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README.md

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 #### 1. 全栈式开源系统
 - 全套开源系统：提供完整的前端应用、后台管理,基于MIT协议，开箱即用。
 #### 2. 本地化 RAG 方案
--  基于 **Langchain4j** 框架，支持 Milvus/Weaviate/Qdrant 向量库，结合 BGE-large-zh-v1.5 本地向量化模型 实现高效文档检索与知识库构建。
--  支持 本地 LLM 接入，结合私有知识库实现安全可控的问答系统，避免依赖云端服务的隐私风险。
+- 基于 **Langchain4j** 框架，支持 Milvus/Weaviate/Qdrant 向量库，结合 BGE-large-zh-v1.5 本地向量化模型 实现高效文档检索与知识库构建。
+- 支持 本地 LLM 接入，结合私有知识库实现安全可控的问答系统，避免依赖云端服务的隐私风险。
+- 支持 ollama、vLLm等平台部署模型。
 #### 3. 多模态 AI 引擎与工具集成
 -  智能对话：支持 OpenAI GPT-4、Azure、ChatGLM 等主流模型，内置 SSE/WebSocket 协议实现低延迟交互，兼容 **扣子**、**DIFY** 等平台 API 调用。
 -  **Spring AI MCP** 支持：通过注解快速定义本地工具，支持调用 MCP 广场 的海量 MCP Server 服务，扩展模型能力边界。

ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/src/main/java/org/ruoyi/service/impl/VectorStoreServiceImpl.java

@@ -10,6 +10,9 @@ import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingMatch;
 import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingSearchRequest;
 import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
 import dev.langchain4j.store.embedding.weaviate.WeaviateEmbeddingStore;
+import io.weaviate.client.Config;
+import io.weaviate.client.WeaviateClient;
+import io.weaviate.client.base.Result;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.SneakyThrows;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
@@ -83,10 +86,20 @@ public class VectorStoreServiceImpl implements VectorStoreService {
 
 
     @Override
-    public void removeById(String id, String modelName) {
-        createSchema(id, modelName);
-        // 根据条件删除向量数据
-        embeddingStore.remove(id);
+    @SneakyThrows
+    public void removeById(String id, String modelName)  {
+        String protocol = configService.getConfigValue("weaviate", "protocol");
+        String host = configService.getConfigValue("weaviate", "host");
+        String className = configService.getConfigValue("weaviate", "classname");
+        String finalClassName = className + id;
+        WeaviateClient client = new WeaviateClient(new Config(protocol, host));
+        Result<Boolean> result = client.schema().classDeleter().withClassName(finalClassName).run();
+        if (result.hasErrors()) {
+            log.error("失败删除向量: " + result.getError());
+            throw new ServiceException("失败删除向量数据!");
+        } else {
+            log.info("成功删除向量数据: " + result.getResult());
+        }
     }
 
     /**

ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/knowledge/KnowledgeInfoServiceImpl.java

@@ -179,13 +179,14 @@ public class KnowledgeInfoServiceImpl implements IKnowledgeInfoService {
     Map<String,Object> map = new HashMap<>();
     KnowledgeInfo knowledgeInfo = baseMapper.selectById(id);
     check(knowledgeInfo);
-    map.put("kid",knowledgeInfo.getKid());
+    map.put("kid",knowledgeInfo.getId());
     // 删除向量数据
     vectorStoreService.removeById(String.valueOf(knowledgeInfo.getId()),knowledgeInfo.getVectorModelName());
     // 删除附件和知识片段
     fragmentMapper.deleteByMap(map);
     attachMapper.deleteByMap(map);
     // 删除知识库
+    map.put("kid",knowledgeInfo.getKid());
     baseMapper.deleteByMap(map);
   }