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# 三阶段实现计划：远端合并 + ZVec集成 + 知识库对话
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## Stage 1: 远端更新合并 & 模型配置集成
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**Goal**: 合并远端的新增功能（项目管理、文件管理、分享等），保留本地的模型配置功能
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**Success Criteria**:
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- 无冲突合并远端代码
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- 本地LLMModelConfig功能完全保留
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- 所有数据库迁移脚本就位
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- 前后端依赖关系正确
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**Tests**:
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- 数据库初始化成功
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- 项目CRUD操作正常
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- 模型配置API正常工作
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**Status**: Complete
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## Stage 2: 删除Graphy + 集成ZVec向量化
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**Goal**: 移除graphy组件，实现ZVec自动向量化（MD文件操作时）
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**Success Criteria**:
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- ✅ 删除所有graphy相关文件和导入
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- ✅ 创建ZVec集成服务
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- ✅ 在文件操作（创建/修改/删除）时自动调用ZVec（仅限MD）
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- ✅ 向量化结果存储到数据库
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**Tests**:
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- 创建MD文件时触发向量化
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- 修改MD文件时重新向量化
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- 删除MD文件时清理向量数据
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- PDF文件不触发向量化
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**Status**: Complete
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## Stage 3: 知识库对话功能
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**Goal**: 基于ZVec向量化的文档，实现大模型知识库对话
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**Success Criteria**:
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- ✅ 创建知识库对话页面/组件
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- ✅ 支持项目选择
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- ✅ 支持LLM模型选择（使用Stage 1的模型配置）
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- ✅ RAG检索+大模型生成对话
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- ✅ 对话历史记录
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**Tests**:
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- 能成功创建对话会话
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- 向量检索返回相关文档
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- 大模型生成回复正常
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- 对话历史保存正确
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**Status**: Complete
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## 关键技术决策
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1. **ZVec集成方式**：通过项目文件监听或API触发（取决于项目架构）
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2. **向量存储**：在DocumentMeta模型中新增embedding字段或创建单独的向量表
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3. **RAG实现**：使用向量相似度检索 + LLMProviderService进行生成
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4. **前端交互**：Chat页面，侧边栏项目/模型选择，消息列表
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## 已有基础
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- ✅ LLMProviderService（多协议支持）
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- ✅ LLMModelConfig模型和API
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- ✅ 项目管理系统
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- ✅ 文件管理系统
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- ✅ 前端框架（React+Ant Design）
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