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T

Serendipity 7b3c7d5323 feat: DocumentIngestor 支持增量入库（FileTracker）

2026-07-11 19:41:21 +08:00

36 KiB

Raw Blame History

第三优先级：长期演进实施计划

For agentic workers: REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (- [ ]) syntax for tracking.

Goal: 建立 CI/CD 自动化流水线、PyPI 发布、pre-commit 钩子、性能基准测试、gRPC API 和国际化支持，将项目从个人工具推向开源社区级产品。

Architecture: GitHub Actions 驱动 CI（测试 + lint + 类型检查 + 覆盖率）、pre-commit 钩子本地拦截问题、gRPC 作为高性能 API 补充 REST、i18n 支持中英双语。

Tech Stack: GitHub Actions, pre-commit (ruff + mypy), grpcio + grpcio-tools, gettext, sphinx, bump2version

预估总工作量: 约 20-25 小时（可分阶段实施）

文件结构规划

新增文件:
  .github/workflows/ci.yml         — CI 流水线
  .github/workflows/publish.yml     — PyPI 发布
  .pre-commit-config.yaml           — pre-commit 钩子配置
  proto/md_vector_db.proto          — gRPC 服务定义
  src/server/grpc_server.py         — gRPC 服务实现
  src/server/grpc_client.py         — gRPC 客户端示例
  tests/test_grpc.py                — gRPC 测试
  tests/benchmarks/test_bench_embed.py   — 嵌入性能基准
  tests/benchmarks/test_bench_search.py  — 检索性能基准
  tests/benchmarks/conftest.py           — 基准测试共享 fixture
  docs/api_reference.md             — API 参考文档
  docs/architecture.md              — 架构决策记录 (ADR)
  CHANGELOG.md                      — 版本变更日志
  CONTRIBUTING.md                   — 贡献指南
  locales/zh_CN/LC_MESSAGES/messages.po  — 中文翻译
  locales/en/LC_MESSAGES/messages.po     — 英文翻译（源）
  scripts/bump_version.py           — 版本号管理脚本
  .bumpversion.cfg                  — bumpversion 配置

修改文件:
  pyproject.toml                    — 新依赖和配置
  README.md                         — badge、贡献指南链接
  src/cli/main.py                   — i18n 输出
  src/server/app.py                 — i18n 错误消息
  config.yaml                       — 新配置项

Task 1: Pre-commit 钩子配置

Files:

Create: .pre-commit-config.yaml
Modify: pyproject.toml
Step 1: 创建 pre-commit 配置

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
    rev: v0.11.0
    hooks:
      - id: ruff
        args: [--fix]
      - id: ruff-format

  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v5.0.0
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-yaml
        args: [--unsafe]
      - id: check-json
      - id: check-toml
      - id: check-added-large-files
        args: ['--maxkb=500']
      - id: detect-private-key
      - id: debug-statements

  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v1.15.0
    hooks:
      - id: mypy
        args: [--ignore-missing-imports, --no-strict-optional]
        files: ^src/
        additional_dependencies:
          - types-pyyaml
          - types-requests

Step 2: 在 pyproject.toml 添加 ruff 格式化配置

[tool.ruff.format]
quote-style = "double"
indent-style = "space"
skip-magic-trailing-comma = false

Step 3: 安装 pre-commit 钩子

uv sync --extra dev
uv run pre-commit install
uv run pre-commit run --all-files

Step 4: Commit

git add .pre-commit-config.yaml pyproject.toml
git commit -m "chore: 配置 pre-commit 钩子（ruff + mypy + 通用检查）"

Task 2: GitHub Actions CI 流水线

Files:

Create: .github/workflows/ci.yml
Step 1: 创建 CI 配置

# .github/workflows/ci.yml
name: CI

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    name: Test (Python ${{ matrix.python-version }})
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      fail-fast: false
      matrix:
        python-version: ["3.13"]

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Install uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v5
        with:
          python-version: ${{ matrix.python-version }}

      - name: Install dependencies
        run: |
          uv sync --extra dev --extra all

      - name: Run lint (ruff)
        run: uv run ruff check src/ tests/

      - name: Run type check (mypy)
        run: uv run mypy src/ --ignore-missing-imports

      - name: Run tests with coverage
        run: |
          uv run pytest tests/ \
            --cov=src \
            --cov-report=term-missing \
            --cov-report=xml \
            --cov-fail-under=80 \
            -v

      - name: Upload coverage to Codecov
        uses: codecov/codecov-action@v5
        with:
          files: ./coverage.xml
          fail_ci_if_error: false

Step 2: 在本地验证 CI 可运行

# 模拟 CI 步骤
uv run ruff check src/ tests/
uv run mypy src/ --ignore-missing-imports
uv run pytest tests/ --cov=src --cov-report=term-missing --cov-fail-under=80 -v

Step 3: Commit

git add .github/workflows/ci.yml
git commit -m "ci: 添加 GitHub Actions 测试流水线（lint + type + coverage）"

Task 3: PyPI 发布流水线

Files:

Create: .github/workflows/publish.yml
Modify: pyproject.toml
Step 1: 完善 pyproject.toml 发布元数据

