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# RAG 工具说明
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该目录负责知识构建与向量入库。
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## 目录结构
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```text
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tools/rag/
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├── map/ # 原始地图数据
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├── knowledge_base/
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│ ├── location/ # 地点知识（可选分目录）
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│ ├── pattern/ # 模式知识（任务模板）
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│ ├── rules/ # 规则知识
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│ └── *.ndjson
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├── vector_store/ # Chroma 持久化目录
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├── build_knowledge_base.py # 从 map 构建 ndjson
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└── ingest.py # 入库到 Chroma（多集合 + 兼容集合）
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```
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## 运行前准备
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```bash
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cd /home/huangfukk/DronePlanning
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source backend_service/venv/bin/activate
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export ORIN_IP="localhost"
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```
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并确保 embedding 服务可用（默认 `8090`）：
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```bash
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curl -s http://localhost:8090/v1/embeddings \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"input":["test"]}'
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```
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## 完整流程（可直接执行）
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```bash
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cd /home/huangfukk/DronePlanning
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source backend_service/venv/bin/activate
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# 1) 由 map 构建知识文本
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python tools/rag/build_knowledge_base.py
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# 2) 入库
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python tools/rag/ingest.py
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```
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## 入库结果
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`ingest.py` 会同时写入：
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- 兼容集合：`drone_docs`
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- 新集合：`location_kb`、`pattern_kb`、`rules_kb`
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并在 metadata 中写入 `kb_type`，支持检索时按知识域筛选。
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## 常见问题
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- **Chroma 初始化异常**：先确认使用的是项目 venv，再检查 `tools/rag/vector_store/` 是否损坏（备份后重建）。
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- **连接 embedding 失败**：检查 `ORIN_IP`、端口 8090、以及模型服务是否已启动。
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