Coze源碼分析-資源庫-創建知識庫-基礎設施/存儲/安全

6. 基礎設施層

基礎設施層為知識庫創建功能提供底層技術支撐，包括數據存儲、緩存、消息隊列、文檔處理、向量化等核心服務。

6.1 數據存儲服務

6.1.1 MySQL數據庫

文件位置: backend/infra/rdb/mysql.go

// MySQLConfig MySQL配置
type MySQLConfig struct {Host         string `yaml:"host"`Port         int    `yaml:"port"`Username     string `yaml:"username"`Password     string `yaml:"password"`Database     string `yaml:"database"`MaxOpenConns int    `yaml:"max_open_conns"`MaxIdleConns int    `yaml:"max_idle_conns"`MaxLifetime  int    `yaml:"max_lifetime"`
}// NewMySQLConnection 創建MySQL連接
func NewMySQLConnection(config *MySQLConfig) (*gorm.DB, error) {dsn := fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%d)/%s?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local",config.Username, config.Password, config.Host, config.Port, config.Database)db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{Logger: logger.Default.LogMode(logger.Info),NamingStrategy: schema.NamingStrategy{SingularTable: true,},})if err != nil {return nil, fmt.Errorf("連接MySQL失敗: %w", err)}sqlDB, err := db.DB()if err != nil {return nil, fmt.Errorf("獲取SQL DB失敗: %w", err)}// 設置連接池參數sqlDB.SetMaxOpenConns(config.MaxOpenConns)sqlDB.SetMaxIdleConns(config.MaxIdleConns)sqlDB.SetConnMaxLifetime(time.Duration(config.MaxLifetime) * time.Second)return db, nil
}
6.1.2 Redis緩存

文件位置: backend/infra/cache/redis.go

// RedisConfig Redis配置
type RedisConfig struct {Host     string `yaml:"host"`Port     int    `yaml:"port"`Password string `yaml:"password"`DB       int    `yaml:"db"`PoolSize int    `yaml:"pool_size"`
}// NewRedisClient 創建Redis客戶端
func NewRedisClient(config *RedisConfig) *redis.Client {rdb := redis.NewClient(&redis.Options{Addr:     fmt.Sprintf("%s:%d", config.Host, config.Port),Password: config.Password,DB:       config.DB,PoolSize: config.PoolSize,})return rdb
}// KnowledgeCacheManager 知識庫緩存管理器
type KnowledgeCacheManager struct {redisClient *redis.ClientlocalCache  *cache.Cache
}func (c *KnowledgeCacheManager) SetKnowledge(ctx context.Context, knowledge *model.Knowledge) error {// 1. 序列化知識庫數據data, err := json.Marshal(knowledge)if err != nil {return fmt.Errorf("序列化知識庫數據失敗: %w", err)}// 2. 設置Redis緩存cacheKey := fmt.Sprintf("knowledge:%d", knowledge.ID)err = c.redisClient.Set(ctx, cacheKey, data, time.Hour).Err()if err != nil {return fmt.Errorf("設置Redis緩存失敗: %w", err)}// 3. 設置本地緩存c.localCache.Set(cacheKey, knowledge, time.Hour)return nil
}

6.2 文檔處理服務

6.2.1 文檔解析器

文件位置: backend/infra/document/parser.go

// DocumentParser 文檔解析器接口
type DocumentParser interface {Parse(ctx context.Context, file io.Reader, fileType string) (*ParseResult, error)SupportedTypes() []string
}// ParseResult 解析結果
type ParseResult struct {Content   string            `json:"content"`Metadata  map[string]string `json:"metadata"`Sections  []*Section        `json:"sections"`WordCount int               `json:"word_count"`
}// Section 文檔章節
type Section struct {Title   string `json:"title"`Content string `json:"content"`Level   int    `json:"level"`
}// UniversalDocumentParser 通用文檔解析器
type UniversalDocumentParser struct {parsers map[string]DocumentParser
}func (p *UniversalDocumentParser) Parse(ctx context.Context, file io.Reader, fileType string) (*ParseResult, error) {parser, exists := p.parsers[fileType]if !exists {return nil, fmt.Errorf("不支持的文件類型: %s", fileType)}result, err := parser.Parse(ctx, file, fileType)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("解析文檔失敗: %w", err)}return result, nil
}
6.2.2 文檔分片器

文件位置: backend/infra/document/splitter.go

// DocumentSplitter 文檔分片器
type DocumentSplitter struct {maxChunkSize   intoverlapSize    intseparators     []string
}// SplitDocument 分割文檔
func (s *DocumentSplitter) SplitDocument(ctx context.Context, content string) ([]*DocumentSlice, error) {var slices []*DocumentSlice// 1. 按段落分割paragraphs := strings.Split(content, "\n\n")var currentSlice strings.Buildervar currentSize intfor _, paragraph := range paragraphs {paragraphSize := len(paragraph)// 2. 檢查是否需要創建新分片if currentSize+paragraphSize > s.maxChunkSize && currentSize > 0 {// 創建當前分片slice := &DocumentSlice{Content:   currentSlice.String(),WordCount: currentSize,Index:     len(slices),}slices = append(slices, slice)// 重置當前分片currentSlice.Reset()currentSize = 0// 添加重疊內容if s.overlapSize > 0 {overlapContent := s.getOverlapContent(slice.Content, s.overlapSize)currentSlice.WriteString(overlapContent)currentSize = len(overlapContent)}}// 3. 添加段落到當前分片if currentSize > 0 {currentSlice.WriteString("\n\n")currentSize += 2}currentSlice.WriteString(paragraph)currentSize += paragraphSize}// 4. 處理最后一個分片if currentSize > 0 {slice := &DocumentSlice{Content:   currentSlice.String(),WordCount: currentSize,Index:     len(slices),}slices = append(slices, slice)}return slices, nil
}// DocumentSlice 文檔分片
type DocumentSlice struct {Content   string  `json:"content"`WordCount int     `json:"word_count"`Index     int     `json:"index"`Vector    []float32 `json:"vector,omitempty"`
}

6.3 向量化服務

6.3.1 向量化引擎

文件位置: backend/infra/embedding/engine.go

// EmbeddingEngine 向量化引擎接口
type EmbeddingEngine interface {Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error)GetDimension() intGetModel() string
}// OpenAIEmbeddingEngine OpenAI向量化引擎
type OpenAIEmbeddingEngine struct {client    *openai.Clientmodel     stringdimension int
}func (e *OpenAIEmbeddingEngine) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) {// 1. 構建請求req := openai.EmbeddingRequest{Input: texts,Model: openai.EmbeddingModel(e.model),}// 2. 調用OpenAI APIresp, err := e.client.CreateEmbeddings(ctx, req)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("調用OpenAI向量化API失敗: %w", err)}// 3. 提取向量數據vectors := make([][]float32, len(resp.Data))for i, embedding := range resp.Data {vectors[i] = make([]float32, len(embedding.Embedding))for j, val := range embedding.Embedding {vectors[i][j] = float32(val)}}return vectors, nil
}

6.4 向量存儲服務

6.4.1 Milvus向量數據庫

文件位置: backend/infra/searchstore/milvus/client.go

// MilvusClient Milvus客戶端
type MilvusClient struct {client milvus.Clientconfig *MilvusConfig
}// MilvusConfig Milvus配置
type MilvusConfig struct {Host       string `yaml:"host"`Port       int    `yaml:"port"`Username   string `yaml:"username"`Password   string `yaml:"password"`Database   string `yaml:"database"`
}// CreateCollection 創建集合
func (c *MilvusClient) CreateCollection(ctx context.Context, collectionName string, dimension int) error {// 1. 定義字段fields := []*entity.Field{{Name:       "id",DataType:   entity.FieldTypeInt64,PrimaryKey: true,AutoID:     false,},{Name:     "knowledge_id",DataType: entity.FieldTypeInt64,},{Name:     "document_id",DataType: entity.FieldTypeInt64,},{Name:     "slice_id",DataType: entity.FieldTypeInt64,},{Name:     "content",DataType: entity.FieldTypeVarChar,TypeParams: map[string]string{"max_length": "65535",},},{Name:     "vector",DataType: entity.FieldTypeFloatVector,TypeParams: map[string]string{"dim": fmt.Sprintf("%d", dimension),},},}// 2. 創建集合schema := &entity.Schema{CollectionName: collectionName,Description:    "知識庫向量集合",Fields:         fields,}err := c.client.CreateCollection(ctx, schema, entity.DefaultShardNumber)if err != nil {return fmt.Errorf("創建Milvus集合失敗: %w", err)}// 3. 創建索引indexParam := entity.NewIndexIvfFlat(entity.L2, 1024)err = c.client.CreateIndex(ctx, collectionName, "vector", indexParam, false)if err != nil {return fmt.Errorf("創建向量索引失敗: %w", err)}return nil
}// InsertVectors 插入向量
func (c *MilvusClient) InsertVectors(ctx context.Context, collectionName string, data *VectorData) error {// 1. 準備數據ids := make([]int64, len(data.IDs))knowledgeIDs := make([]int64, len(data.IDs))documentIDs := make([]int64, len(data.IDs))sliceIDs := make([]int64, len(data.IDs))contents := make([]string, len(data.IDs))vectors := make([][]float32, len(data.IDs))for i, item := range data.Items {ids[i] = item.IDknowledgeIDs[i] = item.KnowledgeIDdocumentIDs[i] = item.DocumentIDsliceIDs[i] = item.SliceIDcontents[i] = item.Contentvectors[i] = item.Vector}// 2. 構建列數據columns := []entity.Column{entity.NewColumnInt64("id", ids),entity.NewColumnInt64("knowledge_id", knowledgeIDs),entity.NewColumnInt64("document_id", documentIDs),entity.NewColumnInt64("slice_id", sliceIDs),entity.NewColumnVarChar("content", contents),entity.NewColumnFloatVector("vector", dimension, vectors),}// 3. 插入數據_, err := c.client.Insert(ctx, collectionName, "", columns...)if err != nil {return fmt.Errorf("插入向量數據失敗: %w", err)}return nil
}

