ruoyi-ai/RAG_TEST_REPORT_2026-07-20.md

RAG 完整修复与全量验收报告

验收时间：2026-07-21（Asia/Shanghai）
验收对象：当前未提交工作区（保留原有改动）

结论

计划内的 1–15 项工程缺陷已完成代码修复，默认 Maven 构建已从“跳过测试”改为真实执行测试。全仓 37 个 reactor 模块测试成功，ruoyi-chat 49/49 通过，两个前端生产构建通过，git diff --check 通过。

本机已运行 MySQL、Redis、MinIO 和 Weaviate 1.30.0；Milvus/Qdrant 容器以及有效的 embedding/chat/rerank provider 凭证不存在，因此这三项真实 provider/存储引擎冒烟被标记为环境限制，不影响确定性代码验收。

1–15 项验收

#	状态	修复/证据
1	通过	Markdown/Java/字符分片的边界、空文档、超长块回归通过。
2	通过	Supervisor 每轮仅保留一个 RAG 入口，不再用已含 RAG 的 prompt 重复检索。
3	通过	历史消息进入 Supervisor prompt，检索 query 与最终 prompt 分离。
4	通过	fid 稳定 ID 贯穿 DB/三种向量库/RRF，融合去重回归通过。
5	通过	aiflow vector/hybrid 复用统一检索服务；graph 明确返回不支持，不再伪装为 vector。
6	通过	重解析改为先写新 fid、再清旧向量、最后替换 DB；失败补偿新向量；删片段/附件/库遇向量删除失败即中止。
7	通过	embedding/rerank provider 使用 prototype 实例，工厂缓存可按模型刷新，避免跨配置污染。
8	通过	similarityThreshold 仅用于粗召回；rerankScoreThreshold 仅在 rerank 真实成功后生效，回归测试通过。
9	通过	默认配置和 Compose 统一为 Weaviate 1.30.0、28080:8080。
10	通过	三种策略均使用 embedAll；Weaviate batch objects、Milvus addAll、Qdrant addAll。
11	通过	upload/parse/retrieval 权限保留，parse/retrieval 增加分布式防重复提交，upload 由现有知识库+文件名唯一约束兜底。
12	通过	分隔符使用字面量语义，`
13	通过	hybrid 通道失败可降级到 vector；所有可用通道都失败时抛出明确业务异常。
14	通过	Weaviate client 稳定懒加载单例；schema 仅在已存在或创建成功后进入缓存。
15	通过	工厂新增严格 getStrategy(type)，知识库 vectorModel 优先，空值才回退全局，非法值直接报错。

其他完成项

• 多知识库并行检索，按 kid + docId + fid 去重，统一上限和字符预算。
• 5 分钟短 TTL 检索缓存，key 覆盖检索参数，知识数据变更主动失效。
• rerank 仅保留 provider 实际返回的文档。
• 知识库文档数改为 group-by 查询，消除该 N+1。
• Milvus/Qdrant/Weaviate 的删 collection/doc/fid 语义对齐；Milvus 删库改为 drop collection。
• MCP npx 根据操作系统解析，支持系统属性/环境变量覆盖。
• fid 非空唯一、doc_id varchar(32)、租户/用户索引与可重复执行迁移脚本已提供。
• 用户端聊天页已接入知识库列表和最小选择器。

测试记录

检查	结果
mvn -Pdev test	37/37 reactor 模块 SUCCESS；ruoyi-chat 49/49
mvn -Pdev -pl ruoyi-modules/ruoyi-aiflow -am -DskipTests compile	21/21 SUCCESS
ruoyi-web: pnpm build	SUCCESS，2621 modules transformed
ruoyi-admin: pnpm build	SUCCESS，10/10 build tasks
git diff --check	SUCCESS，无空白错误
Weaviate/MySQL/Redis/MinIO	Docker 服务运行，Weaviate 1.30.0 映射 28080
三向量库 Docker 集成	SUCCESS；Weaviate 1.30.0、Milvus 2.5.7、Qdrant 1.17.0 真实写入/检索/删除测试 3/3 通过
真实 embedding/chat/rerank	环境限制：当前配置为无效/占位凭证

本轮未创建新的 codex_rag_verify_ 持久化数据；上一轮验收数据已清理，未动现有非测试数据。

2026-07-21 三向量库 Docker 补充验收

• 启动并保留 ruoyi-rag-milvus、ruoyi-rag-milvus-etcd、ruoyi-rag-milvus-minio、ruoyi-rag-qdrant，四个容器健康检查均为 healthy。
• Milvus 专用 MinIO 仅在 Docker 内网可达，没有占用宿主机 9000/9001；Milvus 映射 19530/9091，Qdrant 映射 6333/6334。
• ThreeVectorStoresDockerIT 使用 32 维确定性 embedding，对三库逐一验证 batch write、vector search、fid delete、docId delete 和 drop collection，3/3 通过。
• 首轮测试发现 Milvus autoFlush=false 导致批量写入后不可立即检索、元数据删除不可立即见；改为写入和删除返回前 flush 后通过。
• 清理后 Weaviate/Qdrant 的 CodexRagVerify* collection 计数均为 0，Milvus collection 也由测试 finally 成功 drop；本轮未写入 MySQL 或 OSS 测试数据。