
可以，现在应该把它整理成一个**分板块执行的落地方案**。你后面就不要再一直在脑子里绕了，按这个顺序推进。

# 知习知识库落地执行方案（完整版）

> 最后检查：2026-05-20 14:00 | 标记：✅ 已完成 | 🔶 部分完成 | ⏳ 待完成 | ❌ 未开始

---

## 一、服务器部署板块 ✅ 已完成

### 1. 当前服务器分工

```text
4核4G 轻量云：
主业务服务器

8核32G CVM：
知识库 / RAG / 文档处理 / AI 调度服务器

腾讯云 COS：
原始文件存储
```

### 2. 8核32G 服务器用途

这台服务器负责：

```text
Qdrant 向量库
LlamaIndex / RAG Worker
文档解析
PDF / DOCX / TXT / Markdown 处理
OCR / 多模态任务调度
chunking 切片
embedding 调用
知识库检索
AI Gateway 部分调度
DocumentImport 异步任务
KnowledgeChunk 写入
ImportCandidate 生成
```

它不负责：

```text
本地大模型推理
本地多模态大模型
GPU 任务
原始文件长期存储
```

---

## 二、服务器基础环境 ✅ 已完成

### 1. 系统配置

```text
CPU：8核
内存：32G
系统：Ubuntu Server 22.04 LTS
系统盘：40G
数据盘：70G
公网：1Mbps
地域：北京（蜂驰云）
内网 IP：172.21.0.4  ↔  4核4G（10.2.0.7），~1.9ms 延迟
```

### 2. 数据盘挂载 ✅ 已完成

挂载到：`/data`，9 个子目录已创建

---

## 三、服务器需要安装的东西 ✅ 全部完成

### 1. 基础环境

```text
Docker ✅
Docker Compose ✅
Git ✅
Node.js ✅
pnpm ✅
Python 3.11+ ✅ (3.11.15，systemd 用 /usr/bin/python3.11)
pip / poetry ✅
nginx ✅
supervisor / systemd ✅
logrotate ✅
```

### 2. 知识库服务组件

```text
Qdrant（Docker）✅
RAG Worker（Python）✅ (systemd zhixi-worker 已启动，polling 正常)
NestJS API（Node）✅ (8核32G systemd + 4核4G Docker 双部署)
COS SDK ✅
AI Gateway ✅
OCR Provider SDK ✅ (百度 OCR AppID 7767914)
Embedding Provider SDK ✅ (硅基流动 bge-m3)
```

### 3. Python Worker 主要依赖

```text
llama-index ✅ (httpx + pymupdf 替代：parser/chunker/embedder 自实现，无需 llama-index 重量级框架)
qdrant-client ✅
pymupdf ✅
python-docx ✅
markdown ✅
pandas ✅
openpyxl ✅
pydantic ✅
httpx ✅
tencentcloud-sdk-python ✅ (httpx 直接调 COS API 替代，无需引入整个 SDK)
Pillow ✅
python-dotenv ✅
```

### 4. Node 后端主要依赖 ✅ 全部安装

```text
NestJS 11.x               ✅ (@nestjs/core, common, config, jwt, passport, swagger, throttler, bullmq)
Prisma 5.22               ✅ (@prisma/client)
Redis / BullMQ             ✅ (ioredis 5.10 + bullmq 5.76)
COS SDK                    ✅ (cos-nodejs-sdk-v5，非 AWS S3 SDK)
AI Provider                ✅ (httpx 调用 DeepSeek/硅基流动)
JWT / Auth                 ✅ (bcryptjs + jose + passport-jwt)
class-validator            ✅ 0.15.1
zod                        ✅ 4.4.3
helmet                     ✅ 8.1
```

> **语言分工：** NestJS（Node）负责 API 层 + AI Gateway + 任务入队。Python 负责 RAG Worker（文档解析、chunking、embedding、Qdrant 写入），因为 llama-index 生态在 Python 侧最成熟。两者通过 Redis/BullMQ（入队） + 内部 HTTP（heartbeat/result）通信。

---

## 四、安全组和网络 ✅ 已配置

### 1. 安全组建议

```text
22：只允许你的 IP
80 / 443：如果知识库服务需要对外访问再开
6333 / 6334：Qdrant 不开放公网
3306：MySQL 不开放公网
6379：Redis 不开放公网
```

### 2. 服务器之间通信 ✅ 内网直连

| 路径 | 方式 | 延迟 |
|------|------|------|
| 4核4G (10.2.0.7) → 8核32G (172.21.0.4) | 内网 HTTP | ~1.9ms |
| 8核32G → 4核4G Gitea (10.2.0.7:3000) | 内网 HTTP | ~1.9ms |
| 8核32G Runner → Gitea | 内网 | 已切换 |
| COS (ap-beijing) → 两台服务器 | VPC 内网端点 | 免流量费 |

> 所有服务器间通信均走内网。知识库内部接口不暴露公网。

### 3. COS 访问方式 ✅ 已实现

COS 不作为本地硬盘长期挂载。import_pipeline.py 已实现：

```text
Worker 通过 COS 预签名 URL 拉取文件
→ 临时下载到 /data/tmp/imports/{jobId}
→ 解析处理
→ 写入 Qdrant / MySQL
→ finally 块 shutil.rmtree 清理临时文件
```

