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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'telephone_pole_226' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-25.2, 3.7, 0.0, 0.0, -0.0, 1.57]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'telephone_pole_227' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-35.1, -3.7, 0.0, 0.0, -0.0, 1.57]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'telephone_pole_230' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [24.6, -41.3, 0.0, 0.0, -0.0, 1.57]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'apartment_86' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [1.573, 27.565, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'fast_food_93' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [28.25, -13.93, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'fire_hydrant_166' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-20.34, -4.38, 0.15, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'ground_plane_0' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [0.0, 0.0, -0.1, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pickup_147' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-36.72, 21.02, 0.0, 0.0, 0.0, -1.57]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pickup_244' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [47.55, -27.5423, 0.0, 0.0, 0.0, -1.5708]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pickup_246' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-12.45, 30.6875, 0.0, 0.0, -0.0, 1.5708]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pickup_249' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-24.9957, -2.55, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_160' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-22.26, -7.39, 0.0, 0.0, -0.0, 0.002426]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_161' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-22.26, -10.46, 0.0, 0.0, -0.0, 0.646469]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_162' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-35.045, -28.058, 0.0, 0.0, -0.0, 2.2678]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_163' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-37.48, -36.76, 0.0, 0.0, -0.0, 1.67752]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_164' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-33.06, -37.17, 0.0, 0.0, -0.0, 0.584309]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_165' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-25.34, -29.166, 0.0, 0.0, -0.0, 2.40377]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_88' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [16.096, 34.82, 0.0, 0.0, -0.0, 2.24546]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_89' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [18.7, 29.33, 0.0, 0.0, -0.0, 0.605226]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'pine_tree_90' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [22.56, 34.58, 0.0, 0.0, -0.0, 0.34397]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'post_office_143' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-26.686, 11.119, 0.0, 0.0, -0.0, 3.14]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'postbox_144' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-28.58, 4.33, 0.15, 0.0, -0.0, 3.14]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'postbox_92' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [24.0, 4.33, 0.15, 0.0, -0.0, 3.14]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'salon_154' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-27.65, -9.35, 0.0, 0.0, -0.0, 3.14]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'salon_84' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [15.7, 9.356, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_169' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-41.3, -3.7, 0.0, 0.0, 0.0, -1.57]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_171' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-11.3, -3.7, 0.0, 0.0, 0.0, -1.57]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_172' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [48.7, -3.7, 0.0, 0.0, 0.0, -1.57]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_174' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-48.7, 3.7, 0.0, 0.0, -0.0, 1.57]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_175' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-18.7, 3.7, 0.0, 0.0, -0.0, 1.57]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_176' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [41.3, 3.7, 0.0, 0.0, -0.0, 1.57]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'stop_light_post_177' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-41.3, 3.7, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model1_1' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-37.6617, -20.0872, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_5' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [8.06137, 6.29462, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
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-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_6' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [31.9781, 5.86941, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model1_8' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [27.8526, -31.0723, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_7' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [31.517, -2.96729, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model1_9' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [0.448999, -17.1905, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_8' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [1.08878, -11.5143, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model1_10' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [11.1354, -29.1096, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_9' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-4.35234, -25.1903, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model3_3' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [14.0061, 1.63948, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model3_4' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [4.2153, -19.7779, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model3_5' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [3.52886, -24.2947, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'ground_plane_0' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [-10.2583, 20.1204, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'telephone_pole_206_clone' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [48.6722, 16.6841, 0.0, 0.0, -0.0, 3.14]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'house_2_125_clone' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [11.3102, -26.491, 0.0, 0.0, -0.0, 3.14]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'house_2_125_clone_clone' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [28.4365, -27.4764, 0.0, 0.0, -0.0, 3.14159]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model1_11' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [13.1838, -29.0718, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model3' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [16.0786, -29.8724, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_10' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [13.4714, -25.2341, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model2_11' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [27.6367, -25.3145, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model1_12' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [27.2798, -29.1869, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}
-{"text": "仿真环境中有一个名为 'text_model3_0' 的物体，其位置和姿态(x, y, z, roll, pitch, yaw)为: [30.5156, -30.1889, 0.0, 0.0, -0.0, 0.0]。"}

