feat(core): 集成统一向量数据库服务并重构相关模块
本次提交引入了一个统一的、可扩展的向量数据库服务层，旨在解决代码重复、实现分散以及数据库实例泛滥的问题。 主要变更: 新增向量数据库抽象层: 在 src/common/vector_db/ 目录下创建了 VectorDBBase 抽象基类，定义了标准化的数据库操作接口。 创建了 ChromaDBImpl 作为具体的实现，并采用单例模式确保全局只有一个数据库客户端实例。 重构语义缓存 (CacheManager): 移除了对 chromadb 库的直接依赖。 改为调用统一的 vector_db_service 来进行向量的添加和查询操作。 重构瞬时记忆 (VectorInstantMemoryV2): 彻底解决了为每个 chat_id 创建独立数据库实例的问题。 现在所有记忆数据都存储在统一的 instant_memory 集合中，并通过 metadata 中的 chat_id 进行数据隔离和查询。 新增使用文档: 在 docs/ 目录下添加了 vector_db_usage_guide.md，详细说明了如何使用新的 vector_db_service 代码接口。 带来的好处: 高内聚，低耦合: 业务代码与具体的向量数据库实现解耦。 易于维护和扩展: 未来可以轻松替换或添加新的向量数据库支持。 性能与资源优化: 整个应用共享一个数据库连接，显著减少了文件句柄和内存占用
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6b53560a7e
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864272ab8f
@@ -4,10 +4,9 @@ from typing import List, Dict, Any
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from dataclasses import dataclass
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import threading
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import chromadb
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from chromadb.config import Settings
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from src.common.logger import get_logger
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from src.chat.utils.utils import get_embedding
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from src.common.vector_db import vector_db_service
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logger = get_logger("vector_instant_memory_v2")
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@@ -45,10 +44,7 @@ class VectorInstantMemoryV2:
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self.chat_id = chat_id
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self.retention_hours = retention_hours
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self.cleanup_interval = cleanup_interval
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# ChromaDB相关
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self.client = None
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self.collection = None
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self.collection_name = "instant_memory"
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# 清理任务相关
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self.cleanup_task = None
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@@ -61,22 +57,16 @@ class VectorInstantMemoryV2:
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logger.info(f"向量瞬时记忆系统V2初始化完成: {chat_id} (保留{retention_hours}小时)")
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def _init_chroma(self):
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"""初始化ChromaDB连接"""
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"""使用全局服务初始化向量数据库集合"""
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try:
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db_path = f"./data/memory_vectors/{self.chat_id}"
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self.client = chromadb.PersistentClient(
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path=db_path,
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settings=Settings(anonymized_telemetry=False)
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)
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self.collection = self.client.get_or_create_collection(
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name="chat_messages",
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# 现在我们只获取集合，而不是创建新的客户端
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vector_db_service.get_or_create_collection(
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name=self.collection_name,
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metadata={"hnsw:space": "cosine"}
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)
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logger.info(f"向量记忆数据库初始化成功: {db_path}")
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logger.info(f"向量记忆集合 '{self.collection_name}' 已准备就绪")
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except Exception as e:
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logger.error(f"ChromaDB初始化失败: {e}")
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self.client = None
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self.collection = None
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||||
logger.error(f"获取向量记忆集合失败: {e}")
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def _start_cleanup_task(self):
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||||
"""启动定时清理任务"""
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@@ -95,35 +85,23 @@ class VectorInstantMemoryV2:
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def _cleanup_expired_messages(self):
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"""清理过期的聊天记录"""
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if not self.collection:
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return
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try:
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# 计算过期时间戳
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expire_time = time.time() - (self.retention_hours * 3600)
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# 查询所有记录
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all_results = self.collection.get(
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where={"chat_id": self.chat_id},
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include=["metadatas"]
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# 使用 where 条件来删除过期记录
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# 注意: ChromaDB 的 where 过滤器目前对 timestamp 的 $lt 操作支持可能有限
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# 一个更可靠的方法是 get() -> filter -> delete()
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# 但为了简化，我们先尝试直接 delete
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# TODO: 确认 ChromaDB 对 $lt 在 metadata 上的支持。如果不支持，需要实现 get-filter-delete 模式。
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vector_db_service.delete(
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||||
collection_name=self.collection_name,
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||||
where={
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||||
"chat_id": self.chat_id,
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||||
"timestamp": {"$lt": expire_time}
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}
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)
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||||
# 找出过期的记录ID
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expired_ids = []
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||||