6.5 消息隊列服務

6.5.1 事件總線

文件位置: backend/infra/eventbus/eventbus.go

// EventBus 事件總線接口
type EventBus interface {Publish(ctx context.Context, topic string, event interface{}) errorSubscribe(topic string, handler EventHandler) errorStart(ctx context.Context) errorStop() error
}// EventHandler 事件處理器
type EventHandler func(ctx context.Context, event interface{}) error// KafkaEventBus Kafka事件總線
type KafkaEventBus struct {producer sarama.SyncProducerconsumer sarama.ConsumerGroupconfig   *KafkaConfighandlers map[string][]EventHandler
}// KafkaConfig Kafka配置
type KafkaConfig struct {Brokers  []string `yaml:"brokers"`GroupID  string   `yaml:"group_id"`Username string   `yaml:"username"`Password string   `yaml:"password"`
}// Publish 發布事件
func (k *KafkaEventBus) Publish(ctx context.Context, topic string, event interface{}) error {// 1. 序列化事件data, err := json.Marshal(event)if err != nil {return fmt.Errorf("序列化事件失敗: %w", err)}// 2. 構建消息msg := &sarama.ProducerMessage{Topic: topic,Value: sarama.StringEncoder(data),Headers: []sarama.RecordHeader{{Key:   []byte("event_type"),Value: []byte(reflect.TypeOf(event).Name()),},{Key:   []byte("timestamp"),Value: []byte(fmt.Sprintf("%d", time.Now().Unix())),},},}// 3. 發送消息_, _, err = k.producer.SendMessage(msg)if err != nil {return fmt.Errorf("發送Kafka消息失敗: %w", err)}return nil
}

6.6 搜索服務

6.6.1 ElasticSearch

文件位置: backend/infra/es/client.go

// ESClient ElasticSearch客戶端
type ESClient struct {client *elasticsearch.Clientconfig *ESConfig
}// ESConfig ElasticSearch配置
type ESConfig struct {Addresses []string `yaml:"addresses"`Username  string   `yaml:"username"`Password  string   `yaml:"password"`Index     string   `yaml:"index"`
}// CreateKnowledgeIndex 創建知識庫索引
func (c *ESClient) CreateKnowledgeIndex(ctx context.Context, indexName string) error {// 1. 定義索引映射mapping := map[string]interface{}{"mappings": map[string]interface{}{"properties": map[string]interface{}{"knowledge_id": map[string]interface{}{"type": "long",},"name": map[string]interface{}{"type":     "text","analyzer": "ik_max_word",},"description": map[string]interface{}{"type":     "text","analyzer": "ik_max_word",},"content": map[string]interface{}{"type":     "text","analyzer": "ik_max_word",},"space_id": map[string]interface{}{"type": "long",},"creator_id": map[string]interface{}{"type": "long",},"created_at": map[string]interface{}{"type": "date",},"status": map[string]interface{}{"type": "integer",},},},"settings": map[string]interface{}{"number_of_shards":   1,"number_of_replicas": 1,"analysis": map[string]interface{}{"analyzer": map[string]interface{}{"ik_max_word": map[string]interface{}{"type":      "ik_max_word","tokenizer": "ik_max_word",},},},},}// 2. 創建索引mappingJSON, _ := json.Marshal(mapping)req := esapi.IndicesCreateRequest{Index: indexName,Body:  strings.NewReader(string(mappingJSON)),}res, err := req.Do(ctx, c.client)if err != nil {return fmt.Errorf("創建ES索引失敗: %w", err)}defer res.Body.Close()if res.IsError() {return fmt.Errorf("創建ES索引失敗: %s", res.String())}return nil
}

6.7 配置管理

6.7.1 配置中心

文件位置: backend/infra/config/config.go

// Config 應用配置
type Config struct {Server    ServerConfig    `yaml:"server"`Database  DatabaseConfig  `yaml:"database"`Redis     RedisConfig     `yaml:"redis"`Kafka     KafkaConfig     `yaml:"kafka"`Milvus    MilvusConfig    `yaml:"milvus"`ES        ESConfig        `yaml:"elasticsearch"`Embedding EmbeddingConfig `yaml:"embedding"`
}// ServerConfig 服務器配置
type ServerConfig struct {Host string `yaml:"host"`Port int    `yaml:"port"`Mode string `yaml:"mode"`
}// DatabaseConfig 數據庫配置
type DatabaseConfig struct {MySQL MySQLConfig `yaml:"mysql"`
}// EmbeddingConfig 向量化配置
type EmbeddingConfig struct {Provider  string `yaml:"provider"`Model     string `yaml:"model"`APIKey    string `yaml:"api_key"`Dimension int    `yaml:"dimension"`
}// LoadConfig 加載配置
func LoadConfig(configPath string) (*Config, error) {// 1. 讀取配置文件data, err := ioutil.ReadFile(configPath)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("讀取配置文件失敗: %w", err)}// 2. 解析YAML配置var config Configerr = yaml.Unmarshal(data, &config)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("解析配置文件失敗: %w", err)}// 3. 環境變量覆蓋err = envconfig.Process("", &config)if err != nil {return nil, fmt.Errorf("處理環境變量失敗: %w", err)}return &config, nil
}

6.8 基礎設施層總結

基礎設施層為知識庫創建功能提供了完整的技術支撐：

  1. 數據存儲: MySQL主數據庫 + Redis緩存
  2. 文檔處理: 多格式文檔解析 + 智能分片
  3. 向量化: OpenAI/本地模型向量化
  4. 向量存儲: Milvus向量數據庫
  5. 搜索引擎: ElasticSearch全文搜索
  6. 消息隊列: Kafka事件驅動
  7. 配置管理: 統一配置中心

這些基礎設施服務通過依賴注入的方式集成到上層業務邏輯中，確保了系統的可擴展性和可維護性。

7. 數據存儲層

7.1 數據庫表結構

knowledge_base 表設計

文件位置：helm/charts/opencoze/files/mysql/schema.sql

真實DDL結構：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `knowledge_base` (`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'knowledge base id',`space_id` bigint NOT NULL COMMENT 'space id',`creator_id` bigint NOT NULL COMMENT 'creator user id',`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'knowledge base name',`description` text NULL COMMENT 'knowledge base description',`icon_uri` varchar(255) NULL COMMENT 'icon uri',`status` int NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT 'status: 1-active, 2-deleted',`embedding_model` varchar(100) NOT NULL COMMENT 'embedding model name',`chunk_size` int NOT NULL DEFAULT 1000 COMMENT 'document chunk size',`chunk_overlap` int NOT NULL DEFAULT 200 COMMENT 'chunk overlap size',`document_count` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'total document count',`total_size` bigint NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'total storage size in bytes',`settings` json NULL COMMENT 'knowledge base settings',`created_at` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'Create Time in Milliseconds',`updated_at` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'Update Time in Milliseconds',PRIMARY KEY (`id`),INDEX `idx_creator_id` (`creator_id`),INDEX `idx_space_id` (`space_id`),INDEX `idx_status` (`status`),INDEX `idx_created_at` (`created_at`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT 'knowledge_base';
knowledge_document 表設計

真實DDL結構：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `knowledge_document` (`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'document id',`knowledge_base_id` bigint NOT NULL COMMENT 'knowledge base id',`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'document name',`file_type` varchar(50) NOT NULL COMMENT 'file type: pdf, txt, docx, etc',`file_size` bigint NOT NULL COMMENT 'file size in bytes',`file_path` varchar(500) NOT NULL COMMENT 'file storage path',`content_hash` varchar(64) NOT NULL COMMENT 'content hash for deduplication',`chunk_count` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'total chunk count',`processing_status` int NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT 'processing status: 1-pending, 2-processing, 3-completed, 4-failed',`error_message` text NULL COMMENT 'error message if processing failed',`metadata` json NULL COMMENT 'document metadata',`created_at` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'Create Time in Milliseconds',`updated_at` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'Update Time in Milliseconds',PRIMARY KEY (`id`),INDEX `idx_knowledge_base_id` (`knowledge_base_id`),INDEX `idx_processing_status` (`processing_status`),INDEX `idx_content_hash` (`content_hash`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT 'knowledge_document';
knowledge_chunk 表設計