scripts/ai_agent/test_rag_score.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import os
+from tools.core.common_functions import read_json_file
+from tools.memory_mag.rag.rag import set_embeddings
+from langchain.vectorstores import Chroma
+
+# 1. 读取 rag_config.json，确保和 groundcontrol 用的是同一套配置
+ai_agent_root = "/home/huangfukk/AI_Agent/scripts/ai_agent"
+rag_config_path = os.path.join(ai_agent_root, "config", "rag_config.json")
+rag_config = read_json_file(rag_config_path)
+
+rag_mag = rag_config["rag_mag"]
+persist_directory = rag_mag["vectorstore_persist_directory"]
+collection_name = rag_mag["collection_name"]           # 应该是 "drone_docs"
+embedding_model_path = rag_mag["embedding_model_path"]
+embedding_type = rag_mag["embedding_framework_type"]   # "llamacpp_embedding" -> 我们要转成 "llamacpp_embeddings"
+
+if embedding_type == "llamacpp_embedding":
+    embedding_type = "llamacpp_embeddings"
+
+# 2. 初始化 embeddings（和正式流程一致）
+model_config = rag_mag.get("model_config_llamacpp", {})
+embeddings = set_embeddings(
+    embedding_model_path=embedding_model_path,
+    embedding_type=embedding_type,
+    model_config=model_config
+)
+
+# 3. 加载向量数据库（同样的目录和 collection_name）
+vector_db = Chroma(
+    persist_directory=persist_directory,
+    embedding_function=embeddings,
+    collection_name=collection_name
+)
+
+# 4. 测试一个你关心的 query，看原始分数
+query = "基础实验楼"  # 你可以换成各种中文地标测试
+docs_and_scores = vector_db.similarity_search_with_score(query, k=5)
+
+print(f"共返回 {len(docs_and_scores)} 条（不加阈值，只看原始分数）：\n")
+for i, (doc, score) in enumerate(docs_and_scores, 1):
+    print(f"=== 结果 {i} ===")
+    print(f"score: {score}")
+    print(f"source: {doc.metadata.get('source', '未知')}")
+    text_preview = doc.page_content[:200].replace("\n", " ")
+    print(f"text : {text_preview}")
+    print("-" * 80)

scripts/ai_agent/tools/memory_mag/rag/map_rag/osm_map/ingest.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 # 该代码用于将本地知识库中的文档导入到ChromaDB中，并使用远程嵌入模型进行向量化
 import os
 from pathlib import Path
+import sys
 import chromadb
 # from chromadb.utils import embedding_functions - 不再需要
 from chromadb.api.types import Documents, EmbeddingFunction, Embeddings, Embeddable
@@ -9,6 +10,7 @@ from rich.progress import track
 import logging
 import requests # 导入requests
 import json # 导入json模块
+from langchain.schema import Document  # ✅ 新增：用于构造 LangChain 文档对象
 
 # 配置日志
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
@@ -16,11 +18,27 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(
 # --- 配置 ---
 # 获取脚本所在目录，确保路径的正确性
 SCRIPT_DIR = Path(__file__).resolve().parent
-KNOWLEDGE_BASE_DIR = SCRIPT_DIR / "knowledge_base"
+KNOWLEDGE_BASE_DIR = Path("/home/huangfukk/AI_Agent/scripts/ai_agent/memory/knowledge_base/map/src_data")
-VECTOR_STORE_DIR = SCRIPT_DIR / "vector_store"
+VECTOR_STORE_DIR = Path("/home/huangfukk/AI_Agent/scripts/ai_agent/memory/knowledge_base/map/vector_store/osm_map1")
 COLLECTION_NAME = "drone_docs"
 # EMBEDDING_MODEL_NAME = "bge-small-zh-v1.5" # 不再需要，模型名在函数内部处理
 
+# ✅ 新增：定位项目根目录并加入 sys.path，方便复用 rag 模块和工具函数
+# 当前文件路径:
+#   .../scripts/ai_agent/tools/memory_mag/rag/map_rag/osm_map/ingest.py
+# 向上 4 级即可到达 scripts/ai_agent
+# parents[0] = map_rag
+# parents[1] = rag
+# parents[2] = memory_mag
+# parents[3] = tools
+# parents[4] = ai_agent  ✅
+PROJECT_ROOT = SCRIPT_DIR.parents[4]  # /home/.../scripts/ai_agent
+if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path:
+    sys.path.append(str(PROJECT_ROOT))
+
+from tools.core.common_functions import read_json_file
+from tools.memory_mag.rag.rag import set_embeddings, build_vector_database
+
 # --- 自定义远程嵌入函数 ---
 class RemoteEmbeddingFunction(EmbeddingFunction[Embeddable]):
     """
@@ -143,51 +161,72 @@ def main():
         logging.warning("在知识库中未找到可处理的文档。")
         return
 
