# RAG服务JSON知识库集成更新总结 ## 🎯 更新目标 将RAG服务的`system_guide_docs`初始化从硬编码数据改为使用转换后的`knowledge_base/mom_knowledge.json`文件。 ## ✅ 完成的更新 ### 1. RAG服务代码修改 (`src/services/rag_service.py`) #### 新增导入 ```python import json # 新增JSON支持 ``` #### 新增方法 ```python async def _load_system_guide_from_json(self) -> List[Dict[str, Any]]: """从JSON文件加载系统指南文档""" json_file_path = f"{self.knowledge_base_path}/mom_knowledge.json" try: if not os.path.exists(json_file_path): logger.warning(f"JSON文件不存在: {json_file_path}") return [] with open(json_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: all_documents = json.load(f) # 过滤出适合system_guide的文档类型 system_guide_types = { 'login_guide', 'operation_guide', 'basic_settings', 'system_management', 'personal_center' } system_guide_docs = [] for doc in all_documents: doc_type = doc.get('metadata', {}).get('type', '') if doc_type in system_guide_types: system_guide_docs.append(doc) logger.info(f"从JSON文件加载了 {len(system_guide_docs)} 个系统指南文档") return system_guide_docs except Exception as e: logger.error(f"加载JSON文件失败: {e}") return [] ``` #### 修改初始化方法 ```python async def initialize_default_knowledge(self): """初始化默认知识库""" logger.info("初始化默认知识库") # 从转换后的JSON文件加载系统指南文档 system_guide_docs = await self._load_system_guide_from_json() # 如果JSON文件加载失败,使用备用的硬编码数据 if not system_guide_docs: logger.warning("无法从JSON文件加载系统指南,使用默认数据") system_guide_docs = [ # ... 原有的硬编码数据作为备用 ] ``` ### 2. 智能文档过滤 系统会自动从170个总文档中过滤出适合`system_guide`集合的文档类型: - ✅ `login_guide` - 登录相关指南 (2个文档) - ✅ `operation_guide` - 操作指南 (167个文档) - ✅ `basic_settings` - 基础设置 - ✅ `system_management` - 系统管理 - ✅ `personal_center` - 个人中心 **总计**: 169个system_guide文档 ### 3. 错误处理和向后兼容 - ✅ **文件不存在处理**: 如果JSON文件不存在,记录警告并使用备用数据 - ✅ **加载失败处理**: JSON解析错误时自动回退到硬编码数据 - ✅ **日志记录**: 完整的操作日志,便于调试和监控 - ✅ **向后兼容**: 保留原有的硬编码数据作为fallback机制 ## 📊 测试结果 通过`test_rag_with_json.py`测试验证: ``` ✅ 找到JSON文件: knowledge_base/mom_knowledge.json 📊 JSON文件总文档数: 170 📋 文档类型分布: login_guide: 2 个 operation_guide: 167 个 production_management: 1 个 ✅ 成功加载 169 个system_guide文档 ✅ 知识库初始化成功 ✅ 成功添加 184 个文档块到向量数据库 ``` ## 🎯 功能优势 ### 1. 数据丰富性 - **之前**: 3个硬编码的简单示例文档 - **现在**: 169个来自真实MES操作手册的详细文档 ### 2. 内容质量 - ✅ 专业的系统操作指南 - ✅ 详细的功能描述和操作步骤 - ✅ 真实的业务场景和用例 ### 3. 维护便利性 - ✅ 文档更新只需重新转换markdown文件 - ✅ 无需修改代码即可更新知识库内容 - ✅ 支持版本控制和内容管理 ### 4. 扩展性 - ✅ 支持添加更多文档类型 - ✅ 易于集成其他markdown文档 - ✅ 灵活的文档分类和过滤机制 ## 🔧 使用说明 ### 1. 更新知识库内容 ```bash # 1. 更新markdown文档 # 2. 重新转换为JSON python scripts/md_to_knowledge_converter.py # 3. 重启RAG服务(自动加载新数据) ``` ### 2. 验证加载状态 ```bash # 运行测试脚本验证 python test_rag_with_json.py ``` ### 3. 添加新文档类型 在`_load_system_guide_from_json`方法中的`system_guide_types`集合中添加新类型: ```python system_guide_types = { 'login_guide', 'operation_guide', 'basic_settings', 'system_management', 'personal_center', 'new_type' # 添加新类型 } ``` ## 📈 性能影响 - ✅ **启动性能**: JSON文件加载快速,对启动时间影响微小 - ✅ **内存使用**: 文档数量增加,但结构化存储效率高 - ✅ **查询性能**: 更丰富的内容提供更准确的查询结果 ## 🔄 后续建议 1. **定期更新**: 建立定期更新知识库的流程 2. **内容质量**: 持续优化markdown文档的结构和内容 3. **分类优化**: 根据使用情况调整文档类型分类 4. **监控日志**: 关注加载成功率和查询效果 ## 🎉 总结 RAG服务现在成功集成了真实的MES操作手册数据,从3个示例文档扩展到169个专业文档,大大提升了智能问答系统的知识覆盖面和回答质量。系统保持了良好的向后兼容性和错误处理能力,为未来的知识库扩展奠定了坚实基础。