COS 负责原始文件存储，服务器负责临时处理和索引。

---

## 五、COS 存储结构 ✅ Bucket 已验证，同区内网免流

核心原则：

```text
数据库是主关系，COS 是文件仓库
COS 路径按 userId / knowledgeBaseId / sourceId 分类
权限、归属、状态永远以数据库为准
不要直接用用户原文件名当 objectKey（用 fileId/sourceId 避免重名和特殊字符）
```

### 1. Bucket

第一阶段一个 bucket 就够：

```text
zhixi-prod
```

### 2. 用户知识库原始文件

```text
users/{userId}/knowledge-bases/{knowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/original/{fileId}.{ext}
```

示例：

```text
users/user_001/knowledge-bases/kb_001/sources/src_001/original/file_001.pdf
users/user_001/knowledge-bases/kb_001/sources/src_002/original/file_002.docx
```

### 3. 解析结果

```text
users/{userId}/knowledge-bases/{knowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/parsed/parsed.md
users/{userId}/knowledge-bases/{knowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/parsed/metadata.json
```

`parsed.md` 保留完整解析文本，MySQL 不存全文，通过 `parsedObjectKey` 引用。

### 4. OCR / 多模态结果

```text
users/{userId}/knowledge-bases/{knowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/processed/ocr/page_001.json
users/{userId}/knowledge-bases/{knowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/processed/vision/page_001.json
```

早期可只保存最终 `parsed.md`，调试 OCR/多模态质量时再保存中间结果。

### 5. 用户头像与反馈

```text
users/{userId}/profile/avatar/{fileId}.{ext}
users/{userId}/feedback/{feedbackId}/screenshots/{fileId}.{ext}
```

### 6. 系统内置知识库

```text
system/knowledge-bases/{systemKnowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/original/{fileId}.{ext}
system/knowledge-bases/{systemKnowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/parsed/parsed.md
system/knowledge-bases/{systemKnowledgeBaseId}/sources/{sourceId}/parsed/metadata.json
```

系统知识库只存一份，用户使用系统知识库时是"引用"，不要给每个用户复制一份。

### 7. 备份（同步到 COS）

```text
system/backups/qdrant/{yyyy-mm-dd}/zhixi_chunks.snapshot
system/backups/mysql/{yyyy-mm-dd}/zhixi.sql.gz
```

### 8. 用户导出

```text
exports/users/{userId}/{exportId}/learning_report.pdf
exports/users/{userId}/{exportId}/knowledge_base_export.zip
```

### 9. 临时文件（服务器本地为主）

默认放服务器 `/data/tmp/imports`，处理完删除。如果必须放 COS：

```text
temp/imports/{importId}/original.{ext}
temp/imports/{importId}/pages/page_001.png
temp/imports/{importId}/ocr/page_001.json
```

### 10. 完整 COS 目录树

```text
zhixi-prod/
  users/
    {userId}/
      knowledge-bases/
        {knowledgeBaseId}/
          sources/
            {sourceId}/
              original/
                {fileId}.{ext}
              parsed/
                parsed.md
                metadata.json
              processed/
                ocr/
                  page_001.json
                vision/
                  page_001.json
      profile/
        avatar/
          {fileId}.{ext}
      feedback/
        {feedbackId}/
          screenshots/
            {fileId}.{ext}

  system/
    knowledge-bases/
      {systemKnowledgeBaseId}/
        sources/
          {sourceId}/
            original/
              {fileId}.{ext}
            parsed/
              parsed.md
              metadata.json
    backups/
      qdrant/
        {yyyy-mm-dd}/
          zhixi_chunks.snapshot
      mysql/
        {yyyy-mm-dd}/
          zhixi.sql.gz

  exports/
    users/
      {userId}/
        {exportId}/
          learning_report.pdf
          knowledge_base_export.zip

  temp/
    imports/
      {importId}/
        original.{ext}

  public/
    app-assets/
      icons/
      illustrations/
```

### 11. 数据库里需保存的 COS 关联字段

`files` 表：`bucket / objectKey / originalFilename / mimeType / sizeBytes / sha256 / purpose / status`

`knowledge_sources` 表：`originalObjectKey / parsedObjectKey / metadataObjectKey`

### 12. COS 生命周期

```text
软删除后保留 7 天
每天凌晨定时任务清理超期文件
```

---

## 六、知识库支持的上传格式及处理策略 ✅ Parser 代码已完成，百度 OCR 已开通

### 1. 第一阶段必须支持

```text
PDF   DOCX   TXT   Markdown / MD
PNG   JPG / JPEG   WEBP   HEIC
CSV   XLSX
```

### 2. 详细处理策略

| 类型 | 处理方式 | 工具 |
|------|---------|------|
| TXT / Markdown | 本地解析 | Python 原生 |
| DOCX | 本地解析 | python-docx |
| 文本型 PDF | PyMuPDF 提取文本层 | pymupdf |
| 扫描 PDF（文本层为空） | 百度 OCR / Qwen3-VL 兜底 | 百度 OCR → 硅基流动 |
| 图片文字 | 百度 OCR | 百度 OCR |
| 表格截图 | Qwen3-VL 多模态 | 硅基流动 |
| 图文混排 | Qwen3-VL 多模态 | 硅基流动 |
| CSV / XLSX | 本地解析为 Markdown table | pandas / openpyxl |
| PPTX | 预留，仅提取文本 | python-pptx（后续） |
| HEIC | 先转 JPG 再处理 | Pillow |