真實DDL結構：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `knowledge_chunk` (`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'chunk id',`knowledge_base_id` bigint NOT NULL COMMENT 'knowledge base id',`document_id` bigint NOT NULL COMMENT 'document id',`chunk_index` int NOT NULL COMMENT 'chunk index in document',`content` text NOT NULL COMMENT 'chunk content',`content_hash` varchar(64) NOT NULL COMMENT 'content hash',`token_count` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'token count',`embedding_vector` json NULL COMMENT 'embedding vector data',`metadata` json NULL COMMENT 'chunk metadata',`created_at` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'Create Time in Milliseconds',`updated_at` bigint unsigned NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'Update Time in Milliseconds',PRIMARY KEY (`id`),INDEX `idx_knowledge_base_id` (`knowledge_base_id`),INDEX `idx_document_id` (`document_id`),INDEX `idx_content_hash` (`content_hash`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT 'knowledge_chunk';

表結構特點：

  1. 關聯設計：knowledge_base、knowledge_document和knowledge_chunk通過外鍵關聯，支持級聯查詢
  2. 空間隔離：通過 space_id 實現多租戶數據隔離
  3. JSON存儲：settings、metadata和embedding_vector使用JSON類型，支持復雜結構數據
  4. 狀態管理：knowledge_document表包含處理狀態字段，支持異步處理流程
  5. 索引優化：在關鍵查詢字段上建立索引，優化查詢性能
  6. 字符集：使用 utf8mb4_0900_ai_ci 排序規則，支持完整的Unicode字符集
  7. 向量存儲：支持嵌入向量的JSON存儲，便于語義搜索
  8. 去重機制：通過content_hash實現內容去重

knowledge_base字段詳解：

  • id：自增主鍵，唯一標識每個知識庫
  • space_id：工作空間ID，實現租戶級別的數據隔離
  • creator_id：創建者用戶ID，用于權限控制和查詢優化
  • name：知識庫名稱
  • description：知識庫描述信息
  • icon_uri：知識庫圖標URI
  • status：知識庫狀態（1-活躍，2-已刪除）
  • embedding_model：嵌入模型名稱
  • chunk_size：文檔分塊大小
  • chunk_overlap：分塊重疊大小
  • document_count：文檔總數
  • total_size：總存儲大小（字節）
  • settings：知識庫設置，JSON格式
  • created_at/updated_at：毫秒級時間戳，記錄創建和更新時間

knowledge_document字段詳解：

  • id：自增主鍵，唯一標識每個文檔
  • knowledge_base_id：關聯的知識庫ID
  • name：文檔名稱
  • file_type：文件類型（pdf、txt、docx等）
  • file_size：文件大小（字節）
  • file_path：文件存儲路徑
  • content_hash：內容哈希，用于去重
  • chunk_count：分塊總數
  • processing_status：處理狀態（1-待處理，2-處理中，3-已完成，4-失敗）
  • error_message：處理失敗時的錯誤信息
  • metadata：文檔元數據，JSON格式
  • created_at/updated_at：毫秒級時間戳，記錄創建和更新時間

knowledge_chunk字段詳解：

  • id：自增主鍵，唯一標識每個分塊
  • knowledge_base_id：關聯的知識庫ID
  • document_id：關聯的文檔ID
  • chunk_index：在文檔中的分塊索引
  • content：分塊內容
  • content_hash：內容哈希
  • token_count：令牌數量
  • embedding_vector：嵌入向量數據，JSON格式
  • metadata：分塊元數據，JSON格式
  • created_at/updated_at：毫秒級時間戳，記錄創建和更新時間

7.2 ElasticSearch 索引架構

coze_resource 統一索引

索引設計理念：
Coze平臺采用統一索引策略，將所有資源類型（插件、工作流、知識庫、提示詞、數據庫等）存儲在同一個 coze_resource 索引中，通過 res_type 字段進行類型區分。

知識庫在索引中的映射：

{"mappings": {"properties": {"res_id": {"type": "long","description": "資源ID，對應knowledge_base.id"},"res_type": {"type": "integer", "description": "資源類型，知識庫為4"},"name": {"type": "text","analyzer": "standard","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}},"description": "知識庫名稱，支持全文搜索和精確匹配"},"description": {"type": "text","analyzer": "standard","description": "知識庫描述，支持全文搜索"},"owner_id": {"type": "long","description": "所有者ID，對應creator_id"},"space_id": {"type": "long","description": "工作空間ID"},"embedding_model": {"type": "keyword","description": "嵌入模型名稱"},"document_count": {"type": "integer","description": "文檔數量"},"total_size": {"type": "long","description": "總存儲大小"},"status": {"type": "integer","description": "知識庫狀態"},"create_time": {"type": "long","description": "創建時間戳(毫秒)"},"update_time": {"type": "long","description": "更新時間戳(毫秒)"}}}
}
knowledge_content 內容索引

知識庫內容專用索引：

{"mappings": {"properties": {"chunk_id": {"type": "long","description": "分塊ID"},"knowledge_base_id": {"type": "long","description": "知識庫ID"},"document_id": {"type": "long","description": "文檔ID"},"content": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart","description": "分塊內容，支持中文分詞"},"embedding_vector": {"type": "dense_vector","dims": 1536,"description": "嵌入向量，用于語義搜索"},"metadata": {"type": "object","description": "分塊元數據"},"token_count": {"type": "integer","description": "令牌數量"}}}
}

資源類型常量定義：

const (ResTypePlugin    = 1  // 插件ResTypeWorkflow  = 2  // 工作流ResTypeKnowledge = 4  // 知識庫ResTypePrompt    = 6  // 提示詞ResTypeDatabase  = 7  // 數據庫
)

7.3 數據同步機制

事件驅動的創建同步架構

創建同步流程：

  1. 創建操作觸發：知識庫創建操作觸發創建領域事件
  2. 事件發布：通過事件總線發布 ResourceDomainEvent 創建事件
  3. 事件處理：resourceHandlerImpl 監聽并處理創建事件
  4. 索引建立：將創建操作同步到ElasticSearch，建立相關索引
  5. 向量存儲：同時在向量數據庫中創建知識庫向量空間

創建同步核心代碼：

// 資源創建事件處理器
type resourceHandlerImpl struct {esClient     es.ClientvectorClient vector.Clientlogger       logs.Logger
}// 處理知識庫創建領域事件
func (r *resourceHandlerImpl) HandleKnowledgeCreateEvent(ctx context.Context, event *entity.ResourceDomainEvent) error {if event.OpType != entity.Created {return fmt.Errorf("invalid operation type for create handler: %v", event.OpType)}// 記錄創建操作日志r.logger.InfoCtx(ctx, "Processing knowledge base create event", "knowledge_base_id", event.ResID,"space_id", event.SpaceID,"operator_id", event.OperatorID)// 創建ES索引if err := r.createResourceIndex(ctx, event); err != nil {return fmt.Errorf("create resource index failed: %w", err)}// 創建向量空間if err := r.createVectorSpace(ctx, event); err != nil {r.logger.WarnCtx(ctx, "Failed to create vector space", "knowledge_base_id", event.ResID, "error", err)// 向量空間創建失敗不阻塞主流程}return nil
}// 在索引中創建知識庫
func (r *resourceHandlerImpl) createResourceIndex(ctx context.Context, event *entity.ResourceDomainEvent) error {indexName := "coze_resource"docID := conv.Int64ToStr(event.ResID)// 構建索引文檔document := map[string]interface{}{"res_id": event.ResID,"res_type": 4, // 知識庫類型"name": event.Name,"description": event.Description,"owner_id": event.OperatorID,"space_id": event.SpaceID,"embedding_model": event.EmbeddingModel,"document_count": 0,"total_size": 0,"status": 1,"create_time": event.CreateTime,"update_time": event.UpdateTime,}// 執行索引創建err := r.esClient.Create(ctx, indexName, docID, document)if err != nil {r.logger.ErrorCtx(ctx, "Failed to create knowledge base index", "knowledge_base_id", event.ResID, "error", err)return fmt.Errorf("create knowledge base ES index failed: %w", err)}// 驗證創建結果exists, checkErr := r.esClient.Exists(ctx, indexName, docID)if checkErr != nil {r.logger.WarnCtx(ctx, "Failed to verify creation", "knowledge_base_id", event.ResID, "error", checkErr)} else if !exists {r.logger.ErrorCtx(ctx, "Knowledge base index not found after creation", "knowledge_base_id", event.ResID)return fmt.Errorf("knowledge base creation verification failed")}r.logger.InfoCtx(ctx, "Successfully created knowledge base index", "knowledge_base_id", event.ResID)return nil
}// 創建向量空間
func (r *resourceHandlerImpl) createVectorSpace(ctx context.Context, event *entity.ResourceDomainEvent) error {spaceName := fmt.Sprintf("kb_%d", event.ResID)// 創建向量集合err := r.vectorClient.CreateCollection(ctx, &vector.CreateCollectionRequest{CollectionName: spaceName,Dimension:      1536, // OpenAI embedding維度MetricType:     "COSINE",Description:    fmt.Sprintf("Vector space for knowledge base %d", event.ResID),})if err != nil {return fmt.Errorf("create vector collection failed: %w", err)}r.logger.InfoCtx(ctx, "Successfully created vector space", "knowledge_base_id", event.ResID, "collection_name", spaceName)return nil
}

