Tree: 28e77223ef

Spring-AI-1.1.2

TDesign-AI-Chat

TDesign-Vue-Next-1.20.6

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7 Commits (28e77223efa6b9fcc7e8e6fbeccbad71e1d59dd1)

Author	SHA1	Message	Date
wanghanlin	84eea7564f	refactor: 自造轮子改用 Spring AI 标准组件、清理死代码并修复既有缺陷 组件替换（改用 1.1.x 标准组件） - 文档提取：删除自写 TikaDocumentReader（内部直接 new org.apache.tika.Tika()）， 改用官方 org.springframework.ai.reader.tika.TikaDocumentReader。 pom 早已引入 spring-ai-tika-document-reader 却从未使用其类，属典型「引了标准依赖却手写实现」 - 意图识别：IntentRouter 的手写正则解析（含去 BOM/零宽字符/全角空格等约 60 行防御逻辑） 改用标准 BeanOutputConverter<IntentResult>，保留原有降级语义（空输入/解析失败 → RAG） - 推荐问题：SuggestionGenerator 的哨兵字符串 + 代码块剥离 + 按行降级解析改用 ChatClient.entity(ParameterizedTypeReference<List<String>>)，整体删除 SuggestionResponseParser - 分块：删除 MyTokenTextSplitter 薄壳，新增 OverlapTokenTextSplitter 分块器 overlap 缺陷修复（本次验证中发现并修复） - 旧实现把 knowledge.chunk.overlap 传进了 TokenTextSplitter 第 2 个形参 minChunkSizeChars 位， overlap 从未生效（Spring AI 的 TokenTextSplitter 根本没有 overlap 形参） - 新实现继承标准 TextSplitter，复刻 TokenTextSplitter 全部切分语义，仅把前进步长改为 chunkSize - overlap，使重叠真正生效 - 验证中发现：标点截断会缩短本块消耗的 token 数，与 overlap 叠加后可把前进步长压到 1 个 token，分块数膨胀 10 倍（实测 349 块 vs 修复后 44 块）。故仅当截断后仍能前进 至少 (chunkSize - overlap) / 2 个 token 时才采用该截断，否则宁可切断句子 - overlap=0 时与标准 TokenTextSplitter 逐块一致（已对比验证） - ⚠️ 存量文档需重新分块 + 重新向量化（POST /document/batch/reprocess），否则新旧向量口径混杂 其他既有缺陷修复 - RerankerService：原用 new RestTemplate() 且无任何超时，慢 provider 会把检索线程拖到 TCP 超时；改用 RestClient + JdkClientHttpRequestFactory 显式设置 connect/read 超时（各 3s） - McpServerConfigController：MCP Server 增删改/启停/全量刷新后未清 AssistantApp 的 ChatClient 缓存，导致继续使用旧工具集；现补调 clearCache() 死代码清理（均已 grep 确认零引用） - 删除 FileBasedChatMemory、ReReadingAdvisor（零装配且 before() 逻辑为 no-op）、 SseEventBuilder（零引用）、SuggestionResponseParser - McpToolCallback 删除 EVENTS ThreadLocal 与 drainEvents()/resetEvents()（零调用）， 保留在用的 MCP_EVENTS_KEY/MCP_ROUNDS_KEY ToolContext 机制 文档 - 同步更新 CLAUDE.md / README.md / DEPLOY.md 的版本号、组件说明与架构描述 - 修正 CLAUDE.md 中与代码不符的既有描述：主启动类并未排除 PgVectorStoreAutoConfiguration （项目用的是非 starter 坐标，classpath 上本就没有该自动配置）；分类过滤实现已完成， 原「Spring AI filter 支持有限」的 TODO 已不成立	4 weeks ago
wanghanlin	d0cd06f9fc	fix(document): 修复批量上传向量化只成功小文档问题并加固处理链路 - 移除逐 chunk 串行 AI 关键词提取(MyKeywordEnricher)：产出 excerpt_keywords 全库无检索消费点，却将外部调用放大 chunkCount 倍且与在线对话共用模型抢限流 - 向量化改按批入库(默认 50 块/批, knowledge.vector.batch-size)逐批 try-catch 隔离：失败批只记录缺失区间继续，已入库块保留，error_message 聚合"已入库 x/y 块+缺失区间+原因"，chunk_count 改为实际入库块数 - 新增文档级失败自动整体重试(≤2 次, 仅 timeout/429/5xx 等瞬时错误)：重试前清残留向量防重复；处理期间删除文档即终止写入避免孤儿向量；外层兜底保证状态不悬挂 PROCESSING - Embedding 客户端(DashScope/OpenAI 兼容/豆包多模态)补显式 connect 10s/read 60s 超时，避免慢响应无限挂起占死 documentExecutor 线程 - 文档同步 CLAUDE.md/README.md，新增 knowledge.vector.batch-size 配置说明	1 month ago
wanghanlin	631398833a	添加文件存储和下载功能	3 months ago
wanghanlin	f79350c363	完成了模型配置管理页面（5家AI提供商集成+运行时动态切换）	3 months ago
wanghanlin	6f861fcf79	二期-文档列表完善批量操作、上传校验、去重、分块配置与上传进度功能	3 months ago
hygl	f49e186f8a	支持多种文件格式的上传和解析, 实现自定义知识库的功能	1 year ago
hygl	dc5a6deb02	调整项目结构	1 year ago