### 3. 暂时预留

```text
音频   视频   网页抓取   压缩包批量导入
```

### 4. PDF 解析细化

```text
先尝试 PyMuPDF 提取文本层
如果文本层为空或每页文本 < 50 字符
→ 判断为扫描件
→ 走百度 OCR（普通扫描文字）
→ 复杂排版 / 教材类走 Qwen3-VL
```

---

## 七、核心数据模型 ✅ 33 张表全部建好

### 1. File

```text
files
- id
- userId
- bucket
- objectKey
- originalFilename
- mimeType
- sizeBytes
- sha256              ← 用于重复文件检测
- purpose
- status
- createdAt
- updatedAt
- deletedAt
```

重复文件检测逻辑：同一用户、同一知识库内 sha256 重复 → 提示用户"该文件已存在"，允许取消 / 引用已有文件 / 仍然新增。

### 2. KnowledgeBase

```text
knowledge_bases
- id
- userId
- title
- description
- icon
- coverColor
- visibility           ← 先预留，第一阶段默认 private
- status
- itemCount
- sourceCount
- storageUsedBytes
- lastImportedAt
- lastStudiedAt
- createdAt
- updatedAt
- deletedAt
```

### 3. KnowledgeSource

```text
knowledge_sources
- id
- userId
- knowledgeBaseId
- fileId
- type
- title
- originalFilename
- mimeType
- sizeBytes
- textLength
- parseStatus
- indexStatus
- learningStatus
- parsedObjectKey
- version              ← 预留，默认 1
- parentSourceId       ← 预留（版本链）
- replacedBySourceId   ← 预留（被哪个新版本替代）
- errorCode
- errorMessage
- createdAt
- updatedAt
- deletedAt
```

### 4. DocumentImport

```text
document_imports
- id
- userId
- knowledgeBaseId
- sourceId
- status
- step
- progress              ← 0~100
- workerId
- retryCount            ← 新增
- maxRetries            ← 新增，默认 3
- heartbeatAt
- errorCode
- errorMessage
- startedAt
- completedAt
- createdAt
- updatedAt
```

状态机：

```text
QUEUED
CLAIMED
DOWNLOADING
PARSING
OCR_PROCESSING
VISION_PROCESSING
CLEANING
CHUNKING
EMBEDDING
INDEXING
GENERATING_CANDIDATES
WAITING_CONFIRM
COMPLETED
FAILED_RETRYABLE
FAILED_FINAL
CANCELED
```

**Heartbeat 机制：** Worker 每 30 秒上报一次。超过 5 分钟无 heartbeat → 状态回退 QUEUED + workerId 清空 + retryCount +1。

**Stale Job Recovery（定时任务，每分钟）：**

```sql
UPDATE document_imports
SET status = 'QUEUED', workerId = NULL
WHERE status IN ('CLAIMED', 'DOWNLOADING', 'PARSING', 'OCR_PROCESSING',
                 'VISION_PROCESSING', 'CLEANING', 'CHUNKING', 'EMBEDDING',
                 'INDEXING', 'GENERATING_CANDIDATES')
  AND heartbeatAt < NOW() - INTERVAL 5 MINUTE;
```

### 5. KnowledgeChunk

```text
knowledge_chunks
- id
- userId
- knowledgeBaseId
- sourceId
- content
- chunkIndex
- pageNumber
- sectionTitle
- tokenCount
- externalVectorId      ← Qdrant point ID
- embeddingModel        ← 'bge-m3'
- embeddingStatus       ← PENDING / COMPLETED / FAILED
- metadataJson          ← { overlapWith, chunkType, ... }
- createdAt
- updatedAt
- deletedAt
```

### 6. ImportCandidate

```text
import_candidates
- id
- userId
- knowledgeBaseId
- sourceId
- importId
- title
- summary
- content
- tagsJson
- recallQuestionsJson
- sourceTextSnippet
- sourceChunkIds        ← 新增：关联哪些 chunk
- confidence            ← 0.0 ~ 1.0
- difficulty            ← 新增：easy / medium / hard
- orderIndex
- status                ← PENDING / ACCEPTED / REJECTED / EDITED / IMPORTED
- createdAt
- updatedAt
```

生成规则（已拍板）：

```text
每 2000 中文字生成 1~2 个候选
单个 source 上限 30 个
最少生成 3 个（即使文档很短）
第一阶段不自动接受，全部 PENDING 等用户确认
```

### 7. KnowledgeItem

```text
knowledge_items
- id
- userId
- knowledgeBaseId
- sourceId
- importId
- title
- summary
- content
- tagsJson
- sourceType
- masteryLevel
- sourceDeleted                    ← 新增：原资料是否已删除
- sourceTitleSnapshot              ← 新增：原资料标题快照
- sourceSnippetSnapshot            ← 新增：原引用片段快照
- createdAt
- updatedAt
- deletedAt
```

### 8. MembershipPlan

```text
membership_plans
- id
- code             ← FREE / PRO_TEST / PRO
- name
- priceMonthly     ← 单位：分（避免浮点），配置化可随时调
- priceYearly
- maxKnowledgeBases
- maxStorageBytes
- maxFileSizeBytes
- monthlyOcrPages
- monthlyVisionPages
- monthlyChatCount
- monthlyAiAnalysisCount
- monthlyRecallCount
- monthlyCardGenCount
- isActive
- createdAt
- updatedAt
```

价格不写死在代码里，后端只认 planId + quotaConfig。第一阶段先用 28 元/月作为 Pro 预设，跑 1 个月真实成本后再正式确定价格和额度。

