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# Phase 3 开发日志
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> 本文件记录 Phase 3(知识库基础设施)各 Task 的已完成事实。
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> 续接快照(待办/决策)见单独文件,不混入本 log。
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## Task 1 — embedding 最小链路验证 ✅(2026-05-26 完成)
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### 目标
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用最小代价验证 Phase 3 的命脉:文本能否转成正确维度的向量、整条「解析→embedding→入库→语义检索」链路能否跑通。不碰 schema、不碰前端、不碰 docx。
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### 关键结论(地基事实,后续 Task 依赖)
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- **embedding 服务确定为 MiniMax embo-01**。前期查证已排除 DeepSeek(官方无 embedding 接口)。
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- **embo-01 输出维度 = 1536**,与 `001_init.sql` 中 `knowledge_embeddings.embedding vector(1536)` 完全匹配,无需改维度、无需改宪法。
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- **embo-01 真实接口结构**(实测确认,非凭印象):
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- 请求:`{"model":"embo-01", "texts":[...], "type":"db"|"query"}` —— 注意是 `texts` 数组,不是 OpenAI 的 `input`。
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- 返回:向量在 `vectors` 字段(`data["vectors"][0]`),不是 OpenAI 的 `data[0].embedding`。
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- 存文档用 `type="db"`,查询用 `type="query"`,不可混。
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- 调用需 `Authorization: Bearer {API_KEY}` + `GroupId` 两个凭证(MiniMax 特有 GroupId)。
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- **检索方式**:使用 pgvector 数据库原生余弦距离算子 `<=>`,不在 Python 侧计算。
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- **凭证管理**:API Key + GroupId 存于 `backend/.env`(`MINIMAX_EMBED_API_KEY` / `MINIMAX_GROUP_ID`),代码从 .env 读取,未进任何代码、未进 git(.env 已在 .gitignore)。
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- 注意:embedding 接口地址 `https://api.minimax.chat/v1/embeddings`,与 Cline 写代码所用的 M2.7 chat 接口是两套独立配置,互不影响。
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### 新增/改动文件(已 commit & push,commit 38873ac)
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- `backend/requirements.txt`(+pgvector==0.2.5)
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- `backend/app/core/config.py`(+引导凭证字段)
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- `backend/app/models/knowledge.py`(新增,embedding 字段用 pgvector.Vector)
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- `backend/app/services/embedding_service.py`(新增,embo-01 调用封装)
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- `backend/app/services/knowledge_service.py`(新增,写库 + SQL 向量检索)
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- `backend/scripts/test_embo01_api.py`(探路脚本)
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- `backend/scripts/verify_embedding.py`(全链路验证脚本)
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- `backend/sample_md/`(空目录,测试文件已清)
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### 收尾
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- 验证用测试数据已全部清除:knowledge_items = 0 行,knowledge_embeddings = 0 行,sample_md/ 空。
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- 知识库当前为干净空库,等待真实笔记导入。
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### 顺手核实到的现状(未处理,留待办)
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- episodes 表当前仅 7 行。
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- Phase 2 的「批量导入」前端有入口但从未真实导入过收视数据(制片人确认:是流程上没提醒导入,加上收视表里有测试数据不会删)。属 Phase 2 遗留债,记入 backlog,另行处理,不并入 Phase 3。
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## Task 2 — 知识库管理后台(最小可用版)✅(2026-05-26 完成)
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### 目标
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做一条端到端跑通的链路:上传 .md 笔记 → 解析 yaml frontmatter → 入库(含语义向量)→ 列表展示 → 删除。不改 schema、不碰认证、不引向量索引以外的新依赖。
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### 新增/改动文件(4 次独立 commit)
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| 文件 | 动作 | 说明 |
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| `backend/requirements.txt` | 改 | +python-frontmatter==1.1.0 |
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| `backend/app/services/knowledge_service.py` | 扩展 | +parse_md_file() + delete_item() + list_items() + get_distinct_sources();复用 EmbeddingService |
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| `backend/app/api/knowledge.py` | 新增 | 4 个接口:POST /upload、GET /items、DELETE /items/{id}、GET /sources |
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| `backend/app/main.py` | 改 | +app.include_router(knowledge_router) |
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| `frontend/src/services/knowledgeService.js` | 新增 | 封装 4 个 API 调用 |
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| `frontend/src/pages/KnowledgeBase/KnowledgeBase.jsx` | 重写 | 上传区(Dragger) + 筛选栏(Select) + 列表(Table) + 删除(Popconfirm) |
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### yaml frontmatter 解析映射(按真实样本,写死)
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```python
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# 类型 → source_type(硬映射,不猜测)
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杂志文章/军报 → military_report
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节目文稿 → manuscript
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报题单 → baoti
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# 标题
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名称 或 标题 → title
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# 作者
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作者 或 编导 → author
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# 出处详情(存 JSONB 的 source_detail)
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期刊 + 期号 → 拼接,如"航空知识 2026年第1期"
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# 播出日期
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容错"待补充"等非日期文本 → null
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# 权重
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原样存 JSONB(不展示不排序,Phase 4 排序用)
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# 双链 [[...]]
