# 📊 灵越智报 2.0 - 当前进度总结

**整体进度：55%**  |  **报告日期：2026-01-19**

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## ✅ 已完成（55%）

### 基础设施
- Spring Boot 3.1.5 单体应用架构（lingyue-starter）
- 数据库（PostgreSQL + pgvector）、缓存（Redis）、消息队列（RabbitMQ）配置完成
- 6大服务模块框架搭建完成

### 核心模块现状
- 📁 文档管理、解析、认证 → 框架完成
- 🤖 AI服务、图谱服务 → 数据层完成，RAG 功能已实现
- 🔍 **RAG 向量化存储** → ✅ 已完成
- 🏷️ **NER 实体识别服务** → ✅ 已完成

### 新增功能（2026-01-19）
- ✅ **NER 服务完整实现**
  - Python FastAPI NER 服务（规则模式，支持扩展 spaCy/Transformers/API）
  - Java NER 客户端（PythonNerClient）
  - NER DTO 类（NerRequest, NerResponse, EntityInfo, RelationInfo 等）
  - NER API 接口（/api/ner/extract, /api/ner/document/{id}）
- ✅ **关系抽取服务**
  - 基于规则的关系抽取（位置邻近性、语义模式匹配）
  - 关系抽取 API（/api/ner/relations）
- ✅ **图数据库服务扩展**
  - GraphNodeService（节点/关系 CRUD、批量操作）
  - 图数据库 API（/api/graph/nodes, /api/graph/relations）
  - 文档节点统计接口
- ✅ **解析流程集成**
  - 文档解析完成事件（DocumentParsedEvent）
  - NER 自动触发监听器
  - 解析 → RAG → NER → 图数据库完整链路
  - NER 服务配置项（ner.python-service.url 等）

### 新增功能（2026-01-17）
- ✅ **单体应用架构重构** - 统一到 lingyue-starter 模块
- ✅ **配置文件统一** - 全部使用 .properties 格式，删除 .yml 文件
- ✅ **MyBatisPlusConfig 统一** - 移除各模块独立配置，集中管理
- ✅ **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）
- ✅ 文本分块服务（智能句子边界切分，500字符/块，50字符重叠）
- ✅ Ollama Embedding 向量化服务（nomic-embed-text 模型）
- ✅ pgvector 向量相似度检索（HNSW 索引，余弦距离）
- ✅ DeepSeek API 客户端（Chat Completion）
- ✅ RAG 核心服务（索引、检索、问答）
- ✅ RAG API Controller（/api/rag/*）
- ✅ 自动索引集成（解析完成后自动建立向量索引）

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## ⚠️ 关键缺失（对照技术预研表）

| 预研项 | 进度 | 表格要求 | 已完成 ✅ | 待实现 ❌ |
|--------|------|----------|-----------|-----------|
| **1️⃣ 规则"智能体"设计** | 35% | 报告生成逻辑规则多样（字符逻辑、语义理解、实体关系多层计算） | Graph Service 架构（9个Repository）<br>规则、模板数据模型<br>数据访问层<br>**RAG 问答服务** | 规则DSL定义与解析<br>规则执行引擎<br>多层计算算法 |
| **2️⃣ 产品定位与功能逻辑** | 40% | 产品交互界面、智能体集群、规则逻辑校验 | 6大后端服务框架<br>Flutter 项目结构<br>路由、主题、基础组件 | 所有前端页面UI<br>智能体集群架构<br>规则校验功能<br>前后端API对接 |
| **3️⃣ 规则智能体模拟** | 40% | 单规则逻辑树构建、规则测试、API记忆化（知识图谱） | TextStorage（文本存储）<br>GraphNode、GraphRelation<br>ParseTask（任务管理）<br>**文本分块、向量存储**<br>**向量相似度检索** | 规则逻辑树算法<br>单规则校验引擎<br>知识图谱构建算法<br>图谱查询与推理 |
| **4️⃣ AI模态体型/OCR** | 60% | AI模态体型、OCR、文本分析代码，NSDK集成 | PaddleOCR Client 接口<br>PDF/Word/Excel 文本提取<br>AI Service 框架<br>Element、Annotation 实体<br>**DeepSeek API 客户端**<br>**Ollama Embedding 服务** | AI模态体模型接入<br>NSDK集成<br>NLP文本分析算法<br>OCR后处理优化 |
| **5️⃣ 前端交互设计** | 15% | AI产品"交互应简单"体验、核心交互功能规划 | Flutter 项目结构<br>路由、主题配置<br>基础组件、业务组件<br>7个页面骨架 | 所有7个核心页面UI<br>页面交互逻辑<br>与后端API对接<br>WebSocket实时通信 |

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## 📁 项目结构

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backend/
├── common/                 # 公共模块（AjaxResult、异常处理、工具类）
├── auth-service/           # 认证服务（JWT、Session、User）
├── document-service/       # 文档管理服务
├── parse-service/          # 解析服务（OCR、PDF/Word/Excel提取、任务中心）
├── ai-service/             # AI服务（DeepSeek客户端）
├── graph-service/          # 图谱服务（RAG、向量检索、知识图谱）
├── notification-service/   # 通知服务（WebSocket）
├── gateway-service/        # 网关服务（JWT过滤器、CORS）
├── lingyue-starter/        # 单体应用启动器（统一配置）
└── sql/                    # 数据库初始化脚本

frontend_flutter/
├── lib/
│   ├── models/             # 数据模型（6个）
│   ├── pages/              # 页面（7个）
│   ├── providers/          # 状态管理（4个）
│   ├── widgets/            # 组件（8个）
│   └── theme/              # 主题配置
└── web/                    # Web 构建产物
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## 🎯 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）✅ 已完成**：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）
  - ✅ NER DTO 类（NerRequest, NerResponse, EntityInfo, RelationInfo 等）
  - ✅ Python FastAPI NER 服务骨架
  - ✅ 实体提取和关系抽取实现（规则模式）
  - ✅ Java PythonNerClient HTTP 客户端
  - ✅ NerServiceImpl 业务逻辑
  - ✅ GraphNodeService 扩展
  - ✅ TextStorageService 集成（自动触发 NER）
- **01-20（周二）**：联调测试与优化；完善错误处理
- **01-21（周三）**：关系抽取优化；增加更多实体类型支持
- **01-22（周四）**：图节点/关系查询接口优化；性能测试
- **01-23（周五）**：端到端验证；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`）

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

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

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