Simon
facc04aa65
本提交为 .git 对象库损坏后的重建提交，内容等价于原先三个本地提交 （5e2fd4c2 / 57a53c98 / 5d7e1873）的累积结果，未做任何额外改动。 一、docs 结构整改（整改 #14） 根因：重构时新结构为 untracked 文件，执行 git stash（未带 -u）未纳入， 随后 git reset 拉回 HEAD 旧 tracked 树，导致旧树复活、新旧两棵目录 树并存于 docs/，共 791 文件、双分类体系冲突。 修复动作： - b2 同名异主题文件改名迁移保全 9 个 - C 类 39 个孤立文件按主题正确归类 - A/B1 类 222 个重复文件删除（新结构已有内容副本） - 9 个旧独有空目录删除 - 270 处内部引用按 verified 映射改写 - 整改记录 #14 登记于 04-运维文档/部署运维 结果：docs 791 → 569 文件，顶层仅规范 8 类 + 治理文件，单树恢复。 残留：约 20 处指向从未存在文件的陈旧死链，归入独立文档卫生任务。 二、compose 双目录对齐（消除踩坑 A） - docker-compose.yml：nginx 前端挂载全部由根目录 frontend-*/dist 改为 src/frontend-*/dist（h5 / agent / admin / terminal） - docker-compose.dev.yml：dev 服务 build context 与卷同步改 src/ - 效果：本地 docker compose up 不再把根目录 stale dist 挂回， 与线上一致，分叉隐患消除（已 docker compose config 校验通过） 防复发铁律： - 重构须提交；仓库修复须 git stash -u 或先 commit - 新结构须 git add 并提交，避免再次 untracked 复活 - H5 改动只动 src/frontend-h5/，禁改根目录遗留 frontend-*/
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IT客服机器人技术工作交接文档
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1. 系统架构与部署
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1.1 系统架构图
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架构描述：
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接入：企业微信
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知识库：RAGFLOW（Dify知识库为辅）
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工作流：Dify的workflow
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消息传递：企业微信--B端智能体--dify2openai--dify
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---------企微接口-B端智能体-dify2openai接口补充--------
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对应dify2openai的接口标准联系JG、dify2openai这边搭建与代码修改--CF
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【案例：
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api的url是http://yw-dify.dc.servyou-it.com/dify2openai/v1/chat/completions，
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key是http://yw-dify.dc.servyou-it.com/v1|app-UaTWYdBSwN6VktKQlbh5YN5H|Chat
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】
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1.2 部署环境
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ragflow大模型配置：
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http://10.80.0.49:5000/api/llm/servyou/v1/chat/completions
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model="Qwen3-30B-A3B-Instruct"
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向量模型：bge-m3 【bge】
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1.3 技术栈
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Dify workflow设计：
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B端生产智能体：https://agent.dc.servyou-it.com/view/common/agent/list
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对接B端人员：jg
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自研智能IT数据平台：
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自研智能IT数据平台生产环境后端代码：
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db_query_project_v8.tar
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10.80.0.86机器 /ai_cst目录下，目前已7次迭代，项目源码也在该目录下
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Docker启动项目运行（以下为所有相关docker容器启动需要加-p）
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docker compose -p ragflow -f docker-compose.yml up -d
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docker compose -p dify_docker -f docker-compose.yaml up -d
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docker compose -p searxng_docker -f docker-compose.yaml up -d
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docker compose -p langbot_docker -f docker-compose.yaml up -d
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docker compose -p itdataquery_docker -f docker-compose.yml up -d
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Tar文件为项目打包文件，可以直接下载，然后进行代码文件的修改
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生产环境dify数据库：
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dify_db:
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DB_NAME=dify
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DB_USER=difyro
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DB_PASSWORD=7SwD6NTE
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DB_HOST=10.80.128.40
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DB_PORT=5432
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测试环境dify数据库：
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DB_NAME=dify
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DB_USER=dify_ro
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DB_PASSWORD=HqhuGdH81&lrx$%2
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DB_HOST=10.199.16.9
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DB_PORT=5432
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--------补充智能IT数据平台，统计字段含义，列变化场景，前端+本地算数逻辑，表结构字段说明---------
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取数方式：sql获取dify数据库，前端操作统计结果+本地操作记录到数据库的统计结果
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会话：人工定好15分钟为一个会话
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自助解决：15分钟内没有转人工
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知识库是否命中判断：前端匹配回答“抱歉，您的问题可能不在服务业务范围内”
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系统转人工：前端匹配“IT”
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人工咨询会话：操作人员主动联系同事或同事直接咨询了人工坐席，点击操作了界面的人工处理列
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项目结构：
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项目里有具体的函数和类说明
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表结构：psql -U postgres -d intervention_db【用户名和密码】
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system_users 登录密码
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字段：
