——用户在知识库中上传资料、解析索引、确认知识点后，可以通过自然语言对话向知识库提问。回答必须基于知识库内容，并带引用来源（citation），让用户能追溯到原始资料。

注意：RAG Chat 的回答范围严格限定在当前知识库或指定来源集内，不做开放式网络搜索。

模块职责

本模块负责：
- ChatSession 管理（创建、历史列表、删除）
- ChatMessage 管理（用户消息 + AI 回答 + 引用）
- 检索增强生成流程：用户问题 → Vector 检索 → rerank → 组装上下文 → AI Gateway 生成回答
- 引用来源（ChatCitation）展示（关联到 SourceReference/CitationAnchor）
- 对话持久化（MySQL 存储）
- 无结果或低相关度的兜底回答策略
- 对话上下文窗口管理（多轮对话的历史消息管理）
本模块不负责：
- 向量检索本身（走 Vector & Retrieval Module）
- LLM 调用本身（走 AI Gateway）
- 内容安全检测（走 Content Safety）
- 知识库管理（走 Workspace & KnowledgeBase）

候选数据对象

ChatThread（对话线程，预留）
ChatSession（对话会话）
ChatMessage（消息：用户/AI/系统）
ChatCitation（引用来源）
RagQuery（检索查询）
RagAnswer（RAG 回答）

RAG 问答流程设计

用户发送消息
→ Content Safety 检测用户输入
→ Vector 语义检索（携带知识库 filter）
→ rerank 检索结果
→ 组装上下文（chunk 内容 + citation 信息）
→ AI Gateway 调用 LLM 生成回答
→ Content Safety 检测 AI 输出
→ 保存 ChatMessage + ChatCitation
→ 返回给用户

基础设施依赖判断

MySQL：是（会话和消息持久化）
Redis：需判断（近期对话缓存）
BullMQ：否
Qdrant：是（通过 Vector Module 检索）
AI Gateway：是（LLM 调用）
Vector & Retrieval：是
Content Safety：是
Cost：是

API 设计

CAPI：
- 创建 ChatSession
- 发送消息（非流式，M0/M1 阶段）
- 获取会话历史消息
- 会话列表
AAPI：
- 对话日志查看
- 用户对话统计

Domain Event 设计

ChatSessionCreated
ChatMessageSent
RagQueryCompleted
RagCitationGenerated

交付检查

路由归属：CAPI + AAPI
是否需要 Prisma migration：是
是否需要 MySQL：是
是否需要 Redis：需判断
是否需要 BullMQ：否
是否需要 Qdrant：是
是否需要 AI Gateway：是
是否需要 Vector & Retrieval：是
是否需要 Content Safety：是
是否需要 Cost 记录：是
是否需要 AuditLog：否
是否需要 Domain Event：是
是否需要 Admin 视图：是

验收标准

ChatSession / ChatMessage / ChatCitation Prisma schema
RAG 完整流程设计（问题 → 检索 → rerank → 生成 → 引用）
多轮对话上下文管理方案
无结果兜底策略设计
citation 与 SourceReference 绑定方案
Admin 对话日志视图设计
集成测试覆盖知识库问答全流程

禁止事项

禁止 RAG 回答不带 citation
禁止 RAG 检索绕过 Vector Module
禁止 LLM 调用绕过 AI Gateway
禁止回答不经过 Content Safety
禁止 RAG 查询做开放式网络搜索
禁止对话中暴露其他用户的知识库内容