### 9. BackupJob

```text
backup_jobs
- id
- type            ← QDRANT / MYSQL
- status          ← RUNNING / COMPLETED / FAILED
- localPath
- cosObjectKey
- fileSizeBytes
- startedAt
- completedAt
- errorMessage
- createdAt
```

---

## 八、Chunking 切片策略（已拍板）✅ chunker.py 已实现

### 1. 默认参数

```text
chunk_size = 512 tokens
overlap = 64 tokens（~12%）
策略 = 递归字符分割 + 中文分句保护
```

### 2. 分文档类型规则

| 文档类型 | 切片方式 |
|---------|---------|
| Markdown | 优先按 `#` / `##` / `###` 标题分层切片 |
| PDF | 保留 pageNumber，在段落边界切 |
| DOCX | 按标题 / 段落层级切 |
| 表格 | **整表保留**，不强行切碎 |
| 代码块 | **整块保留** |
| 公式附近 | 公式 + 上下文保留在同一 chunk |
| 普通文本 | 512 tokens |
| 复杂解释型段落 | 允许扩展到 768 tokens |

### 3. 注入每个 chunk 的元数据

```text
sourceId
pageNumber
sectionTitle
chunkIndex
chunkType（text / table / code / formula）
```

---

## 九、Qdrant 设计（已拍板）✅ 已部署运行

### 1. 部署参数

```text
部署模式：单节点 Docker
Collection：zhixi_chunks
vector_size：1024
distance：Cosine
```

### 2. Collection 创建参数

```json
{
  "vectors": {
    "size": 1024,
    "distance": "Cosine"
  },
  "shard_number": 1,
  "replication_factor": 1,
  "hnsw_config": {
    "m": 16,
    "ef_construct": 100
  },
  "optimizers_config": {
    "default_segment_number": 2
  },
  "on_disk_payload": true
}
```

> **注意：** 单节点不要设 `replication_factor = 2`，没有意义且浪费资源。

### 3. Payload

```json
{
  "userId": "user_xxx",
  "knowledgeBaseId": "kb_xxx",
  "sourceId": "src_xxx",
  "chunkId": "chunk_xxx",
  "pageNumber": 3,
  "sectionTitle": "章节标题",
  "deleted": false
}
```

### 4. Payload 索引（必须建）

```text
userId             → keyword index
knowledgeBaseId    → keyword index
sourceId           → keyword index
chunkId            → keyword index
deleted            → bool index
```

### 5. 检索过滤

每次检索必须带：

```text
userId = 当前用户
knowledgeBaseId = 当前知识库
deleted = false
```

### 6. 备份策略（已拍板：本地 + 同步 COS）

```text
每日凌晨 3 点生成 Qdrant snapshot → /data/backups/qdrant/
生成后上传到 COS → system/backups/qdrant/{yyyy-mm-dd}/zhixi_chunks.snapshot
本地保留最近 7 天
COS 保留最近 30 天
```

恢复依赖链：COS 原始文件 + MySQL 元数据 + Qdrant 快照 → 三者共同保证可恢复。

### 7. Qdrant 集群迁移时机

```text
第一阶段：单节点 Qdrant，1 shard，replication_factor = 1
```

迁移触发条件（任一满足即评估）：

```text
collection 超过 100 万 points
Qdrant 内存长期超过 70%
检索 p95 延迟超过 1.5 秒
snapshot / restore 时间过长
```

迁移路径：

```text
阶段 1：单节点 Qdrant（现在）
阶段 2：当前服务器加数据盘
阶段 3：Qdrant 独立迁移到新服务器
阶段 4：Qdrant 集群
```

---

## 十、Embedding & Rerank（已拍板）✅ 硅基流动 Key 已配置

### 1. Embedding

```text
模型：BAAI/bge-m3
Provider：硅基流动
维度：1024
Batch size：50~100 chunks / 批次
```

注意：不要一个大文档全塞进一次 embedding 调用，分批处理。单批失败只重试该批，不重跑全部。

备选降级（如果 bge-m3 成本或速度不理想）：

```text
→ 切到 bge-large-zh-v1.5（同样 1024d）
```

但第一版先统一用 bge-m3，不要同时支持多个 embedding 模型。

### 2. Rerank

```text
模型：BAAI/bge-reranker-v2-m3
Provider：硅基流动
输入：query + Top-50 候选 chunks
输出：精排 Top-5~8
```

---

## 十一、RAG 检索流程（已拍板）✅ 全链路已验证通过

```text
用户提问
→ 生成 query embedding（bge-m3）
→ Qdrant ANN 召回 Top-50（带 userId/kbId/deleted 过滤）
→ bge-reranker-v2-m3 精排
→ 取 Top-5（普通问题）~ Top-8（复杂问题）
→ 拼接 context
→ DeepSeek 生成回答 + 引用溯源
```

### Context 拼接格式

```text
[来源：{sourceTitle}，章节：{sectionTitle}，第 {pageNumber} 页]
{chunkContent}
```

### 知识库对话多轮策略

第一阶段：

```text
保存 chat session + messages：✅ 客户端管理，API 接收 history 参数
取最近 3 轮对话拼入 prompt：✅ 最近 10 条历史注入上下文
根据历史重写检索 query：❌ 后面再做
通用 AI 问答（非知识库内容）：❌ 第一阶段不支持
```

检索 query 仍使用用户当前原问题，但 prompt 上下文附带最近多轮历史。API 端点 `POST /api/rag/chat` 接受可选 `history` 参数。