7.4 知識庫創建操作存儲層設計原則

知識庫創建數據一致性保證
  1. 創建一致性：采用事件驅動模式，保證MySQL創建和ElasticSearch索引建立的最終一致性
  2. 創建冪等性：知識庫創建操作支持重試，避免重復創建導致的數據沖突
  3. 創建事務邊界：知識庫數據庫創建操作和創建事件發布在同一事務中，保證原子性
  4. 創建驗證：知識庫創建完成后驗證數據確實被正確存儲，確保創建操作的完整性
  5. 向量空間創建：確保知識庫創建時同步創建向量存儲空間，維護數據完整性
知識庫創建性能優化策略
  1. 創建索引優化：基于知識庫主鍵ID的創建操作，具有最佳性能
  2. 批量創建：支持批量創建知識庫操作，減少數據庫和ES的操作次數
  3. 異步創建處理：知識庫創建事件處理采用異步模式，不阻塞創建主流程
  4. 創建緩存預熱：創建后及時預熱知識庫相關緩存，提高后續訪問性能
  5. 分批向量創建：向量空間采用分批創建策略，避免大量向量創建時的性能問題
知識庫創建操作擴展性考慮
  1. 分片創建：支持按 space_id 進行分片創建，提高大規模知識庫創建的效率
  2. 創建隊列：使用消息隊列處理知識庫創建事件，支持高并發創建場景
  3. 創建監控：獨立的知識庫創建操作監控，及時發現創建異常
  4. 多存儲協調：協調MySQL、ElasticSearch、向量數據庫等多存儲的創建操作
知識庫創建安全保障
  1. 權限驗證：嚴格的知識庫創建權限驗證，確保只有授權用戶可以創建
  2. 創建審計：完整的知識庫創建操作審計日志，支持創建行為追蹤
  3. 創建限制：實施知識庫創建頻率限制，防止惡意批量創建
  4. 數據備份：創建操作完成后及時備份知識庫數據，支持數據恢復
  5. 向量驗證：創建知識庫時驗證向量空間的創建完整性
  6. 重復檢查：創建前檢查知識庫名稱和配置是否重復，避免沖突

7.5 知識庫創建操作監控和運維

知識庫創建操作監控
// 知識庫創建操作監控指標
type KnowledgeCreateMetrics struct {KnowledgeCreateSuccessCount int64         // 知識庫創建成功次數KnowledgeCreateFailureCount int64         // 知識庫創建失敗次數KnowledgeCreateLatency      time.Duration // 知識庫創建操作延遲LastKnowledgeCreateTime     time.Time     // 最后知識庫創建時間KnowledgeIndexCreateCount   int64         // 知識庫索引創建次數KnowledgeCreateEventCount   int64         // 知識庫創建事件處理次數VectorSpaceCreateCount      int64         // 向量空間創建次數KnowledgeCreateQueueSize    int64         // 知識庫創建隊列大小KnowledgeCreateRateLimit    int64         // 知識庫創建頻率限制觸發次數KnowledgeDuplicateCount     int64         // 知識庫重復創建檢測次數DocumentProcessingCount     int64         // 文檔處理次數EmbeddingGenerationCount    int64         // 向量生成次數
}// 知識庫創建監控指標收集
func (r *resourceHandlerImpl) collectKnowledgeCreateMetrics(ctx context.Context, startTime time.Time, knowledgeID int64, err error) {latency := time.Since(startTime)if err != nil {metrics.KnowledgeCreateFailureCount++log.ErrorCtx(ctx, "knowledge base create failed", "knowledge_id", knowledgeID, "error", err, "latency", latency)} else {metrics.KnowledgeCreateSuccessCount++metrics.KnowledgeCreateLatency = latencymetrics.LastKnowledgeCreateTime = time.Now()log.InfoCtx(ctx, "knowledge base create succeeded", "knowledge_id", knowledgeID, "latency", latency)}
}// 知識庫創建操作健康檢查
func (r *resourceHandlerImpl) knowledgeCreateHealthCheck(ctx context.Context) error {// 檢查數據庫連接if err := r.db.Ping(); err != nil {return fmt.Errorf("database connection failed: %w", err)}// 檢查ES連接if _, err := r.esClient.Ping(ctx); err != nil {return fmt.Errorf("elasticsearch connection failed: %w", err)}// 檢查向量數據庫連接if err := r.vectorClient.Ping(ctx); err != nil {return fmt.Errorf("vector database connection failed: %w", err)}// 檢查知識庫創建隊列狀態if queueSize := r.getKnowledgeCreateQueueSize(); queueSize > 1000 {return fmt.Errorf("knowledge create queue size too large: %d", queueSize)}// 檢查向量空間創建狀態if vectorErrors := r.getVectorSpaceCreateErrors(); len(vectorErrors) > 10 {return fmt.Errorf("too many vector space create errors: %d", len(vectorErrors))}// 檢查創建頻率限制狀態if rateLimitHits := r.getCreateRateLimitHits(); rateLimitHits > 100 {return fmt.Errorf("too many rate limit hits: %d", rateLimitHits)}// 檢查文檔處理隊列狀態if docQueueSize := r.getDocumentProcessingQueueSize(); docQueueSize > 5000 {return fmt.Errorf("document processing queue size too large: %d", docQueueSize)}return nil
}
知識庫創建數據質量保證
  1. 創建一致性檢查：定期驗證MySQL、ElasticSearch和向量數據庫中知識庫創建數據的一致性
  2. 創建完整性驗證：確保知識庫創建操作完全建立了相關數據、索引和向量空間
  3. 向量空間驗證：驗證知識庫創建時向量空間的創建完整性和配置正確性
  4. 創建異常恢復：提供知識庫創建失敗的重試和修復機制
  5. 創建性能監控：監控知識庫創建操作性能，及時發現和解決性能問題
  6. 創建審計追蹤：完整記錄知識庫創建操作的執行過程和結果
  7. 多存儲一致性：確保MySQL、ElasticSearch、向量數據庫等多存儲創建的一致性
  8. 重復檢測：檢測和防止知識庫重復創建，維護數據唯一性
  9. 創建回滾機制：創建失敗時的數據回滾和清理機制
  10. 文檔處理監控：監控知識庫創建過程中的文檔處理和向量化進度
  11. 存儲配額檢查：創建前檢查存儲配額，確保有足夠空間存儲知識庫數據
  12. 嵌入模型驗證：驗證知識庫創建時指定的嵌入模型配置正確性

8. 知識庫創建安全和權限驗證機制

8.1 知識庫創建身份認證

JWT Token驗證：

  • 創建知識庫的所有API請求都需要攜帶有效的JWT Token
  • Token包含用戶ID、工作空間權限等關鍵信息
  • 通過中間件統一驗證Token的有效性和完整性
// 知識庫創建身份驗證中間件
func KnowledgeCreateAuthMiddleware() app.HandlerFunc {return func(c context.Context, ctx *app.RequestContext) {token := ctx.GetHeader("Authorization")if token == nil {ctx.JSON(401, gin.H{"error": "創建知識庫需要登錄認證"})ctx.Abort()return}userInfo, err := validateJWTToken(string(token))if err != nil {ctx.JSON(401, gin.H{"error": "Token無效，無法創建知識庫"})ctx.Abort()return}// 驗證用戶是否有創建知識庫的權限if !userInfo.HasKnowledgeCreatePermission {ctx.JSON(403, gin.H{"error": "用戶無創建知識庫權限"})ctx.Abort()return}ctx.Set("user_id", userInfo.UserID)ctx.Set("space_id", userInfo.SpaceID)ctx.Set("creator_id", userInfo.UserID)ctx.Next()}
}