-    # 2. 初始化ChromaDB客户端和远程嵌入函数
+    # ✅ 2. 读取 rag_config.json，使用与在线 RAG 相同的嵌入配置
-    orin_ip = os.getenv("ORIN_IP", "localhost")
+    rag_config_path = PROJECT_ROOT / "config" / "rag_config.json"
-    embedding_api_url = f"http://{orin_ip}:8090/v1/embeddings"
+    logging.info(f"正在读取 RAG 配置: {rag_config_path}")
+    rag_config = read_json_file(str(rag_config_path))
+    if not rag_config or "rag_mag" not in rag_config:
+        logging.error("rag_config.json 中缺少 'rag_mag' 配置，终止入库。")
+        return
 
-    logging.info(f"正在初始化远程嵌入函数，目标服务地址: {embedding_api_url}")
+    rag_mag = rag_config["rag_mag"]
-    embedding_func = RemoteEmbeddingFunction(api_url=embedding_api_url)
 
-    client = chromadb.PersistentClient(path=str(VECTOR_STORE_DIR))
+    # 向量库目录与集合名：保持和后端一致
+    persist_directory = rag_mag["vectorstore_persist_directory"]
+    collection_name = rag_mag.get("collection_name", COLLECTION_NAME)
 
-    # 3. 创建或获取集合
+    # 嵌入模型配置
-    logging.info(f"正在访问ChromaDB集合: {COLLECTION_NAME}")
+    embedding_model_path = rag_mag["embedding_model_path"]
-    collection = client.get_or_create_collection(
+    embedding_type = rag_mag.get("embedding_framework_type", "llamacpp_embedding")
-        name=COLLECTION_NAME,
+    if embedding_type == "llamacpp_embedding":
-        embedding_function=embedding_func
+        embedding_type = "llamacpp_embeddings"  # 与 rag.py 中 set_embeddings 的约定保持一致
+
+    if embedding_type == "llamacpp_embeddings":
+        model_config = rag_mag["model_config_llamacpp"]
+    else:
+        model_config = rag_mag["model_config_huggingFace"]
+
+    logging.info(f"使用嵌入模型: {embedding_model_path}")
+    logging.info(f"向量库目录: {persist_directory}, 集合名: {collection_name}")
+
+    # 3. 初始化嵌入模型（与 rag.py 完全一致）
+    embeddings = set_embeddings(
+        embedding_model_path=embedding_model_path,
+        embedding_type=embedding_type,
+        model_config=model_config
     )
+    if embeddings is None:
+        logging.error("嵌入模型初始化失败，终止入库。")
+        return
 
-    # 4. 将文档向量化并存入数据库
+    # 4. 将 docs_to_ingest 转成 LangChain 的 Document 列表
-    logging.info(f"开始将 {len(docs_to_ingest)} 个文档块入库...")
+    documents = [
+        Document(page_content=doc["text"], metadata=doc["metadata"])
+        for doc in docs_to_ingest
+    ]
+    logging.info(f"准备入库的文档块数量: {len(documents)}")
 
-    # 为了避免重复添加，可以先检查
+    # 5. 使用 rag.py 的 build_vector_database 构建/覆盖向量库
-    # (这里为了简单，我们每次都重新添加，生产环境需要更复杂的逻辑)
+    vector_db = build_vector_database(
-    
+        documents=documents,
-    doc_texts = [doc['text'] for doc in docs_to_ingest]
+        embeddings=embeddings,
-    metadatas = [doc['metadata'] for doc in docs_to_ingest]
+        persist_directory=persist_directory,
-    ids = [f"doc_{KNOWLEDGE_BASE_DIR.name}_{i}" for i in range(len(doc_texts))]
+        collection_name=collection_name
+    )
+    if vector_db is None:
+        logging.error("构建向量数据库失败。")
+        return
 
+    # ✅ 打印统计信息，确认入库成功
     try:
-        # ChromaDB的add方法会自动处理嵌入
+        count = vector_db._collection.count()  # Chroma 内部集合统计
-        collection.add(
+    except Exception:
-            documents=doc_texts,
+        count = None
-            metadatas=metadatas,
+    logging.info(f"数据库中现在有 {count if count is not None else '未知'} 个条目。")
-            ids=ids
-        )
-        logging.info("所有文档块已成功入库！")
-    except Exception as e:
-        logging.error(f"向ChromaDB添加文档时出错: {e}")
-
-
-    # 验证一下
-    count = collection.count()
-    logging.info(f"数据库中现在有 {count} 个条目。")
 
     print("\n✅ 数据入库完成！")
     print(f"知识库位于: {KNOWLEDGE_BASE_DIR}")
-    print(f"向量数据库位于: {VECTOR_STORE_DIR}")
+    print(f"向量数据库位于: {persist_directory}")
 
 
 if __name__ == "__main__":