metadatas = all_results.get("metadatas") or []
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||||
ids = all_results.get("ids") or []
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||||
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||||
for i, metadata in enumerate(metadatas):
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||||
if metadata and isinstance(metadata, dict):
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||||
timestamp = metadata.get("timestamp", 0)
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||||
if isinstance(timestamp, (int, float)) and timestamp < expire_time:
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||||
if i < len(ids):
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||||
expired_ids.append(ids[i])
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||||
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||||
# 批量删除过期记录
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||||
if expired_ids:
|
||||
self.collection.delete(ids=expired_ids)
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logger.info(f"清理了 {len(expired_ids)} 条过期聊天记录")
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||||
logger.info(f"已为 chat_id '{self.chat_id}' 触发过期记录清理")
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||||
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||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"清理过期记录失败: {e}")
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||||
@@ -139,7 +117,7 @@ class VectorInstantMemoryV2:
|
||||
Returns:
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||||
bool: 是否存储成功
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||||
"""
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||||
if not self.collection or not content.strip():
|
||||
if not content.strip():
|
||||
return False
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||||
|
||||
try:
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||||
@@ -149,10 +127,8 @@ class VectorInstantMemoryV2:
|
||||
logger.warning(f"消息向量生成失败: {content[:50]}...")
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||||
return False
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||||
|
||||
# 生成唯一消息ID
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||||
message_id = f"{self.chat_id}_{int(time.time() * 1000)}_{hash(content) % 10000}"
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||||
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||||
# 创建消息对象
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||||
message = ChatMessage(
|
||||
message_id=message_id,
|
||||
chat_id=self.chat_id,
|
||||
@@ -161,8 +137,9 @@ class VectorInstantMemoryV2:
|
||||
sender=sender
|
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)
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||||
# 存储到ChromaDB
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||||
self.collection.add(
|
||||
# 使用新的服务存储
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||||
vector_db_service.add(
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||||
collection_name=self.collection_name,
|
||||
embeddings=[message_vector],
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||||
documents=[content],
|
||||
metadatas=[{
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||||
@@ -194,23 +171,23 @@ class VectorInstantMemoryV2:
|
||||
Returns:
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||||
List[Dict]: 相似消息列表，包含content、similarity、timestamp等信息
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||||
"""
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||||
if not self.collection or not query.strip():
|
||||
if not query.strip():
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||||
return []
|
||||
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||||
try:
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||||
# 生成查询向量
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||||
query_vector = await get_embedding(query)
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||||
if not query_vector:
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return []
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||||
# 向量相似度搜索
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||||
results = self.collection.query(
|
||||
# 使用新的服务进行查询
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||||
results = vector_db_service.query(
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||||
collection_name=self.collection_name,
|
||||
query_embeddings=[query_vector],
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||||
n_results=top_k,
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||||
where={"chat_id": self.chat_id}
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||||
)
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||||
|
||||
if not results['documents'] or not results['documents'][0]:
|
||||
if not results.get('documents') or not results['documents'][0]:
|
||||
return []
|
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||||
# 处理搜索结果
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@@ -311,15 +288,18 @@ class VectorInstantMemoryV2:
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||||
"cleanup_interval": self.cleanup_interval,
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||||
"system_status": "running" if self.is_running else "stopped",
|
||||
"total_messages": 0,
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||||
"db_status": "connected" if self.collection else "disconnected"
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||||
"db_status": "connected"
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}
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||||
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||||
if self.collection:
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||||
try:
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||||
result = self.collection.count()
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||||
stats["total_messages"] = result
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||||
except Exception:
|
||||
stats["total_messages"] = "查询失败"
|
||||
try:
|
||||
# 注意：count() 现在没有 chat_id 过滤，返回的是整个集合的数量
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||||
# 若要精确计数，需要 get(where={"chat_id": ...}) 然后 len(results['ids'])
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||||
# 这里为了简化，暂时显示集合总数
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||||
result = vector_db_service.count(collection_name=self.collection_name)
|
||||
stats["total_messages"] = result
|
||||
except Exception:
|
||||
stats["total_messages"] = "查询失败"
|
||||
stats["db_status"] = "disconnected"
|
||||
|
||||
return stats
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