8.2 知識庫創建工作空間權限控制

空間隔離機制：

  • 每個用戶只能在其所屬工作空間中創建知識庫
  • 通過 space_id 字段實現知識庫創建權限隔離
  • 在知識庫創建操作中強制驗證空間權限
// 知識庫創建工作空間權限驗證
func (s *KnowledgeApplicationService) validateKnowledgeCreateSpacePermission(ctx context.Context, req *service.CreateKnowledgeRequest) error {userSpaceID := ctx.Value("space_id").(int64)// 驗證請求的空間ID是否與用戶所屬空間一致if req.SpaceID != userSpaceID {return errors.New("無權限在該工作空間創建知識庫")}// 檢查工作空間是否允許創建知識庫spaceConfig, err := s.spaceService.GetSpaceConfig(ctx, userSpaceID)if err != nil {return fmt.Errorf("獲取工作空間配置失敗: %w", err)}if !spaceConfig.AllowKnowledgeCreation {return errors.New("該工作空間不允許創建知識庫")}// 檢查工作空間知識庫數量限制knowledgeCount, err := s.getSpaceKnowledgeCount(ctx, userSpaceID)if err != nil {return fmt.Errorf("獲取工作空間知識庫數量失敗: %w", err)}if knowledgeCount >= spaceConfig.MaxKnowledgeCount {return fmt.Errorf("工作空間知識庫數量已達上限: %d", spaceConfig.MaxKnowledgeCount)}// 檢查工作空間存儲配額storageUsage, err := s.getSpaceStorageUsage(ctx, userSpaceID)if err != nil {return fmt.Errorf("獲取工作空間存儲使用量失敗: %w", err)}if storageUsage >= spaceConfig.MaxStorageQuota {return fmt.Errorf("工作空間存儲配額已滿: %d GB", spaceConfig.MaxStorageQuota/1024/1024/1024)}return nil
}

8.3 知識庫創建資源級權限驗證

知識庫創建用戶權限驗證：

  • 嚴格驗證用戶是否具有知識庫創建權限
  • 驗證用戶在指定工作空間的操作權限
  • 通過存儲配額和向量空間權限進行資源級控制
// 知識庫創建權限驗證
func (s *KnowledgeApplicationService) validateKnowledgeCreatePermission(ctx context.Context, req *service.CreateKnowledgeRequest) error {userID := ctx.Value("user_id").(int64)// 驗證用戶是否具有知識庫創建權限hasPermission, err := s.userService.HasKnowledgeCreatePermission(ctx, userID)if err != nil {return fmt.Errorf("驗證知識庫創建權限失敗: %w", err)}if !hasPermission {return errorx.New(errno.ErrKnowledgePermissionCode, errorx.KV(errno.KnowledgeMsgKey, "用戶無知識庫創建權限"),errorx.KV("user_id", userID))}// 驗證工作空間權限spacePermission, err := s.spaceService.CheckUserSpacePermission(ctx, userID, req.SpaceID)if err != nil {return fmt.Errorf("驗證工作空間權限失敗: %w", err)}if !spacePermission.CanCreateKnowledge {return errorx.New(errno.ErrKnowledgeSpacePermissionCode, errorx.KV(errno.KnowledgeMsgKey, "用戶在該工作空間無知識庫創建權限"),errorx.KV("user_id", userID),errorx.KV("space_id", req.SpaceID))}// 檢查用戶創建知識庫頻率限制createCount, err := s.getUserKnowledgeCreateCount(ctx, userID, time.Now().Add(-24*time.Hour))if err != nil {return fmt.Errorf("檢查知識庫創建頻率失敗: %w", err)}if createCount >= 20 { // 24小時內最多創建20個知識庫return errorx.New(errno.ErrKnowledgeCreateRateLimitCode, errorx.KV("user_id", userID),errorx.KV("create_count", createCount))}// 檢查知識庫名稱是否重復exists, err := s.checkKnowledgeNameExists(ctx, req.SpaceID, req.Name)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查知識庫名稱重復失敗: %w", err)}if exists {return errorx.New(errno.ErrKnowledgeNameExistsCode, errorx.KV("knowledge_name", req.Name),errorx.KV("space_id", req.SpaceID))}// 檢查存儲配額storageQuota, err := s.checkStorageQuota(ctx, userID, req.SpaceID)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查存儲配額失敗: %w", err)}if !storageQuota.CanCreate {return errorx.New(errno.ErrKnowledgeStorageQuotaExceededCode, errorx.KV("user_id", userID),errorx.KV("used_storage", storageQuota.UsedStorage),errorx.KV("max_storage", storageQuota.MaxStorage))}// 檢查向量空間權限vectorPermission, err := s.checkVectorSpacePermission(ctx, userID, req.EmbeddingModel)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查向量空間權限失敗: %w", err)}if !vectorPermission.CanCreateSpace {return errorx.New(errno.ErrKnowledgeVectorSpacePermissionCode, errorx.KV("user_id", userID),errorx.KV("embedding_model", req.EmbeddingModel))}return nil
}// 檢查知識庫名稱是否存在
func (s *KnowledgeApplicationService) checkKnowledgeNameExists(ctx context.Context, spaceID int64, name string) (bool, error) {// 檢查同一工作空間下是否存在同名知識庫knowledges, err := s.DomainSVC.ListKnowledges(ctx, &service.ListKnowledgesRequest{SpaceID: spaceID,PageInfo: entity.PageInfo{PageSize: 1},})if err != nil {return false, err}for _, knowledge := range knowledges.Knowledges {if knowledge.Name == name {return true, nil}}return false, nil
}// 檢查存儲配額
func (s *KnowledgeApplicationService) checkStorageQuota(ctx context.Context, userID, spaceID int64) (*StorageQuotaInfo, error) {// 獲取用戶存儲配額信息quota, err := s.storageService.GetUserStorageQuota(ctx, userID)if err != nil {return nil, err}// 獲取當前使用量usage, err := s.storageService.GetUserStorageUsage(ctx, userID)if err != nil {return nil, err}return &StorageQuotaInfo{UsedStorage: usage,MaxStorage:  quota,CanCreate:   usage < quota*0.95, // 使用率不超過95%}, nil
}// 檢查向量空間權限
func (s *KnowledgeApplicationService) checkVectorSpacePermission(ctx context.Context, userID int64, embeddingModel string) (*VectorSpacePermission, error) {// 檢查用戶是否有權限使用指定的嵌入模型modelPermission, err := s.embeddingService.CheckModelPermission(ctx, userID, embeddingModel)if err != nil {return nil, err}// 檢查向量空間創建配額spaceCount, err := s.vectorService.GetUserVectorSpaceCount(ctx, userID)if err != nil {return nil, err}maxSpaces := s.getUserMaxVectorSpaces(userID)return &VectorSpacePermission{CanCreateSpace: modelPermission && spaceCount < maxSpaces,CurrentSpaces:  spaceCount,MaxSpaces:      maxSpaces,}, nil
}

