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📊 灵越智报 2.0 - 当前进度总结

整体进度：45% | 报告日期：2026-01-16

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✅ 已完成（45%）

基础设施

• Spring Boot 3.1.5 单体应用已启动成功
• 数据库、缓存、消息队列配置完成
• 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

新增功能（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（7个Repository） 规则、模板数据模型 数据访问层 RAG 问答服务	规则DSL定义与解析 规则执行引擎 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 Flutter 项目结构 路由、主题、基础组件	所有前端页面UI 智能体集群架构 规则校验功能 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） GraphNode、GraphRelation ParseTask（任务管理） 文本分块、向量存储 向量相似度检索	规则逻辑树算法 单规则校验引擎 知识图谱构建算法 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 PDF/Word 文本提取 AI Service 框架 Element、Annotation 实体 DeepSeek API 客户端 Ollama Embedding 服务	AI模态体模型接入 NSDK集成 NLP文本分析算法 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 路由、主题配置 基础组件、业务组件	所有7个核心页面UI 页面交互逻辑 与后端API对接 WebSocket实时通信

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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
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
4. NLP文本分析 - 基于 RAG 的文本理解增强