# 📊 灵越智报 2.0 - 当前进度总结

**整体进度：50%**  |  **报告日期：2026-01-17**

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## ✅ 已完成（50%）

### 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
- **Docker 容器化部署配置完成**

### 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
- 🐳 **容器化部署** → ✅ 已完成

### 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
- ✅ **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）

### 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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## 🐳 部署架构

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docker-compose.yml
├── postgres (PostgreSQL 16 + pgvector)
├── redis (Redis 7)
├── rabbitmq (RabbitMQ 3.13 + Management)
├── lingyue-app (Spring Boot 应用)
└── paddleocr (可选, --profile with-ocr)
```

**快速部署命令：**
```bash
./deploy.sh start           # 启动基础服务
./deploy.sh start-with-ocr  # 启动包含 OCR 的完整服务
./deploy.sh logs            # 查看日志
```

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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<br>**Docker 部署配置** | 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）
├── Dockerfile              # Docker 镜像构建
└── 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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## 🎯 下一步（按优先级）

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