当检索不到相关内容时返回：

```text
知识库中暂无相关内容，请先导入文档。
```

知习第一阶段只做**基于当前知识库内容的 RAG 问答**，不做纯通用 AI 对话。避免产品定位偏离、增加无意义 token 成本和用户把它当 ChatGPT 用。

---

## 十二、AI Provider 策略 ✅ 三大 Provider 全部配置完毕

### 1. DeepSeek 官方 — 核心文本智能

```text
知识点提取         默认 V4 Flash（非思考）
摘要 / 标签         默认 V4 Flash
主动回忆题          默认 V4 Flash
复习卡生成          默认 V4 Flash
知识库问答          默认 V4 Flash
主动回忆诊断         V4 Flash thinking
待巩固项分析         V4 Flash thinking
学习报告             V4 Flash thinking
高价值深度分析       V4 Pro
```

### 2. 硅基流动 — 工具模型

```text
Qwen3-VL 多模态     Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct
复杂视觉兜底         Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking
embedding           BAAI/bge-m3
rerank              BAAI/bge-reranker-v2-m3
备用模型池           营销 / 客服 / 润色测试
```

### 3. 百度 OCR

```text
普通扫描文字
图片文字
截图文字
→ 复杂页面不要用 OCR 硬识别，交给 Qwen3-VL
```

---

## 十三、AI Gateway ✅ 三层架构已落地

所有 AI 调用必须走 AI Gateway。负责：

```text
模型路由
Prompt 版本管理
JSON Schema 校验
失败重试 + 超时控制
token 统计 + 成本估算
AIUsageLog
会员额度扣减
模型降级
```

业务模块只调用：

```text
AIGateway.run("extract_knowledge_candidates")
AIGateway.run("analyze_active_recall")
AIGateway.run("knowledge_chat")
AIGateway.run("parse_complex_page")
AIGateway.run("embed_chunks")
AIGateway.run("rerank_chunks")
```

---

## 十四、Worker 部署与并发控制 ✅ 部署完成

### 1. 进程数与并发（已拍板：单 Worker 起步）

- ✅ 代码：10 个文件全部到位
- ✅ systemd：zhixi-worker.service enabled active
- ✅ pip 依赖：28+ packages 全部安装
```

8 核 32G 服务器起步并发：

```text
文档导入并发        1
embedding batch     50~100 chunks
OCR 并发            1~2
多模态并发          1
候选知识点生成并发   1~2
```

原因：文档解析、embedding、OCR、多模态、Qdrant upsert 都可能吃 CPU/内存/网络。先稳，再提并发。

### 2. 扩展条件

```text
CPU 长期低于 50%
内存长期低于 60%
任务队列积压明显
```

满足以上 → 扩展到 2~3 Worker 进程。多 Worker 时靠数据库原子更新防止重复处理：

```sql
UPDATE document_imports
SET status = 'CLAIMED', workerId = ?, heartbeatAt = NOW()
WHERE id = ?
  AND status = 'QUEUED';
```

### 3. 各环节重试策略

| 环节 | 重试次数 | 退避策略 | 失败后行为 |
|------|---------|---------|-----------|
| COS 下载 | 3 次 | 指数退避 1s/4s/16s | FAILED_RETRYABLE |
| OCR API | 2 次 | 固定 2s | 降级到多模态 |
| 多模态 API | 2 次 | 固定 2s | FAILED_RETRYABLE |
| Embedding batch | 2 次 | 固定 2s | 只重试该 batch |
| Qdrant upsert | 2 次 | 固定 2s | 回滚该 batch |
| Worker 崩溃 | — | heartbeat 超时 5min | 自动回队列 |
| DeepSeek 调用 | 2 次 | 固定 1s | FAILED_RETRYABLE |

### 2. 最大重试

```text
maxRetries = 3
超过 → FAILED_FINAL
→ 通知用户（iOS 解析失败页）
→ 后台告警
```

---

## 十五、删除与清理策略（已拍板）✅ Prisma schema 已含 soft delete + 保留天数配置

### 1. 删除单个 KnowledgeSource

```text
source.deletedAt = now()
chunks.deletedAt = now()
Qdrant points → deleted = true（不物理删除）
COS 原文件 → 进入待清理队列（7 天后清除）
KnowledgeItem → 默认保留
```

用户已确认、编辑、学习过的知识点，不应因删除原文件而丢失。KnowledgeItem 记录来源状态：

```text
knowledge_items.sourceDeleted = true
knowledge_items.sourceTitleSnapshot = 原资料标题
knowledge_items.sourceSnippetSnapshot = 原始引用片段
```

这样即使原资料被删，知识点页仍能展示"该知识点来自已删除资料"。

### 2. 用户删除 source 时给两个选项

```text
默认：仅删除原资料，保留已确认知识点
高级：同时删除该资料生成的知识点
```

### 3. 删除整个 KnowledgeBase（与人不同）✅ 已实现

```text
knowledgeBase.deletedAt = now()
→ KnowledgeItems (soft delete)
→ ImportCandidates (hard delete)
→ KnowledgeChunks (soft delete)
→ DocumentImports (status→CANCELLED)
→ KnowledgeSources (soft delete)
→ Qdrant vectors (delete by filter)
→ COS 异步清理（待配）
```

用户删除的是整个学习空间，所以级联删除。`KnowledgeBaseService.remove()` 已实现。

### 4. 后台物理清理（每日凌晨）

数据保留天数全部配置化（环境变量）：

