docs: update next-stage plan with daily tasks

Add 2026-01-19 to 2026-01-23 daily task plan aligned
with NER, relation building, and graph pipeline goals.

进度报告.md

@@ -25,6 +25,14 @@
 - ✅ **Docker 部署配置** - Dockerfile + docker-compose.yml
 - ✅ **部署脚本** - deploy.sh（支持 start/stop/restart/logs）
 - ✅ **配置指南文档** - CONFIG_GUIDE.md（环境变量、配置优先级说明）
+- ✅ **接口测试完成** - 验证核心接口可用性
+  - /actuator/health（健康检查）
+  - /auth/register（用户注册）
+  - /auth/login（用户登录）
+  - /api/v1/parse/upload（文档上传）
+  - /api/rag/stats/{documentId}（分块统计）
+  - /api/rag/chunks/{documentId}（分块列表）
+  - /api/rag/query（RAG 问答）
 
 ### 已完成功能（2026-01-16）
 - ✅ pgvector 向量数据库集成（text_chunks, vector_embeddings 表）
@@ -98,10 +106,44 @@ frontend_flutter/
 
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-## 🎯 下一步（按优先级）
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-1. **规则引擎** - 报告生成的核心逻辑（规则DSL定义与执行）
-2. **知识图谱算法** - 实体关系提取与图谱构建
-3. **前端核心页面** - 上传、解析、RAG问答界面实现
-4. **NLP文本分析** - 基于 RAG 的文本理解增强
-5. **前后端联调** - API对接与WebSocket实时通信
+## 🎯 下一阶段实现说明（对照《灵越智报2.0程序设计详解》）
+
+**计划周期：2026-01-19 ~ 2026-01-23**
+
+**目标：跑通“解析文本 → 向量化 → NER → 关系构建 → 图数据库”的完整链路**（设计文档 2.2.2 / 2.3 / 10.2）
+
+**每日任务计划：**
+- **01-19（周一）**：NER 服务接口定义与数据结构；Python NER 服务联调准备（输入/输出格式）
+- **01-20（周二）**：NER 接口打通（ai-service 调用 Python）；实体列表入库到 `graph_nodes`
+- **01-21（周三）**：关系抽取接口（基于实体）；关系入库到 `graph_relations`
+- **01-22（周四）**：图节点/关系查询接口完善；按文档查询与基础校验
+- **01-23（周五）**：端到端验证（上传→解析→NER→关系→图）；问题收敛与文档更新
+
+1. **NER 实体提取（优先级最高）**
+   - 设计要求：两轮处理（实体→关系），离线方案优先（设计文档 2.3.1 / 10.2）
+   - 实施路径：
+     - 在 `ai-service` 增加 NER 接口（HTTP 调用 Python NER 服务）
+     - 输出节点列表 + 关系列表
+     - 写入图数据库（`graph_nodes`/`graph_relations`）
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+2. **关系构建与图结构入库**
+   - 设计要求：常识关系/语义关系/计算关系（设计文档 2.3.2）
+   - 实施路径：
+     - 关系抽取接口（基于 NER 输出）
+     - `graph-service` 提供图节点/关系 CRUD 与按文档查询
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+3. **数据源管理 & 模板基础**
+   - 设计要求：数据源是图节点集合，可编辑替换（设计文档 2.4 / 2.6）
+   - 实施路径：
+     - `data_sources` 表结构与 CRUD
+     - 模板占位符绑定数据源，基础渲染输出
+
+4. **AI 助手路由与问答链路**
+   - 设计要求：意图识别 → 路由 → RAG/图数据库（设计文档 2.7 / 10.1）
+   - 实施路径：
+     - 路由规则与问答入口
+     - DeepSeek/百炼配置稳定化
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+5. **前后端联调**
+   - 上传、解析、RAG、任务中心 UI 对接
+   - WebSocket 实时进度推送