增加测试脚本

README.md

@@ -1,49 +1,21 @@
 # wiki_crawler
 
-本仓库主要用于存放和更新dify中wiki_crawler的代码节点的代码
+本仓库主要用于存放wiki_crawler的代码
 
-`git config --local user.email "qinggang.deng@dxc.com"`
+核心依赖 `firecrawl` 和 阿里百炼 的api支持
 
-## 节点返回值格式约定
+完成wiki网页爬取和向量化与知识库查找
 
-节点返回值统一采用json格式，包含以下字段：
 
-- code：状态码，0失败，1成功，2警告
-- msg：状态描述，用于提示调用方
-- data：返回数据，json格式，根据不同节点有不同的字段，若失败则为null
+## 当前状况
 
-## 节点输入输出设计
+1. 当前在我的电脑本地跑，没部署，看chenwei有没有空了教我往我们服务器上，我自己买的学生服务器还没来得及放上去，三月份到期
+2. 这个demo后端只实现了功能没有auth相关的部分，后续可以直接迁移，chenwei那边gtco_ai开一个模块放进去
+3. firecrawl的apikey，我自己的免费试用apikey快用完了，需要准备部署，调查付费
+4. 可演示，但是还没有包装到可以向客户汇报的层次，后续考虑直接用dify做一个工具包装，集成到Done的bot里；或者用chatflow直接包装，里面用节点请求部署好的后端进行知识库查询
 
-- start：启动节点
-  - input：
-    - input
-    - type: ['url'，'task_id'] # 根据输入类型对input进行处理
-  - output：无
-- register：注册节点，涉及sql
-  - input：
-    - url：任务url
-  - output：
-    - task_id：任务id，用于后续查询任务状态
-    - is_new_task：是否为新任务，1表示是，0表示否
-- pending_urls：剩余待处理url，涉及sql
-  - input：
-    - task_id：任务id
-    - limit：最多返回的url数量，默认值为10
-  - output：
-    - urls: 剩余待处理url列表
-- save_results：保存处理结果，涉及sql
-  - input：
-    - task_id：任务id
-    - results：任务结果列表，用于存入数据库
-  - output：
-    - completed：已入库url列表
-    - failed：入库url列表
-    - warnings：入库警告列表
-- message：消息节点，前置一个变量聚合器，不涉及sql操作
-  - input：
-    - msgs：各个节点的msg经过前置节点整合后统一输出
-  - output：
-    - output：整合消息之后输出给end
-- end：结束节点
-  - input：
-    - message节点整合的
+切割逻辑，准确率定义，归结资料，测试设计，mcp服务调用，搜索逻辑，问题分类，流程架构设计，场景假设
+
+整理dify报错，
+
+包装mcp server

scripts/init_db.py

@@ -1,8 +0,0 @@
-import random
-
-# 生成1536 8位随机向量
-def generate_random_vector(dim=1536):
-    return [round(random.uniform(-1, 1), 8) for _ in range(dim)]
-
-data = [generate_random_vector() for _ in range(1000)]
-print(data[0])