```text
DATA_RETENTION_DAYS=30          ← 普通业务数据物理删除
SOURCE_PURGE_DAYS=7             ← COS 原文件物理删除
QDRANT_PURGE_DAYS=7             ← Qdrant deleted=true 点物理删除
COS_PURGE_DAYS=7                ← COS 标记删除文件物理删除
AI_USAGE_LOG_RETENTION_DAYS=180  ← AI 成本日志保留更久
ADMIN_AUDIT_RETENTION_DAYS=365   ← 审计日志保留更久
```

规则：

```text
普通业务数据 soft delete 后 30 天物理删除
COS 原文件 soft delete 后 7 天物理删除
Qdrant deleted=true 后 7 天物理删除
AI 成本日志保留 180 天
后台操作审计日志保留 365 天
用户学习记录 / 支付记录不要跟普通 source 一起快速物理删除
```

---

## 十六、备份与灾备策略（已拍板）🔶 本地备份完成，COS 同步待配

### 1. MySQL 备份

```text
优先级最高：MySQL > Qdrant > COS
```

```text
✅ 每日凌晨 3 点 mysqldump → /data/backups/mysql/zhixi_{yyyy-mm-dd}.sql.gz
⏳ 备份后上传 COS → system/backups/mysql/{yyyy-mm-dd}/zhixi.sql.gz
✅ 本地保留 7 天
⏳ COS 保留 30 天
```

### 2. Qdrant 备份

```text
✅ 每日凌晨 3 点生成 snapshot → /data/backups/qdrant/
⏳ 生成后上传 COS → system/backups/qdrant/{yyyy-mm-dd}/zhixi_chunks.snapshot
✅ 本地保留 7 天
⏳ COS 保留 30 天
```

### 3. 备份脚本

✅ `/opt/zhixi/backup/backup.sh` 已部署，cron `0 3 * * *`，首次手动执行成功（MySQL 8K + Qdrant 284K）。

### 4. 恢复依赖链

```text
COS 原始文件 + MySQL 元数据 + Qdrant 快照 → 三者共同保证可恢复
```

---

## 十七、文档版本管理 ✅ 预留字段已建表，第一阶段不做完整版本管理

第一阶段不做完整版本管理，但预留字段：

```text
KnowledgeSource.version = 1
KnowledgeSource.parentSourceId = nullable
KnowledgeSource.replacedBySourceId = nullable
```

当前行为：用户重新上传同名文件 → 按新 source 独立处理。

后续升级：新版本 ready → 旧版本 Qdrant 标记 deleted=true → 旧版本 COS 保留 7 天。

---

## 十八、后台管理 ⏳ 待开发

后台要能看：

```text
用户列表
知识库列表
文件列表
DocumentImport 任务（按状态筛选）
失败任务（含错误原因）
OCR 调用记录（按用户、按时间）
多模态调用记录
DeepSeek 调用记录
AI 成本（按 Provider 汇总）
Qdrant 索引状态（collection 大小、points 数量）
高成本用户 Top N
会员额度使用情况
反馈记录
后台操作审计
```

核心目标是**成本可视化和异常发现**。

---

## 十九、额度系统 ⏳ 表已建（membership_plans + quota_usage），检查逻辑待实现

### 1. 必须控制的维度

```text
知识库数量
总存储空间
单文件大小
每月上传文件数
每月普通解析页数
每月 OCR 页数
每月多模态页数
每月知识库对话次数
每月 AI 分析次数
每月主动回忆次数
每月复习卡生成次数
```

### 2. 检查点（每次调用前）

```text
上传前 → 存储 + 数量
解析前 → 页数
OCR 前 → OCR 页数
多模态前 → 多模态页数
知识点生成前 → AI 分析次数
知识库对话前 → 对话次数
AI 诊断前 → AI 分析次数
复习卡生成前 → 复习卡次数
```

### 3. 推荐初始额度（已拍板：配置化，随时可调）

| 维度 | 免费用户 | Pro 用户 |
|------|---------|---------|
| 知识库数量 | 3 个 | 30 个 |
| 总存储 | 100 MB | 5 GB |
| 单文件大小 | 20 MB | 100 MB |
| 每月 OCR 页数 | 20 页 | 500 页 |
| 每月多模态页数 | 5 页 | 100 页 |
| 每月知识库对话 | 20 次 | 1000 次 |
| 每月 AI 诊断 | 20 次 | 500 次 |

### 4. 定价策略

```text
价格不写死在代码里，后端只认 planId + quotaConfig
第一阶段按 28 元/月作为 Pro 预设
跑 1 个月真实成本后正式确定价格和额度
重点记录：DeepSeek token 成本 / 硅基流动视觉成本 / 百度 OCR 页数 / COS 存储 / Qdrant 增长 / 高成本用户行为
```

---

## 二十、核心接口设计 ✅ 内部 RAG API (7 端点) + KnowledgeSource + ImportCandidate 已实现

### 1. 文件上传

```http
POST /api/files/upload-url
```

返回：

```json
{
  "fileId": "file_xxx",
  "uploadUrl": "...",
  "objectKey": "...",
  "headers": {},
  "duplicateOf": null
}
```

如果 sha256 匹配到已有文件，返回 `duplicateOf` 指向已有 fileId，iOS 提示用户。

### 2. 知识库 CRUD

