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18c9354095
- 注入数据库、运行时配置、统一响应、文件存储和平台 AI 能力，补充业务读写工具与客户快捷操作契约。 - 移除模块内重复的组织、客户、工单、标签、技能、旧工作流、MCP 和迁移实现，将身份权限与业务主体交由宿主管理。 - 使用 libSQL 重构向量存储，并完善图片消息、访客身份、排队调度、企业微信和支持聊天页面。 - 统一 HTTP、DTO 与 WebSocket 的 snake_case 协议，补齐模块初始化、业务动作和公共载荷等回归测试。
28 lines
1.0 KiB
Go
28 lines
1.0 KiB
Go
package rag
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import (
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"context"
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"fmt"
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"log/slog"
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"code.tczkiot.com/wlw/ai-agent/internal/ai/rag/vectordb"
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)
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func (s *index) ensureCollection(ctx context.Context, provider vectordb.Provider, collectionName string, dimension int) error {
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if dimension <= 0 {
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return fmt.Errorf("invalid embedding dimension: %d", dimension)
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}
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collectionInfo, err := provider.GetCollection(ctx, collectionName)
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if err == nil && collectionInfo != nil {
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if collectionInfo.Dimension != dimension {
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return fmt.Errorf("knowledge vector collection dimension is %d, but the current embedding model uses %d; switch back to the original embedding model or recreate the vector collection and rebuild all knowledge base indexes", collectionInfo.Dimension, dimension)
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}
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return nil
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}
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if err := provider.CreateCollection(ctx, collectionName, dimension); err != nil {
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return fmt.Errorf("failed to create collection: %w", err)
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}
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slog.Info("Created collection for knowledge base", "collection", collectionName, "dimension", dimension)
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return nil
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}
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