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# Knowledge Core 与 Retrieval Core 开发说明
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> 本文档用于团队开发和模块联调，记录 Knowledge Core / Retrieval Core 已经落地的
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> 模块边界、数据模型、接口与使用方式，对应分工表中的杨星萱。
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## 当前实现
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当前已经建立第一条可运行的检索链路：
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Markdown Vault
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→ Markdown Parser（Block 切分 / heading_path / offset）
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→ SQLite（notes / blocks / FTS5）+ sqlite-vec（vec_blocks）
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→ FTS5(BM25) + Vector(cosine) 双路召回
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→ RRF 融合 → Reranker 精排 → Metadata Filter → 分页
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→ Citation + Snippet
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对应代码：
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backend/app/
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├── constants.py EMBEDDING_DIM = 128
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├── config.py Settings（data_dir / db_path / vault_path）
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├── textutils.py 分词、FTS 查询串、摘要片段
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├── repository.py notes / blocks / blocks_fts 读写（领域记录层）
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├── database/
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│ ├── db.py SQLite 连接 + 事务 + 加载 sqlite-vec
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│ └── migrations.py 轻量迁移（建 notes / blocks / blocks_fts / vec_blocks）
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├── knowledge/
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│ └── parser.py Markdown → ParsedNote / NoteBlock
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├── retrieval/
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│ ├── embedding.py EmbeddingProvider 接口 + HashEmbeddingProvider
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│ ├── reranker.py RerankerProvider 接口 + LexicalReranker
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│ ├── vectorstore.py VectorStore 接口 + SqliteVecStore
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│ ├── hybrid.py RRF 融合、分数归一化
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│ └── engine.py RetrievalEngine（编排检索全流程）
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└── services/
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├── note_service.py Note CRUD + 索引编排
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└── index_service.py 全量重建、索引状态、任务查询
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```
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Router（`backend/app/routes.py`）只负责 HTTP 与错误转换；`/api/notes`、`/api/search`、
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`/api/index/*` 已接入上述服务，其余端点仍由对应模块负责。
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## 模块边界
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本模块负责（杨星萱）：
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- Markdown Vault、Note / NoteBlock 数据模型与解析；
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- SQLite 元数据、FTS5 全文检索、sqlite-vec 向量检索；
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- Embedding、Hybrid RAG、RRF、Reranker、Metadata Filter；
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- Citation 与笔记定位；
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- 检索测试数据。
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以下内容保持接口，不在本模块实现：
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- Agent Runtime、Tool Registry、Permission：由 Agent Core 提供；
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- Provider Adapter、多模型协议：由 Model Core 提供；
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- Skill / Plugin 生命周期：由 Extension Core 提供；
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- 文件系统与 API Key 明文读取：由 Rust Host 提供。
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## 数据模型与稳定 ID
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- 笔记元数据存 `notes` 表；正文切成 Block 存 `blocks` 表；`blocks_fts` 是 FTS5 虚拟表；
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`vec_blocks` 是 sqlite-vec 的 `vec0` 虚拟表。
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- 稳定 ID（内容/路径不变则 ID 不变）：
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note_id = "note_" + sha256(rel_path)[:16]
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block_id = "blk_" + sha256(note_id | heading_path | content)[:16]
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citation_id = "cit_" + block_id
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> 注意：MVP 阶段 `note_id` 由相对路径派生，移动文件会改变 ID；后续 `move` 流程会保留原 ID。
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每个 Block 记录 `heading_path`（章节路径）、`start_offset` / `end_offset`（相对原文的
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字符偏移，用于前端跳转高亮）、`content_hash`、`token_count`。
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## 分层依赖
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按团队约定，依赖方向为：
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Router（HTTP/错误转换）
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→ Service（note_service / index_service 编排）
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→ Repository（notes/blocks/FTS5 访问） ← 只在此层访问 SQLite
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→ Retrieval Infra（embedding/reranker/vectorstore） ← vec0 只在 vectorstore 层访问
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- 检索 Executor 调用 `RetrievalEngine`，不直接拼接 FTS5 或 sqlite-vec SQL；
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- 向量实现只在 `retrieval/vectorstore.py`；DB 访问只在 `repository.py`。
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## 分词与中文检索
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FTS5 默认 `unicode61` 不切分中文，因此统一预分词：ASCII 单词 + CJK 单字 + CJK 相邻双字。
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写入与查询走同一套拆分（`textutils.segment` / `textutils.match_query`），实现中文子串/词级召回。
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## Embedding / Reranker（轻量实现，接口可替换）
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当前是「统一接口 + 轻量实现」，后续接入真实模型时替换实例即可，不改变上层调用：
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- `EmbeddingProvider`（`embed_documents` / `embed_query`）→ `HashEmbeddingProvider`：
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确定性特征哈希 + L2 归一化，`dim = 128`，`model_id = "hash-v1"`。
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- `RerankerProvider`（`rerank`）→ `LexicalReranker`：分数归一化 + 词重叠加权，
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`model_id = "lexical-v1"`。
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- `VectorStore`（`upsert` / `delete` / `search` / `clear`）→ `SqliteVecStore`：