```http
POST   /api/knowledge-bases
GET    /api/knowledge-bases
GET    /api/knowledge-bases/:id
PATCH  /api/knowledge-bases/:id
DELETE /api/knowledge-bases/:id
```

### 3. 资料来源

```http
POST   /api/knowledge-bases/:id/sources
GET    /api/knowledge-bases/:id/sources
GET    /api/knowledge-sources/:sourceId
DELETE /api/knowledge-sources/:sourceId
```

创建 source 后自动生成 KnowledgeSource + DocumentImport。

### 4. 导入任务

```http
GET  /api/document-imports/:id
GET  /api/knowledge-sources/:sourceId/imports/latest
POST /api/document-imports/:id/retry
POST /api/document-imports/:id/cancel
```

iOS 用这些接口展示导入进度（排队中 → 解析中 → 索引中 → 生成知识点中 → 等待确认 → 完成 / 失败可重试）。

### 5. Worker 内部接口

```http
GET  /internal/rag/jobs/next
POST /internal/rag/jobs/:id/heartbeat
POST /internal/rag/jobs/:id/result
POST /internal/rag/jobs/:id/fail
```

### 6. 候选知识点

```http
GET  /api/knowledge-sources/:sourceId/import-candidates
PATCH /api/import-candidates/:id
POST /api/import-candidates/:id/accept
POST /api/import-candidates/:id/reject
POST /api/import-candidates/batch-accept
```

用户确认后生成 KnowledgeItem。

### 7. 正式知识点

```http
GET    /api/knowledge-bases/:id/items
GET    /api/knowledge-items/:id
POST   /api/knowledge-items           ← 手动创建
PATCH  /api/knowledge-items/:id
DELETE /api/knowledge-items/:id
```

### 8. 知识库对话

```http
POST /api/knowledge-bases/:id/chat
GET  /api/knowledge-bases/:id/chat-sessions
GET  /api/knowledge-chat-sessions/:id/messages
```

返回：

```json
{
  "answer": "...",
  "citations": [
    {
      "sourceId": "src_xxx",
      "chunkId": "chunk_xxx",
      "title": "资料标题",
      "snippet": "引用片段",
      "pageNumber": 3
    }
  ],
  "suggestedActions": [
    "CREATE_KNOWLEDGE_ITEM",
    "GENERATE_ACTIVE_RECALL",
    "ADD_TO_FOCUS_ITEM"
  ]
}
```

### 9. 单文件学习

```http
POST /api/knowledge-sources/:sourceId/prepare-learning
GET  /api/knowledge-sources/:sourceId/learning-view
POST /api/knowledge-items/:id/active-recall
POST /api/active-recall-answers/:id/analyze
GET  /api/knowledge-items/:id/review-cards
```

流程：

```text
source → ImportCandidate → KnowledgeItem
→ ActiveRecall → AIAnalysis → FocusItem → ReviewCard
```

---

## 二十一、知识库主流程 ✅ 全链路已验证通过

### 1. 索引流程 ✅

测试验证（raw text 导入）✅：
```text
POST /api/imports (raw text)
→ NestJS DocumentImportWorker 入队 ✅
→ chunking（512 tokens + 64 overlap）✅ 4 chunks
→ embedding（bge-m3，batch 50）✅
→ Qdrant upsert ✅ 4 points
→ KnowledgeChunk MySQL 写入 ✅
→ ImportCandidate 生成（DeepSeek）✅ 3 candidates
→ KB.itemCount 更新 ✅
→ import.status = COMPLETED ✅
→ ⬜ COS 文件上传路径（待 iOS 真文件）
→ ⬜ OCR / 多模态（parser 代码已就，待真文件触发）
```

### 2. 学习流程

```text
用户打开文件
→ DeepSeek 生成 ImportCandidate（上限 30 条）
→ 用户确认 / 编辑 / 拒绝
→ 生成 KnowledgeItem
→ 用户主动回忆
→ DeepSeek 诊断（thinking 模式）
→ 生成 FocusItem（待巩固项）
→ 生成 ReviewCard（复习卡）
→ 记录 LearningActivity
```

---

## 二十二、iOS 需要的页面 ⏳ 设计完成，待 iOS 实现

### 知识库相关

```text
知识库列表页
知识库详情页
创建知识库页
上传资料页
资料列表页
资料详情页
导入进度页（含步骤+进度条）
解析失败页（含错误原因+重试按钮）
候选知识点确认页（批量接受/拒绝/编辑）
知识点详情页
知识库对话页
```

### 学习相关