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_extract_double_brackets() 原样存入 JSONB 预留给 Phase 4
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```
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### 关键设计决策
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1. **source_detail 存 JSONB 不 ALTER**:Task Brief 说"不要新增表字段",`tags` JSONB 列已用于存权重,故 source_detail 也放进来,不 ALTER TABLE。查询时从 `tags->>'source_detail'` 解压。
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2. **来源筛选动态从 DB 取**:`get_distinct_sources()` 查库里所有 `tags->>'source_detail'` DISTINCT 值,下拉选项不写死,新增一本杂志自动出现。
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3. **embedding 复用**:直接调用 `EmbeddingService.embed_single(content_md, embed_type="db")`,1536 维向量已验证,不重写。
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4. **删除 CASCADE**:数据库层已有 `ON DELETE CASCADE`,Python 侧只删 `KnowledgeItem` 即可。
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### 测试结果(已验证)
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| 验收项 | 结果 |
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| 两篇 md 均成功入库 | ✅ id=27(光辉之路)、id=28(超级战舰) |
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| 杂志篇显示作者"钱峰",无播出时间 | ✅ author=钱峰, publish_date=null |
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| 节目篇显示编导"左鑫",播出日期"待补充"不显示 | ✅ author=左鑫, publish_date=null |
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| source_detail 正确存下("航空知识 2026年第1期") | ✅ tags 中可见 |
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| 来源筛选下拉可据此筛 | ✅ /api/knowledge/sources 返回 `航空知识 2026年第1期` |
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| knowledge_embeddings 有对应行(向量已生成) | ✅ 两行,19207/19174 字符(1536 维) |
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| 删除有二次确认,确认后条目+向量一并消失 | ✅ 删除 id=27 验证,embeddings 级联消失 |
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### commit 历史
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- `779429a` feat: 添加 python-frontmatter 依赖用于解析 md yaml frontmatter
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- `7b6ae24` feat: 知识库管理后台上传/列表/删除API,含frontmatter解析
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- `7155a18` feat: 知识库管理前端页面,含上传/列表/筛选/删除
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### 潜在风险
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1. **windows CRLF 警告**:每次 commit 都有 CRLF→LF 警告,不影响功能但难看,属 git 全局配置问题(core.autocrlf),下次提醒用户设一下。
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2. **"待补充"播出日期**:节目文稿的播出日期"待补充"正确存为 null,列表"播出/发表时间"格无值时不显示(render: val || null)。
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3. **删除后 sources 下拉残留**:删除后 `get_distinct_sources()` 重新查会去掉已删条目的 source_detail,正常。
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4. **embo-01 调用失败时整条上传失败**:当前是 try-except 包装,失败时返回 errors 数组,不污染已入库数据(因为单条原子),但前端需要展示 errors 反馈(已实现)。
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