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django_migrations django项目migrate记录
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manual_intervention 人工处理操作后关联message_id，记录人工处理列和操作用户字段
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manual_entry 人工录入口子存放表
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RAGFLOW知识库：
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知识运营侧由宋献IT组主导
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技术对接dify的智能体为：
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1.4 应急联系人
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其他dify相关问题，应急情况下可以咨询cf、wt
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2. 未来迭代计划
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1.图片输出到企微功能
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2.图片在智能IT数据平台显示
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3.企微语音接收回复
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智能IT数据平台迭代优化
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skills功能增加
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=== TABLE ===
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环境类型 | 服务器地址 | 应用 | 部署方式
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生产环境（LANGbot） | http://10.90.5.8:8080/ | searxng | Docker Compose
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生产环境（LANGbot） | http://10.90.5.8:8082/ | Ragflow | Docker Compose
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生产环境（LANGbot） | 10.90.5.8:30030 | Langbot | Docker Compose
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生产环境（LANGbot） | http://10.90.5.8:8888/ | Dify | Docker Compose
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生产环境 | https://yw-dify.dc.servyou-it.com/apps | Dify（找陈丰开桌面IT工作区） | Docker Compose
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生产环境 | http://10.80.0.85:8080/ | Ragflow | Docker Compose
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生产环境 | http://it-dataquery.dc.servyou-it.com/
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10.80.0.86 | 自研智能IT数据平台 | Docker Compose
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=== TABLE ===
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类别 | 技术 | 版本 | 用途
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后端框架 | Django | 3.2.25 | Web应用框架
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数据库 | PostgreSQL | 11.8 | 主数据库
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缓存 | Redis | - | 可选缓存方案
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服务器 | Gunicorn | 20.1.0 | WSGI服务器
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前端框架 | Bootstrap | - | 响应式UI
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图表库 | ECharts | - | 数据可视化
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部署 | Docker | - | 容器化部署
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反向代理 | Nginx | - | 请求转发和静态文件处理
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=== TABLE ===
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主要修改代码 | 主要修改代码
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db_query_app | 应用文件夹
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change_password.html | 密码修改界面
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login.html | 登录界面
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query.html | 查询主界面
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views.py | 后端文件
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static/js/query.js | javascript文件
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static/css/query.css | css文件
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=== TABLE ===
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id | 唯一标识
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username | 用户名
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password | 密码
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is_active | 使用状态
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created_at | 创建时间
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updated_at | 更新时间
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=== TABLE ===
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message_id | 唯一问答标识ID
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manual_intervention | 转人工列
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operation_user | 操作用户
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query | 问题
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user_name | 用户
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knowledge_status | 知识库是否命中列
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created_at | 创建时间
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updated_at | 更新时间
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=== TABLE ===
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id | id标识
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user_name | 用户名
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query | 问题
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answer | 回复
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consultation_time | 咨询时间
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entry_person | 录入人员
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knowledge_hit | 知识库命中列
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transfer_to_human | 是否转人工列
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manual_intervention | 人工操作
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operation_user | 操作用户
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created_at | 创建时间
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updated_at | 更新时间
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