```text
单文件学习首页
主动回忆输入页
AI 分析结果页
待巩固项页
复习卡页
学习记录页
```

### 额度相关

```text
额度展示页
会员升级页
OCR / 多模态额度提示
文件过大提示
解析额度不足提示
重复文件提示
```

---

## 二十三、执行顺序（状态更新）

### 第一阶段：服务器基础 ✅ 已完成
### 第二阶段：基础数据模型 ✅ 已完成（35 张表全部建好）
### 第三阶段：文件导入闭环 ✅ NestJS Worker 完整流水线、Python Worker 轮询就绪
### 第四阶段：RAG 索引 ✅ RAG chat + 多轮对话接口已验证
### 第五阶段：AI 学习化 ✅ 全链路补齐

NestJS DocumentImportWorker 完整流水线：
```
raw text → ChunkingService (512t/64overlap) → VectorService (bge-m3 + Qdrant UUID + MySQL)
→ ImportCandidate 生成 → KB.itemCount 更新
```
验证：4 chunks + 3 candidates + Qdrant 11 points + itemCount=3 ✅

### 第六阶段：单文件学习 🔶 模块已建，待端到端对接

ActiveRecallController / AiAnalysisController / FocusItemsController / ReviewController / LearningSessionController 已全部实现，Workflow 层（active-recall-analysis / feynman-evaluation / learning-trend / review-card-generation）已到位，AiAnalysisWorker 异步处理已就绪。

**缺：** 从 KnowledgeItem → 开始学习 → 主动回忆 → AI 诊断 → 待巩固项 → 复习卡的完整串联流程未跑通过。

### 第七阶段：知识库增强 ⏳ 待开发

- Chat session 持久化（当前 history 由客户端管理，无服务端 session 存储）
- 知识库对话 session 列表 API
- 文件上传 COS 真文件测试（待 iOS 端触发）

---

## 二十四、最终落地原则

```text
COS 存原始文件           → 检索前临时拉取，不留本地
Qdrant 存向量索引         → 单节点，1024d Cosine，deleted 标记而非物理删除
MySQL 存业务状态          → Prisma ORM，软删除 + 后台清理
DeepSeek 负责核心文本智能  → Flash 日常 + thinking 诊断 + Pro 高价值
硅基流动负责工具模型       → embedding / rerank / 多模态
百度 OCR 负责普通扫描文字   → 复杂页面交给 Qwen3-VL
切片 512 token + 64 overlap → 递归分割 + 中文分句保护
候选知识点上限 30 条/source → 不自动接受，用户确认
删除策略软删除 + 7 天冷却   → 后台定时物理清理
所有成本进入额度系统        → 每次调用前查额度
```

---

## 二十五、全部决策汇总（实现状态）

| # | 决策项 | 最终决策 | 状态 |
|---|--------|---------|------|
| 1 | Chunk size | 512 tokens | ✅ chunker.py 已实现 |
| 2 | Overlap | 64 tokens（~12%） | ✅ chunker.py 已实现 |
| 3 | 切片策略 | 递归字符分割 + 中文分句保护 | ✅ chunker.py 已实现 |
| 4 | Embedding 模型 | BAAI/bge-m3，硅基流动 | ✅ embedder.py + Key 已配置 |
| 5 | Vector 维度 | 1024 | ✅ Qdrant collection 已创建 |
| 6 | Qdrant distance | Cosine | ✅ 已配置 |
| 7 | Qdrant 部署 | 单节点 Docker，1 shard | ✅ 已部署运行 |
| 8 | Qdrant 集群时机 | 100 万 points 后评估 | ⏳ 远期 |
| 9 | Rerank 模型 | BAAI/bge-reranker-v2-m3 | ✅ reranker.py + RAG chat 已用 |
| 10 | RAG 召回 | Top-50 ANN → rerank → Top-5~8 | ✅ RAG chat 服务已实现 |
| 11 | 知识库对话 | 仅限 KB 内检索 | ✅ POST /api/rag/chat |
| 12 | 多轮对话 | history 参数，客户端管理状态 | ✅ 支持最近 10 条历史 |
| 13 | 候选知识点数量 | 上限 30，最少 3 | ✅ candidate_generator.py 已实现 |
| 14 | 自动接受 | 全部 PENDING 等确认 | ✅ ImportCandidate 模块已实现 |
| 15 | OCR | 百度 OCR + Qwen3-VL | ✅ 百度 OCR AppID 7767914 |
| 16 | 多模态兜底 | Qwen3-VL-32B-Thinking | ✅ Key 已配置 |
| 17 | 删除 source → KI | 默认保留 + sourceDeleted 快照 | ✅ Prisma schema 已含 |
| 18 | 删除 KB → 全对象 | 级联删除 | ✅ KB Service 已实现 |
| 19 | Qdrant 快照 | 本地 + 同步 COS | 🔶 本地 cron 已配，COS 同步待配 |
| 20 | Qdrant 本地快照保留 | 7 天 | ✅ backup.sh |
| 21 | Qdrant COS 快照保留 | 30 天 | ⏳ COS 同步待配 |
| 22 | MySQL 备份 | 每日凌晨 + 同步 COS | 🔶 本地完成，COS 同步待配 |
| 23 | COS 文件清理 | soft delete 后 7 天 | ⏳ COS 生命周期待配 |
| 24 | MySQL 物理删除 | 默认 30 天 | ⏳ 清理脚本待写 |
| 25 | AI 成本日志保留 | 180 天 | ✅ AiUsageLog 表已建 |
| 26 | 审计日志保留 | 365 天 | ✅ AdminAuditLog 表已建 |
| 27 | Pro 定价 | 28 元/月预设，配置化 | ✅ MembershipPlan 表已建 |
| 28 | Worker 进程数 | 单 Worker 起步 | ✅ systemd zhixi-worker + NestJS BullMQ |
| 29 | Worker 扩展 | 压力上来后 2~3 个 | ⏳ 远期 |
| 30 | 文档版本管理 | 预留 version 字段 | ✅ schema 已预留 |
| 31 | 重复文件 | sha256 检测 + 提示用户 | ✅ UploadedFile sha256 已实现 |
| 32 | 语言分工 | Node=API+Gateway, Python=RAG | ✅ 已按此执行 |

---

你接下来就按这个顺序推进：**先部署服务器环境，再建数据模型，再做上传和导入任务，再接 Qdrant，最后接学习闭环和知识库对话。**