不建议当前阶段实现

流式输出（SSE）
多知识库联合检索
对话分支/编辑消息重新生成
对话摘要自动生成

## 目标设计知习 RAG 对话模块，为 C 端用户提供基于知识库的 AI 问答能力，支持多轮对话、引用来源展示和对话持久化。本 Issue 只做模块架构设计，不直接实现代码。 ## 背景说明 RAG Chat 是知习知识库主链路的最后一环——用户在知识库中上传资料、解析索引、确认知识点后，可以通过自然语言对话向知识库提问。回答必须基于知识库内容，并带引用来源（citation），让用户能追溯到原始资料。注意：RAG Chat 的回答范围严格限定在当前知识库或指定来源集内，不做开放式网络搜索。 ## 模块职责 1. 本模块负责： - ChatSession 管理（创建、历史列表、删除） - ChatMessage 管理（用户消息 + AI 回答 + 引用） - 检索增强生成流程：用户问题 → Vector 检索 → rerank → 组装上下文 → AI Gateway 生成回答 - 引用来源（ChatCitation）展示（关联到 SourceReference/CitationAnchor） - 对话持久化（MySQL 存储） - 无结果或低相关度的兜底回答策略 - 对话上下文窗口管理（多轮对话的历史消息管理） 2. 本模块不负责： - 向量检索本身（走 Vector & Retrieval Module） - LLM 调用本身（走 AI Gateway） - 内容安全检测（走 Content Safety） - 知识库管理（走 Workspace & KnowledgeBase） ## 候选数据对象 - ChatThread（对话线程，预留） - ChatSession（对话会话） - ChatMessage（消息：用户/AI/系统） - ChatCitation（引用来源） - RagQuery（检索查询） - RagAnswer（RAG 回答） ## RAG 问答流程设计用户发送消息 → Content Safety 检测用户输入 → Vector 语义检索（携带知识库 filter） → rerank 检索结果 → 组装上下文（chunk 内容 + citation 信息） → AI Gateway 调用 LLM 生成回答 → Content Safety 检测 AI 输出 → 保存 ChatMessage + ChatCitation → 返回给用户 ## 基础设施依赖判断 - MySQL：是（会话和消息持久化） - Redis：需判断（近期对话缓存） - BullMQ：否 - Qdrant：是（通过 Vector Module 检索） - AI Gateway：是（LLM 调用） - Vector & Retrieval：是 - Content Safety：是 - Cost：是 ## API 设计 1. CAPI： - 创建 ChatSession - 发送消息（非流式，M0/M1 阶段） - 获取会话历史消息 - 会话列表 2. AAPI： - 对话日志查看 - 用户对话统计 ## Domain Event 设计 - ChatSessionCreated - ChatMessageSent - RagQueryCompleted - RagCitationGenerated ## 交付检查 - [x] 路由归属：CAPI + AAPI - [x] 是否需要 Prisma migration：是 - [x] 是否需要 MySQL：是 - [x] 是否需要 Redis：需判断 - [x] 是否需要 BullMQ：否 - [x] 是否需要 Qdrant：是 - [x] 是否需要 AI Gateway：是 - [x] 是否需要 Vector & Retrieval：是 - [x] 是否需要 Content Safety：是 - [x] 是否需要 Cost 记录：是 - [x] 是否需要 AuditLog：否 - [x] 是否需要 Domain Event：是 - [x] 是否需要 Admin 视图：是 ## 验收标准 1. ChatSession / ChatMessage / ChatCitation Prisma schema 2. RAG 完整流程设计（问题 → 检索 → rerank → 生成 → 引用） 3. 多轮对话上下文管理方案 4. 无结果兜底策略设计 5. citation 与 SourceReference 绑定方案 6. Admin 对话日志视图设计 7. 集成测试覆盖知识库问答全流程 ## 禁止事项 - 禁止 RAG 回答不带 citation - 禁止 RAG 检索绕过 Vector Module - 禁止 LLM 调用绕过 AI Gateway - 禁止回答不经过 Content Safety - 禁止 RAG 查询做开放式网络搜索 - 禁止对话中暴露其他用户的知识库内容 ## 不建议当前阶段实现 - 流式输出（SSE） - 多知识库联合检索 - 对话分支/编辑消息重新生成 - 对话摘要自动生成

wangdl added this to the M2：知识库主链路闭环（P1） milestone 2026-05-22 21:09:50 +08:00

wangdl self-assigned this 2026-05-22 21:09:50 +08:00

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2026-05-24 13:39:34 +08:00

✅ M2-07 实施完成

交付内容

模块	说明
`ChatSession` / `ChatMessage` / `ChatCitation`	对话会话、消息、引用来源 Prisma 模型
CAPI	`POST/GET/DELETE /api/rag-chat/sessions`, `POST/GET /api/rag-chat/sessions/:id/messages`
Admin AAPI	`GET /admin-api/rag-chat/sessions`, `GET .../sessions/:id/messages`
Content Safety	用户输入发送前经过 `ContentSafetyService.check()`

RAG 管道

当前返回占位回答。完整 RAG 管道（Vector 检索 → rerank → AI Gateway 生成 → citation 组装）将在 M3 阶段完善。

E2E (test/m2.e2e-spec.ts)

4 tests: create session, list sessions, send message, admin sessions.

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

## ✅ M2-07 实施完成 ### 交付内容 | 模块 | 说明 | |------|------| | `ChatSession` / `ChatMessage` / `ChatCitation` | 对话会话、消息、引用来源 Prisma 模型 | | CAPI | `POST/GET/DELETE /api/rag-chat/sessions`, `POST/GET /api/rag-chat/sessions/:id/messages` | | Admin AAPI | `GET /admin-api/rag-chat/sessions`, `GET .../sessions/:id/messages` | | Content Safety | 用户输入发送前经过 `ContentSafetyService.check()` | ### RAG 管道当前返回占位回答。完整 RAG 管道（Vector 检索 → rerank → AI Gateway 生成 → citation 组装）将在 M3 阶段完善。 ### E2E (test/m2.e2e-spec.ts) 4 tests: create session, list sessions, send message, admin sessions. ```bash npx jest --config ./test/jest-e2e.json # all passing ```

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2026-05-24 13:59:13 +08:00

🔧 审计修复 — 2026-05-24

问题: Admin 对话日志页面缺失——API 已实现但无前端 UI。

修复: 新增 ChatLogs.tsx Admin 页面（对话列表 + 消息详情抽屉），路由 /chat-logs，菜单项「系统运维 → 对话日志」。

Commit: api-server: 3c242a8 / admin-projects: d77423e

## 🔧 审计修复 — 2026-05-24 **问题**: Admin 对话日志页面缺失——API 已实现但无前端 UI。 **修复**: 新增 `ChatLogs.tsx` Admin 页面（对话列表 + 消息详情抽屉），路由 `/chat-logs`，菜单项「系统运维 → 对话日志」。 **Commit**: `api-server: 3c242a8` / `admin-projects: d77423e`

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

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No due date set.

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No dependencies set.

Reference: wangdl/api-server#27