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sqlite-vec `vec0`，相似度取余弦 `score = 1 - distance² / 2`。
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## 检索流程
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`RetrievalEngine.search(request)`：
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1. 按 `mode` 收集候选：`fts` / `vector` 各取 Top `CANDIDATE_POOL = 50`；
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2. `hybrid` 用 RRF（`k = 60`）融合两路排序；
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3. Metadata Filter：`folders` / `note_ids` / `tags` / 时间范围；
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4. `hybrid` 再经 Reranker 精排，其余模式按分数排序；
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5. 分数归一化 → 分页 → 组装 `Citation` 与 `Snippet`。
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模块级单例 `engine = RetrievalEngine(HashEmbeddingProvider(), LexicalReranker(), SqliteVecStore())`，
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检索入口统一为 `engine.search(request)`。
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## 接口清单
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### Note
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GET /api/notes?limit=&offset=&folder=&tag=
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POST /api/notes
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GET /api/notes/{note_id}
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PATCH /api/notes/{note_id}
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DELETE /api/notes/{note_id}
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POST /api/notes/{note_id}/move （501，待定语义）
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```
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创建笔记：
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```json
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POST /api/notes
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{"title": "Python 基础", "markdown": "# 变量\n\nPython 是动态类型语言。", "folder": "编程", "tags": ["python"]}
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```
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### Search
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```text
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POST /api/search
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```
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```json
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{"query": "向量数据库", "mode": "hybrid", "limit": 10}
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```
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`mode` 取 `fts` / `vector` / `hybrid`；可选 `folders` / `note_ids` / `tags` / 时间范围 /
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`include_snippet`。结果项含 `score`、`snippet` 与 `citation`（`citation_id`、`file_path`、
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`heading_path`、`start_offset`、`end_offset`）。
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### Index
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```text
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GET /api/index/status
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POST /api/index/rebuild
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GET /api/index/jobs/{job_id}
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```
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重建（MVP 同步执行，直接返回 `completed`）：
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```json
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POST /api/index/rebuild
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{"scope": "all"}
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```
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## 检索测试数据
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样例 Vault 位于 `backend/data/vault/`，覆盖中英文、多级标题、frontmatter、子目录与不同 tags：
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项目说明.md
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编程/Python 基础语法.md
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编程/向量数据库与相似度检索.md
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产品/RAG 检索增强与引用定位.md
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日记/2026-08-27 周会.md
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```
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示例查询：
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POST /api/search {"query": "向量数据库", "mode": "hybrid"} → 命中《向量数据库与相似度检索》
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POST /api/search {"query": "检索", "mode": "fts", "folders": ["产品"]} → 只返回 产品/ 下笔记
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POST /api/search {"query": "向量", "mode": "hybrid", "tags": ["向量"]} → 按 tag 过滤
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## 测试
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```powershell
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cd backend
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uv run pytest -q
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```
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当前 26 个用例通过（单元 + 端到端）。测试通过 `tests/conftest.py` 的 autouse fixture 把
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数据目录/DB/Vault 重定向到临时目录，不读写真实 `backend/data`，任何本机状态下结果确定。
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## 配置
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APP_DATA_DIR 默认 backend/data
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APP_DB_PATH 默认 backend/data/app.db
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APP_VAULT_PATH 默认 backend/data/vault
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运行期生成的 `backend/data/*.db*` 已被 `.gitignore` 忽略，vault 下的 Markdown 测试数据会提交。
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## 接入约定（Agent / 其他模块）
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Agent 通过注册 Tool 接入本模块，不让 Agent Runtime 直接依赖具体实现：
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notes.search / notes.read / notes.create / notes.update / notes.list / notes.move
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rag.search
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- 写操作 Executor 调用 `note_service`，不直接访问 SQLite；
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- 检索 Executor 调用 `engine.search(request)`，不直接拼接 FTS5 或 sqlite-vec SQL。
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## 当前限制与下一步
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- `move` 接口未实现（需确认移动后 `note_id` 是否保持稳定）。
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- Embedding / Reranker 为轻量实现，后续替换为真实模型（接口不变）。
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- 小语料下 hybrid 检索召回偏宽（向量 Top-K 覆盖全部 block），可加相关性阈值收紧。
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- 重建为同步 + 全量，后续接入增量索引与异步任务队列。
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- 检索 Benchmark 待建立。
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