8.4 知識庫創建API訪問控制

創建請求頻率限制：

  • 實現基于用戶的知識庫創建頻率限制
  • 防止惡意批量創建知識庫
  • 支持不同用戶等級的差異化創建限流策略
  • 基于文檔處理能力的動態限流

創建操作安全驗證：

  • 嚴格驗證創建請求的合法性
  • 防止惡意創建和資源濫用攻擊
  • 使用多重安全檢查機制
  • 文檔內容安全掃描和驗證
  • 向量空間創建安全驗證
// 知識庫創建參數驗證
func validateKnowledgeCreateRequest(req *service.CreateKnowledgeRequest) error {if req.SpaceID <= 0 {return errors.New("無效的工作空間ID")}if req.CreatorID <= 0 {return errors.New("無效的創建者ID")}// 驗證知識庫名稱if req.Name == "" {return errors.New("知識庫名稱不能為空")}if len(req.Name) > 100 {return errors.New("知識庫名稱長度不能超過100字符")}// 驗證知識庫描述if req.Description != "" && len(req.Description) > 1000 {return errors.New("知識庫描述長度不能超過1000字符")}// 驗證嵌入模型if req.EmbeddingModel == "" {return errors.New("嵌入模型不能為空")}if !isValidEmbeddingModel(req.EmbeddingModel) {return errors.New("不支持的嵌入模型")}// 驗證分塊策略if req.ChunkStrategy != nil {if req.ChunkStrategy.ChunkSize <= 0 || req.ChunkStrategy.ChunkSize > 8192 {return errors.New("分塊大小必須在1-8192之間")}if req.ChunkStrategy.ChunkOverlap < 0 || req.ChunkStrategy.ChunkOverlap >= req.ChunkStrategy.ChunkSize {return errors.New("分塊重疊大小必須小于分塊大小")}}// 驗證圖標URIif req.IconURI != "" && !isValidIconURI(req.IconURI) {return errors.New("無效的圖標URI格式")}return nil
}// 知識庫創建操作安全檢查
func (s *KnowledgeApplicationService) validateKnowledgeCreateSafety(ctx context.Context, req *service.CreateKnowledgeRequest) error {userID := ctx.Value("user_id").(int64)// 檢查用戶知識庫創建頻率限制createCount, err := s.getUserKnowledgeCreateCount(ctx, userID, time.Now().Add(-24*time.Hour))if err != nil {return fmt.Errorf("檢查知識庫創建頻率失敗: %w", err)}if createCount >= 20 { // 24小時內最多創建20個知識庫return errorx.New(errno.ErrKnowledgeCreateRateLimitCode, errorx.KV("user_id", userID),errorx.KV("create_count", createCount))}// 檢查嵌入模型可用性modelAvailable, err := s.checkEmbeddingModelAvailable(ctx, req.EmbeddingModel)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查嵌入模型可用性失敗: %w", err)}if !modelAvailable {return errors.New("嵌入模型當前不可用")}// 檢查用戶存儲配額storageQuota, err := s.checkUserStorageQuota(ctx, userID)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查用戶存儲配額失敗: %w", err)}if !storageQuota.CanCreateKnowledge {return errorx.New(errno.ErrKnowledgeStorageQuotaExceededCode, errorx.KV("user_id", userID),errorx.KV("used_storage", storageQuota.UsedStorage),errorx.KV("max_storage", storageQuota.MaxStorage))}// 檢查向量數據庫連接vectorDBHealthy, err := s.checkVectorDatabaseHealth(ctx)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查向量數據庫健康狀態失敗: %w", err)}if !vectorDBHealthy {return errors.New("向量數據庫當前不可用，無法創建知識庫")}// 檢查文檔處理服務狀態docProcessorHealthy, err := s.checkDocumentProcessorHealth(ctx)if err != nil {return fmt.Errorf("檢查文檔處理服務狀態失敗: %w", err)}if !docProcessorHealthy {return errors.New("文檔處理服務當前不可用，無法創建知識庫")}return nil
}// 檢查嵌入模型可用性
func (s *KnowledgeApplicationService) checkEmbeddingModelAvailable(ctx context.Context, modelName string) (bool, error) {// 檢查模型是否在支持列表中supportedModels := []string{"text-embedding-ada-002","text-embedding-3-small","text-embedding-3-large","bge-large-zh-v1.5","bge-base-zh-v1.5",}for _, model := range supportedModels {if model == modelName {// 檢查模型服務是否可用return s.embeddingService.IsModelAvailable(ctx, modelName)}}return false, nil
}// 檢查向量數據庫健康狀態
func (s *KnowledgeApplicationService) checkVectorDatabaseHealth(ctx context.Context) (bool, error) {// 發送健康檢查請求到向量數據庫healthCheck := &VectorDBHealthCheck{Timeout: 5 * time.Second,}healthy, err := s.vectorService.HealthCheck(ctx, healthCheck)if err != nil {logs.CtxWarnf(ctx, "Vector database health check failed: %v", err)return false, nil}return healthy, nil
}// 檢查文檔處理服務健康狀態
func (s *KnowledgeApplicationService) checkDocumentProcessorHealth(ctx context.Context) (bool, error) {// 檢查文檔處理隊列狀態queueStatus, err := s.documentService.GetQueueStatus(ctx)if err != nil {logs.CtxWarnf(ctx, "Document processor queue status check failed: %v", err)return false, nil}// 如果隊列積壓過多，認為服務不健康if queueStatus.PendingJobs > 10000 {logs.CtxWarnf(ctx, "Document processor queue overloaded: %d pending jobs", queueStatus.PendingJobs)return false, nil}return true, nil
}// 獲取用戶存儲使用量
func (s *PluginApplicationService) getUserStorageUsage(ctx context.Context, userID int64) (int64, error) {// 查詢用戶所有插件的存儲使用量plugins, err := s.DomainSVC.ListUserPlugins(ctx, userID)if err != nil {return 0, fmt.Errorf("獲取用戶插件列表失敗: %w", err)}var totalSize int64for _, plugin := range plugins {// 計算插件manifest和openapi_doc的存儲大小if plugin.Manifest != nil {totalSize += int64(len(plugin.Manifest))}if plugin.OpenapiDoc != nil {totalSize += int64(len(plugin.OpenapiDoc))}}return totalSize, nil
}// 獲取用戶最大存儲配額
func (s *PluginApplicationService) getMaxStorageQuota(userID int64) int64 {// 根據用戶等級返回不同的存儲配額// 這里簡化處理，實際應該從用戶配置中獲取return 100 * 1024 * 1024 // 100MB
}// URL格式驗證
func isValidURL(urlStr string) bool {u, err := url.Parse(urlStr)return err == nil && u.Scheme != "" && u.Host != ""
}// 插件類型驗證
func isValidPluginType(pluginType common.PluginType) bool {validTypes := []common.PluginType{common.PluginTypeHTTP,common.PluginTypeLocal,}for _, validType := range validTypes {if pluginType == validType {return true}}return false
}

9. 知識庫創建錯誤處理和日志記錄

9.1 知識庫創建分層錯誤處理機制

知識庫創建錯誤分類體系：

// 知識庫創建錯誤類型定義
type KnowledgeCreateErrorType intconst (// 知識庫創建業務錯誤ErrKnowledgeCreateBusiness KnowledgeCreateErrorType = iota + 1000ErrKnowledgeNameExistsErrKnowledgePermissionDeniedErrKnowledgeCreateRateLimitErrKnowledgeInvalidParametersErrKnowledgeEmbeddingModelNotSupportedErrKnowledgeStorageQuotaExceededErrKnowledgeDocumentProcessingFailedErrKnowledgeInvalidFileTypeErrKnowledgeFileSizeExceededErrKnowledgeInvalidChunkSizeErrKnowledgeInvalidIconURIErrKnowledgeInvalidSpaceIDErrKnowledgeDuplicateNameErrKnowledgeVectorSpaceCreateFailed// 知識庫創建系統錯誤ErrKnowledgeCreateSystem KnowledgeCreateErrorType = iota + 2000ErrKnowledgeDatabaseConnectionErrKnowledgeElasticSearchTimeoutErrKnowledgeServiceUnavailableErrKnowledgeCreateEventPublishFailedErrKnowledgeIndexCreateFailedErrKnowledgeTransactionRollbackFailedErrKnowledgeVectorStoreTimeoutErrKnowledgeIDGenerationFailedErrKnowledgeEmbeddingServiceFailedErrKnowledgeContentIndexFailed// 知識庫創建網絡錯誤ErrKnowledgeCreateNetwork KnowledgeCreateErrorType = iota + 3000ErrKnowledgeCreateRequestTimeoutErrKnowledgeCreateConnectionRefusedErrKnowledgeCreateServiceDownErrKnowledgeCreateESConnectionFailedErrKnowledgeVectorDBConnectionFailedErrKnowledgeEmbeddingAPITimeout
)

知識庫創建錯誤處理流程：

  1. 捕獲階段：在知識庫創建各層級捕獲具體錯誤
  2. 包裝階段：添加知識庫創建操作相關上下文信息和錯誤碼
  3. 記錄階段：根據錯誤級別記錄知識庫創建操作日志
  4. 響應階段：返回用戶友好的知識庫創建錯誤信息
  5. 回滾階段：知識庫創建失敗時進行必要的數據回滾操作
  6. 向量處理：處理向量空間創建失敗的錯誤
  7. 重試機制：對于可重試的創建錯誤提供重試建議
  8. 用戶指導：為常見創建錯誤提供解決方案指導

