Cursor Agentandhaijd
9c6afcb61a
需求未定稿时可先跑通追问/判定/出方案；槽位与判定树外置 YAML，后续可接 Ragflow。 Co-authored-by: haijd <haijd@163.com>
1.6 KiB
1.6 KiB
鲜境方案引擎 · 通用原型（需求未定稿版）
业务规则还在变时：先搭可配置原型，再按真实需求改 YAML，而不是先写死后台。
策略
- 先跑通：多轮追问（槽位）→ 判定树出组合 → 检索补依据 → 出方案草稿
- 槽位 / 判定树 / 示例知识 全部外置配置，需求变了主要改配置
- 检索默认 Mock（不依赖本机 Ragflow）；有 Ragflow 后改环境变量即可接真库
- 不做大而全后台；控制台能聊天验证闭环即可
本仓库原型包含
| 路径 | 作用 |
|---|---|
engine/ |
FastAPI 方案引擎 + 简易聊天页 |
knowledge/ |
slots.yaml / decision_tree.yaml / 示例检索片段 |
docs/Ragflow实施方案.md |
完整架构说明 |
快速启动
cd /workspace
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r engine/requirements.txt
uvicorn engine.app.main:app --host 0.0.0.0 --port 3847
打开：方案引擎原型
健康检查：GET /api/health
重载业务配置：POST /api/admin/reload-config（改完 YAML 不用重启进程时用）
接真 Ragflow（稍后）
export RETRIEVAL_BACKEND=ragflow
export RAGFLOW_BASE_URL=http://127.0.0.1:9380
export RAGFLOW_API_KEY=...
export RAGFLOW_DATASET_IDS=...
未配置时保持 RETRIEVAL_BACKEND=mock。
需求清晰后怎么补
- 改
knowledge/slots.yaml（追问项） - 改
knowledge/decision_tree.yaml（推荐规则） - 灌真实资料进 Ragflow，切
ragflow后端 - 再加渠道 Webhook / 转人工 / Eval，而不是推倒重来