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

import json  # 新增JSON支持

新增方法

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

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

# 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

# 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：

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

定期更新: 建立定期更新知识库的流程
内容质量: 持续优化markdown文档的结构和内容
分类优化: 根据使用情况调整文档类型分类
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。

RAG_JSON_INTEGRATION_SUMMARY.md 5.2 KB História Raw