scripts/rob.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+import requests
+import json
+import dashscope
+from http import HTTPStatus
+from typing import List, Dict
+
+# ================= 配置区域 =================
+# 1. 设置 DashScope API Key (这里填入你提供的 Key)
+dashscope.api_key = "sk-8b091493de594c5e9eb42f12f1cc5805"
+
+# 2. 本地后端地址 (刚才写的 FastAPI)
+BACKEND_SEARCH_URL = "http://127.0.0.1:8000/api/v2/search"
+
+# 3. 选择模型 (qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max)
+MODEL_NAME = dashscope.Generation.Models.qwen_plus
+# ===========================================
+
+class WikiBot:
+    def __init__(self):
+        self.history = [] #以此保存多轮对话上下文(可选)
+
+    def search_knowledge_base(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[Dict]:
+        """调用本地后端接口检索相关知识"""
+        try:
+            payload = {
+                "query": query,
+                "limit": top_k
+            }
+            # 调用 /api/v2/search，后端会自动做 embedding
+            resp = requests.post(BACKEND_SEARCH_URL, json=payload)
+            
+            if resp.status_code == 200:
+                data = resp.json()
+                if data.get("code") == 1:
+                    return data.get("data", [])
+            
+            print(f"[Warning] 检索失败: {resp.text}")
+            return []
+        except Exception as e:
+            print(f"[Error] 连接后端失败: {e}")
+            return []
+
+    def build_prompt(self, query: str, context_chunks: List[Dict]) -> str:
+        """构建 RAG 提示词"""
+        
+        if not context_chunks:
+            return f"用户问题：{query}\n\n当前知识库中没有找到相关信息，请直接告知用户无法回答。"
+
+        # 拼接参考资料
+        context_str = ""
+        for idx, item in enumerate(context_chunks):
+            # 这里把 source_url 也带上，方便 AI 引用来源
+            source = item.get('source_url', '未知来源')
+            content = item.get('content', '').strip()
+            context_str += f"【参考资料 {idx+1}】(来源: {source}):\n{content}\n\n"
+
+        # 系统提示词 (System Prompt)
+        prompt = f"""你是一个专业的 Wiki 知识库助手。
+请严格根据下方的【参考上下文】来回答用户的【问题】。
+
+要求：
+1. 回答要准确、简洁，并整合不同参考资料中的信息。
+2. 如果【参考上下文】中包含答案，请用自己的话回答，并在句尾标注来源，例如 [参考资料 1]。
+3. 如果【参考上下文】与问题无关或不包含答案，请直接回答：“知识库中暂未收录相关信息”，不要编造答案。
+4. 保持回答格式清晰（可以使用 Markdown）。
+
+====== 参考上下文 开始 ======
+{context_str}
+====== 参考上下文 结束 ======
+
+用户问题：{query}
+"""
+        return prompt
+
+    def chat(self, query: str):
+        """主对话逻辑"""
+        print(f"\n🔍 正在检索知识库...")
+        
+        # 1. 检索
+        chunks = self.search_knowledge_base(query)
+        print(f"✅ 找到 {len(chunks)} 条相关资料")
+
+        # 2. 构建 Prompt
+        prompt = self.build_prompt(query, chunks)
+        
+        # (可选) 调试时打印 prompt 看看给 AI 喂了什么
+        # print(f"DEBUG PROMPT:\n{prompt}\n")
+
+        print("🤖 Wiki助手正在思考...\n" + "-"*30)
+
+        # 3. 调用 DashScope 生成 (流式输出)
+        responses = dashscope.Generation.call(
+            model=MODEL_NAME,
+            messages=[
+                {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
+                {'role': 'user', 'content': prompt}
+            ],
+            result_format='message',  # 设置输出为 message 格式
+            stream=True,              # 开启流式输出
+            incremental_output=True   # 增量输出
+        )
+
+        full_content = ""
+        for response in responses:
+            if response.status_code == HTTPStatus.OK:
+                text = response.output.choices[0]['message']['content']
+                full_content += text
+                print(text, end='', flush=True)
+            else:
+                print(f"\nRequest id: {response.request_id}, Status code: {response.status_code}, error code: {response.code}, error message: {response.message}")
+
+        print("\n" + "-"*30 + "\n")
+
+# ================= 运行入口 =================
+if __name__ == "__main__":
+    bot = WikiBot()
+    print("✨ Wiki 知识库助手已启动 (输入 'q' 或 'exit' 退出)")
+    print("⚠️  请确保后端服务 (main.py) 正在 localhost:8000 运行")
+    
+    while True:
+        user_input = input("\n🙋 请输入问题: ").strip()
+        
+        if user_input.lower() in ['q', 'exit', 'quit']:
+            print("再见！")
+            break
+            
+        if not user_input:
+            continue
+            
+        bot.chat(user_input)