9.2 知識庫創建統一錯誤響應格式

// 知識庫創建錯誤響應結構
type KnowledgeCreateErrorResponse struct {Code         int    `json:"code"`Message      string `json:"message"`Details      string `json:"details,omitempty"`TraceID      string `json:"trace_id"`KnowledgeID  int64  `json:"knowledge_id,omitempty"`Operation    string `json:"operation"`CanRetry     bool   `json:"can_retry"`DocumentsProcessed int    `json:"documents_processed,omitempty"`DocumentsFailed    int    `json:"documents_failed,omitempty"`ValidationErrors   []string `json:"validation_errors,omitempty"`SuggestedFix       string `json:"suggested_fix,omitempty"`FieldErrors        map[string]string `json:"field_errors,omitempty"`VectorSpaceStatus  string `json:"vector_space_status,omitempty"`EmbeddingModel     string `json:"embedding_model,omitempty"`
}// 知識庫創建錯誤處理中間件
func KnowledgeCreateErrorHandlerMiddleware() app.HandlerFunc {return func(c context.Context, ctx *app.RequestContext) {defer func() {if err := recover(); err != nil {traceID := ctx.GetString("trace_id")userID := ctx.GetInt64("user_id")spaceID := ctx.GetInt64("space_id")logs.CtxErrorf(c, "Knowledge base creation panic recovered: %v, userID=%d, spaceID=%d, traceID=%s", err, userID, spaceID, traceID)ctx.JSON(500, KnowledgeCreateErrorResponse{Code:      5000,Message:   "知識庫創建服務器內部錯誤",TraceID:   traceID,Operation: "create_knowledge",CanRetry:  true,SuggestedFix: "請稍后重試，如果問題持續存在請聯系技術支持",})}}()ctx.Next()}
}// 插件創建業務錯誤處理
func handlePluginCreateBusinessError(ctx *app.RequestContext, err error) {traceID := ctx.GetString("trace_id")var response PluginCreateErrorResponseresponse.TraceID = traceIDresponse.Operation = "create_plugin"switch {case errors.Is(err, errno.ErrPluginInvalidParamCode):response.Code = 400response.Message = "插件參數無效"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "請檢查插件名稱、描述、服務器URL等參數是否正確"case errors.Is(err, errno.ErrPluginPermissionCode):response.Code = 403response.Message = "無權限創建插件"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "請確保已登錄且具有插件創建權限"case errors.Is(err, errno.ErrPluginInvalidManifest):response.Code = 400response.Message = "插件清單格式無效"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "請檢查插件清單文件格式是否符合規范"case errors.Is(err, errno.ErrPluginInvalidOpenapi3Doc):response.Code = 400response.Message = "OpenAPI文檔格式無效"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "請檢查OpenAPI文檔格式是否符合OpenAPI 3.0規范"case errors.Is(err, errno.ErrPluginIDExist):response.Code = 409response.Message = "插件ID已存在"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "請使用不同的插件名稱或檢查是否已存在同名插件"case errors.Is(err, errno.ErrPluginCreateRateLimit):response.Code = 429response.Message = "創建操作過于頻繁，請稍后再試"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "請等待一段時間后重試"case errors.Is(err, errno.ErrPluginStorageQuotaExceeded):response.Code = 413response.Message = "存儲配額已滿"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "請清理不需要的插件或升級存儲配額"case errors.Is(err, errno.ErrPluginServerURLNotAccessible):response.Code = 400response.Message = "插件服務器URL不可訪問"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "請檢查服務器URL是否正確且可訪問"default:response.Code = 500response.Message = "插件創建失敗"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "請稍后重試，如果問題持續存在請聯系技術支持"}ctx.JSON(response.Code, response)
}// 插件創建系統錯誤處理
func handlePluginCreateSystemError(ctx *app.RequestContext, err error) {traceID := ctx.GetString("trace_id")var response PluginCreateErrorResponseresponse.TraceID = traceIDresponse.Operation = "create_plugin"switch {case errors.Is(err, errno.ErrPluginDatabaseConnection):response.Code = 500response.Message = "插件數據庫連接失敗"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "數據庫連接異常，請稍后重試"case errors.Is(err, errno.ErrPluginElasticSearchTimeout):response.Code = 500response.Message = "插件索引操作超時"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "搜索服務響應超時，請稍后重試"case errors.Is(err, errno.ErrPluginServiceUnavailable):response.Code = 503response.Message = "插件創建服務暫時不可用"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "服務正在維護中，請稍后重試"case errors.Is(err, errno.ErrPluginCreateEventPublishFailed):response.Code = 500response.Message = "插件創建事件發布失敗"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "事件發布異常，插件已創建但可能影響搜索，請稍后重試"case errors.Is(err, errno.ErrPluginIndexCreateFailed):response.Code = 500response.Message = "插件索引創建失敗"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "搜索索引創建失敗，插件已創建但可能無法搜索到"case errors.Is(err, errno.ErrPluginTransactionRollbackFailed):response.Code = 500response.Message = "插件創建事務回滾失敗"response.CanRetry = falseresponse.SuggestedFix = "數據一致性異常，請聯系技術支持"case errors.Is(err, errno.ErrPluginIDGenerationFailed):response.Code = 500response.Message = "插件ID生成失敗"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "ID生成服務異常，請稍后重試"default:response.Code = 5000response.Message = "插件創建失敗"response.Details = "服務器內部錯誤，請稍后重試"response.CanRetry = trueresponse.SuggestedFix = "系統內部錯誤，請稍后重試或聯系技術支持"}ctx.JSON(response.Code, response)
}

9.3 知識庫創建日志記錄策略

知識庫創建日志級別定義：

  • DEBUG：知識庫創建詳細調試信息，包括參數值、向量處理過程、文檔分塊詳情
  • INFO：知識庫創建關鍵業務流程信息，如創建開始、參數驗證、數據插入、向量空間創建
  • WARN：知識庫創建潛在問題警告，如存儲配額警告、文檔處理警告、向量生成警告
  • ERROR：知識庫創建錯誤信息，包括創建失敗、權限錯誤、向量空間創建失敗
  • FATAL：知識庫創建嚴重錯誤，可能導致數據不一致或向量空間損壞

知識庫創建結構化日志格式：

// 知識庫創建日志記錄示例
func (s *KnowledgeApplicationService) CreateKnowledge(ctx context.Context, req *knowledgeAPI.CreateDatasetRequest) (*knowledgeAPI.CreateDatasetResponse, error) {traceID := generateTraceID()ctx = context.WithValue(ctx, "trace_id", traceID)userID := ctxutil.GetUIDFromCtx(ctx)// 記錄知識庫創建開始logs.CtxInfof(ctx, "CreateKnowledge started, userID=%d, knowledgeName=%s, spaceID=%d, embeddingModel=%s, traceID=%s", userID, req.GetName(), req.GetSpaceID(), req.GetEmbeddingModel(), traceID)startTime := time.Now()defer func() {duration := time.Since(startTime)logs.CtxInfof(ctx, "CreateKnowledge completed, duration=%dms, traceID=%s", duration.Milliseconds(), traceID)}()// 記錄關鍵步驟logs.CtxInfof(ctx, "Validating knowledge create parameters, knowledgeName=%s, embeddingModel=%s, chunkSize=%d, traceID=%s", req.GetName(), req.GetEmbeddingModel(), req.GetChunkSize(), traceID)// 權限驗證日志logs.CtxInfof(ctx, "Validating knowledge create permission, userID=%d, spaceID=%d, traceID=%s", userID, req.GetSpaceID(), traceID)// 存儲配額檢查日志logs.CtxInfof(ctx, "Checking storage quota, userID=%d, traceID=%s", userID, traceID)// 向量空間創建日志logs.CtxInfof(ctx, "Creating vector space, embeddingModel=%s, dimensions=%d, traceID=%s", req.GetEmbeddingModel(), getModelDimensions(req.GetEmbeddingModel()), traceID)// 數據庫創建操作日志logs.CtxInfof(ctx, "Creating knowledge in database, knowledgeName=%s, traceID=%s", req.GetName(), traceID)// ElasticSearch索引創建日志logs.CtxInfof(ctx, "Creating ElasticSearch index, knowledgeID=%d, traceID=%s", knowledgeID, traceID)// 事件發布日志logs.CtxInfof(ctx, "Publishing knowledge create event, knowledgeID=%d, traceID=%s", knowledgeID, traceID)return resp, nil
}// 知識庫創建操作審計日志
func (s *KnowledgeApplicationService) logKnowledgeCreateAudit(ctx context.Context, operation string, knowledgeID int64, details map[string]interface{}) {userID := ctx.Value("user_id").(int64)spaceID := ctx.Value("space_id").(int64)traceID := ctx.Value("trace_id").(string)auditLog := map[string]interface{}{"operation":       operation,"knowledge_id":    knowledgeID,"user_id":         userID,"space_id":        spaceID,"trace_id":        traceID,"timestamp":       time.Now().Unix(),"details":         details,"knowledge_name":  details["knowledge_name"],"embedding_model": details["embedding_model"],"chunk_size":      details["chunk_size"],"chunk_overlap":   details["chunk_overlap"],"vector_space_id": details["vector_space_id"],"storage_used":    details["storage_used"],}logs.CtxInfof(ctx, "Knowledge create audit log: %+v", auditLog)
}// 文檔處理日志記錄
func (s *KnowledgeApplicationService) logDocumentProcessing(ctx context.Context, knowledgeID int64, documentID int64, operation string, details map[string]interface{}) {traceID := ctx.Value("trace_id").(string)docLog := map[string]interface{}{"operation":     operation,"knowledge_id":  knowledgeID,"document_id":   documentID,"trace_id":      traceID,"timestamp":     time.Now().Unix(),"details":       details,"file_name":     details["file_name"],"file_size":     details["file_size"],"chunk_count":   details["chunk_count"],"vector_count":  details["vector_count"],"processing_time": details["processing_time"],}logs.CtxInfof(ctx, "Document processing log: %+v", docLog)
}// 向量空間操作日志
func (s *KnowledgeApplicationService) logVectorSpaceOperation(ctx context.Context, operation string, vectorSpaceID string, details map[string]interface{}) {traceID := ctx.Value("trace_id").(string)vectorLog := map[string]interface{}{"operation":        operation,"vector_space_id":  vectorSpaceID,"trace_id":         traceID,"timestamp":        time.Now().Unix(),"details":          details,"embedding_model":  details["embedding_model"],"dimensions":       details["dimensions"],"vector_count":     details["vector_count"],"index_type":       details["index_type"],}logs.CtxInfof(ctx, "Vector space operation log: %+v", vectorLog)
}

知識庫創建日志內容規范：

  • 請求日志：記錄用戶ID、工作空間ID、知識庫名稱、嵌入模型、分塊策略、TraceID
  • 業務日志：記錄知識庫創建步驟、參數驗證結果、權限驗證結果、向量空間創建過程
  • 性能日志：記錄創建接口響應時間、數據庫插入時間、向量空間創建時間、文檔處理時間
  • 錯誤日志：記錄創建錯誤堆棧、知識庫相關上下文信息、向量處理失敗原因
  • 審計日志：記錄知識庫的創建操作、創建參數、創建結果、關聯的文檔和向量信息
  • 安全日志：記錄創建頻率、權限驗證、存儲配額檢查、可疑創建行為
  • 文檔處理日志：記錄文檔上傳、分塊處理、向量生成、索引創建等詳細過程
  • 向量空間日志：記錄向量空間創建、配置、索引構建、查詢性能等信息

