添加search方法

backend/service.py

@@ -156,6 +156,50 @@ class CrawlerService:
                 "failed": len(failed_chunks)
             }
         }
+    def search_knowledge(self, query_embedding: list, task_id: int = None, limit: int = 5):
+        """
+        高性能向量搜索方法
+        :param query_embedding: 问题的向量
+        :param task_id: 可选的任务ID，不传则搜全表
+        :param limit: 返回结果数量
+        """
+
+        
+        with self.db.engine.connect() as conn:
+            # 1. 选择需要的字段
+            # 我们同时返回 task_id，方便在全库搜索时知道来源哪个任务
+            stmt = select(
+                self.db.chunks.c.task_id,
+                self.db.chunks.c.source_url,
+                self.db.chunks.c.title,
+                self.db.chunks.c.content,
+                self.db.chunks.c.chunk_index
+            )
+
+            # 2. 动态添加过滤条件
+            if task_id is not None:
+                stmt = stmt.where(self.db.chunks.c.task_id == task_id)
+
+            # 3. 按余弦距离排序（1 - 余弦相似度）
+            # 距离越小，相似度越高
+            stmt = stmt.order_by(
+                self.db.chunks.c.embedding.cosine_distance(query_embedding)
+            ).limit(limit)
+
+            # 4. 执行并解析结果
+            rows = conn.execute(stmt).fetchall()
+          
+            results = []
+            for r in rows:
+                results.append({
+                    "task_id": r[0],
+                    "source_url": r[1],
+                    "title": r[2],
+                    "content": r[3],
+                    "chunk_index": r[4]
+                })
+          
+            return results
 
 
 crawler_service = CrawlerService()