9.4 知識庫創建監控和告警

知識庫創建關鍵指標監控：

  • 創建性能：知識庫創建響應時間、創建成功率、創建QPS、創建吞吐量
  • 資源使用：數據庫連接數、向量空間創建延遲、內存使用率、文檔處理隊列長度
  • 業務指標：知識庫創建成功率、創建頻率分布、不同嵌入模型使用比例、用戶創建活躍度
  • 安全指標：權限驗證通過率、惡意創建嘗試次數、創建頻率限制觸發次數、存儲配額檢查失敗率
  • 質量指標：向量空間創建成功率、文檔處理成功率、嵌入模型響應率、索引創建成功率
  • 存儲指標：存儲使用量、向量數量、文檔數量、索引大小、存儲增長率
  • 向量處理指標：向量生成延遲、向量維度分布、嵌入模型調用次數、向量相似度計算性能

知識庫創建告警策略：

  • 創建失敗率告警：當知識庫創建失敗率超過3%時觸發告警
  • 性能告警：當知識庫創建響應時間超過10秒時觸發告警
  • 資源告警：當數據庫連接數超過80%或向量數據庫連接異常時觸發告警
  • 安全告警：當檢測到異常創建行為或存儲配額濫用時立即觸發告警
  • 數據一致性告警：當MySQL、ES和向量數據庫創建狀態不一致時觸發告警
  • 配額告警：當用戶存儲使用量超過90%時觸發告警
  • 向量服務告警：當嵌入模型服務不可用或響應超時時觸發告警
  • 文檔處理告警：當文檔處理隊列積壓超過閾值時觸發告警
// 知識庫創建監控指標收集
type KnowledgeCreateMetrics struct {CreateSuccessCount      int64         // 創建成功次數CreateFailureCount      int64         // 創建失敗次數CreateLatency           time.Duration // 創建延遲PermissionDeniedCount   int64         // 權限拒絕次數RateLimitCount          int64         // 頻率限制次數ParameterValidationFailCount int64    // 參數驗證失敗次數VectorSpaceCreateLatency time.Duration // 向量空間創建延遲VectorSpaceCreateFailCount int64      // 向量空間創建失敗次數DocumentProcessingLatency time.Duration // 文檔處理延遲EmbeddingGenerationLatency time.Duration // 嵌入生成延遲EmbeddingModelFailCount int64         // 嵌入模型調用失敗次數StorageQuotaExceededCount int64       // 存儲配額超限次數IndexCreateLatency      time.Duration // 索引創建延遲IndexCreateFailCount    int64         // 索引創建失敗次數EventPublishLatency     time.Duration // 事件發布延遲DatabaseInsertLatency   time.Duration // 數據庫插入延遲VectorDatabaseLatency   time.Duration // 向量數據庫操作延遲TotalStorageUsed        int64         // 總存儲使用量TotalVectorCount        int64         // 總向量數量TotalDocumentCount      int64         // 總文檔數量
}// 知識庫創建監控指標上報
func (s *KnowledgeApplicationService) reportCreateMetrics(ctx context.Context, operation string, startTime time.Time, knowledgeID int64, req *knowledgeAPI.CreateDatasetRequest, err error) {latency := time.Since(startTime)if err != nil {metrics.CreateFailureCount++// 根據錯誤類型分類統計switch {case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgePermissionCode):metrics.PermissionDeniedCount++case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeCreateRateLimitCode):metrics.RateLimitCount++case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeInvalidParamCode):metrics.ParameterValidationFailCount++case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeStorageQuotaExceededCode):metrics.StorageQuotaExceededCount++case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeVectorSpaceCreateFailedCode):metrics.VectorSpaceCreateFailCount++case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeEmbeddingModelFailedCode):metrics.EmbeddingModelFailCount++case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeIndexCreateFailedCode):metrics.IndexCreateFailCount++}logs.CtxErrorf(ctx, "Knowledge %s failed, knowledgeName=%s, spaceID=%d, embeddingModel=%s, error=%v, latency=%dms", operation, req.GetName(), req.GetSpaceID(), req.GetEmbeddingModel(), err, latency.Milliseconds())} else {metrics.CreateSuccessCount++metrics.CreateLatency = latency// 記錄知識庫類型統計embeddingModel := req.GetEmbeddingModel()chunkSize := req.GetChunkSize()logs.CtxInfof(ctx, "Knowledge %s succeeded, knowledgeID=%d, knowledgeName=%s, embeddingModel=%s, chunkSize=%d, latency=%dms", operation, knowledgeID, req.GetName(), embeddingModel, chunkSize, latency.Milliseconds())}// 上報到監控系統s.metricsReporter.Report(ctx, "knowledge_create", map[string]interface{}{"operation":       operation,"knowledge_id":    knowledgeID,"knowledge_name":  req.GetName(),"embedding_model": req.GetEmbeddingModel(),"chunk_size":      req.GetChunkSize(),"chunk_overlap":   req.GetChunkOverlap(),"space_id":        req.GetSpaceID(),"success":         err == nil,"latency_ms":      latency.Milliseconds(),"error_type":      getKnowledgeCreateErrorType(err),"vector_dimensions": getModelDimensions(req.GetEmbeddingModel()),"storage_used":    getStorageUsed(ctx, req.GetSpaceID()),})
}// 獲取知識庫創建錯誤類型
func getKnowledgeCreateErrorType(err error) string {if err == nil {return "none"}// 基于知識庫錯誤碼定義switch {case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgePermissionCode):return "permission_denied"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeNameExistsCode):return "knowledge_exists"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeInvalidParamCode):return "invalid_parameters"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeStorageQuotaExceededCode):return "storage_quota_exceeded"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeVectorSpaceCreateFailedCode):return "vector_space_create_failed"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeEmbeddingModelFailedCode):return "embedding_model_failed"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeIndexCreateFailedCode):return "index_create_failed"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeDocumentProcessingFailedCode):return "document_processing_failed"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeVectorDatabaseTimeoutCode):return "vector_database_timeout"case errors.Is(err, errno.ErrKnowledgeCreateRateLimitCode):return "rate_limit_exceeded"default:return "system_error"}
}// 知識庫創建告警檢查
func (s *KnowledgeApplicationService) checkCreateAlerts(ctx context.Context, metrics *KnowledgeCreateMetrics) {// 創建失敗率告警totalCreates := metrics.CreateSuccessCount + metrics.CreateFailureCountif totalCreates > 100 {failureRate := float64(metrics.CreateFailureCount) / float64(totalCreates)if failureRate > 0.03 { // 3%s.alertManager.SendAlert(ctx, &Alert{Level:   "warning",Type:    "knowledge_create_failure_rate",Message: fmt.Sprintf("知識庫創建失敗率過高: %.2f%%", failureRate*100),Metrics: map[string]interface{}{"failure_rate": failureRate,"total_creates": totalCreates,},})}}// 性能告警if metrics.CreateLatency > 10*time.Second {s.alertManager.SendAlert(ctx, &Alert{Level:   "warning",Type:    "knowledge_create_latency",Message: fmt.Sprintf("知識庫創建延遲過高: %dms", metrics.CreateLatency.Milliseconds()),Metrics: map[string]interface{}{"latency_ms": metrics.CreateLatency.Milliseconds(),},})}// 存儲配額告警if metrics.StorageQuotaExceededCount > 10 {s.alertManager.SendAlert(ctx, &Alert{Level:   "critical",Type:    "knowledge_storage_quota_exceeded",Message: fmt.Sprintf("存儲配額超限次數過多: %d", metrics.StorageQuotaExceededCount),Metrics: map[string]interface{}{"quota_exceeded_count": metrics.StorageQuotaExceededCount,},})}// 向量空間創建失敗告警if metrics.VectorSpaceCreateFailCount > 5 {s.alertManager.SendAlert(ctx, &Alert{Level:   "critical",Type:    "knowledge_vector_space_create_failed",Message: fmt.Sprintf("向量空間創建失敗次數過多: %d", metrics.VectorSpaceCreateFailCount),Metrics: map[string]interface{}{"vector_space_fail_count": metrics.VectorSpaceCreateFailCount,},})}// 嵌入模型失敗告警if metrics.EmbeddingModelFailCount > 20 {s.alertManager.SendAlert(ctx, &Alert{Level:   "warning",Type:    "knowledge_embedding_model_failed",Message: fmt.Sprintf("嵌入模型調用失敗次數過多: %d", metrics.EmbeddingModelFailCount),Metrics: map[string]interface{}{"embedding_fail_count": metrics.EmbeddingModelFailCount,},})}
}

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