[project]
name = "md-vector-db"
version = "0.1.0"
description = "Markdown 文档向量数据库 — 语义检索、混合检索、REST API"
readme = "README.md"
license = {text = "MIT"}
authors = [
    {name = "刘航宇", email = "3364451258@qq.com"},
]
keywords = ["vector-database", "semantic-search", "rag", "chromadb", "markdown"]
classifiers = [
    "Development Status :: 4 - Beta",
    "Intended Audience :: Developers",
    "License :: OSI Approved :: MIT License",
    "Programming Language :: Python :: 3.13",
    "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence",
    "Topic :: Text Processing :: Markup",
]

[project.urls]
Homepage = "https://github.com/LHY0125/md-vector-db"
Documentation = "https://github.com/LHY0125/md-vector-db#readme"
Repository = "https://github.com/LHY0125/md-vector-db"
Issues = "https://github.com/LHY0125/md-vector-db/issues"

Step 2: 创建发布流水线

# .github/workflows/publish.yml
name: Publish to PyPI

on:
  push:
    tags:
      - "v*"

jobs:
  publish:
    name: Build and publish
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      id-token: write  # PyPI 可信发布

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Install uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v5

      - name: Build package
        run: uv build

      - name: Publish to PyPI
        uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1
        with:
          packages-dir: dist/

Step 3: 创建版本管理脚本

# scripts/bump_version.py
"""版本号管理 — 更新 pyproject.toml 中的 version."""
import sys
import re
from pathlib import Path

def bump(part: str) -> str:
    """递增版本号.

    Args:
        part: "major" | "minor" | "patch"

    Returns:
        新版本号字符串
    """
    pyproject = Path(__file__).parent.parent / "pyproject.toml"
    content = pyproject.read_text(encoding="utf-8")
    match = re.search(r'version\s*=\s*"(\d+)\.(\d+)\.(\d+)"', content)
    if not match:
        print("错误: 未找到 version 字段", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)
    major, minor, patch = int(match[1]), int(match[2]), int(match[3])
    if part == "major":
        major += 1; minor = 0; patch = 0
    elif part == "minor":
        minor += 1; patch = 0
    elif part == "patch":
        patch += 1
    else:
        print(f"错误: 未知的版本部分 '{part}'，可选: major/minor/patch", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

    new_version = f"{major}.{minor}.{patch}"
    new_content = content.replace(match[0], f'version = "{new_version}"')
    pyproject.write_text(new_content, encoding="utf-8")
    print(f"版本: {match[1]}.{match[2]}.{match[3]} → {new_version}")
    return new_version

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 2:
        print("用法: python scripts/bump_version.py <major|minor|patch>")
        sys.exit(1)
    bump(sys.argv[1])

Step 4: Commit

git add .github/workflows/publish.yml pyproject.toml scripts/bump_version.py
git commit -m "ci: 添加 PyPI 发布流水线 + 版本管理脚本"

Task 4: CHANGELOG 和 CONTRIBUTING.md

Files:

Create: CHANGELOG.md
Create: CONTRIBUTING.md
Step 1: 创建 CHANGELOG.md

# Changelog

所有值得注意的更改都将记录在此文件中。

格式基于 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/1.0.0/)，
版本号遵循 [语义化版本](https://semver.org/lang/zh-CN/)。

## [Unreleased]

### Added
- 混合检索（BM25 + 向量联合）
- 增量入库（SHA256 文件变更追踪）
- Cross-Encoder 结果重排序
- Web 管理界面（Vue 3 SPA）
- .docx 文档支持（markitdown）
- 数据导出功能（JSON/CSV）
- Docker 部署方案 + docker-compose
- API 审计日志和请求体大小限制

### Changed
- Searcher 支持混合检索模式配置
- Embedder Protocol 修复为标准写法
- PDF/EPUB Splitter 参数名统一为 source

### Fixed
- CORS allow_credentials 与 allow_origins 冲突
- 健康检查端点免速率限制

## [0.1.0] - 2026-07-05

### Added
- Markdown 文档解析与语义检索
- 多 Provider 嵌入支持（local/OpenAI/DashScope）
- 多格式文档支持（.md/.txt/.pdf/.html/.epub）
- GPU 自动检测加速
- FastAPI HTTP API + CLI 工具
- API Key 认证和速率限制
- 路径遍历安全防护
- Obsidian 批量入库脚本

Step 2: 创建 CONTRIBUTING.md

# 贡献指南

感谢你对 md-vector-db 的关注！本指南将帮助你完成第一次贡献。

## 开发环境

```bash
git clone git@github.com:LHY0125/md-vector-db.git
cd md-vector-db
uv sync --extra dev --extra all
uv run pre-commit install

开发流程

Fork 仓库 → 创建功能分支 feat/xxx
写测试（TDD）: 先在 tests/ 下写失败测试
实现功能: 最少代码让测试通过
运行全部测试: uv run pytest tests/ --cov=src -v
确保覆盖率 ≥ 80%: uv run pytest tests/ --cov=src --cov-fail-under=80
Lint 检查: uv run ruff check src/ tests/
类型检查: uv run mypy src/ --ignore-missing-imports
提交: 遵循约定式提交格式
创建 PR: 描述清楚变更内容和测试结果

提交消息格式

<类型>: <描述>

<可选正文>

类型: feat, fix, refactor, docs, test, chore, perf, ci

代码风格

Python 3.13+，遵循 PEP 8
类型注解覆盖所有 public API
中文注释（docstring 可以有英文摘要）
小文件原则（<800 行）
函数 <50 行

添加新文档格式支持

在 src/core/splitters/ 下实现 Splitter Protocol
在 src/core/splitters/registry.py 注册扩展名映射
在 pyproject.toml 添加可选依赖
在 tests/ 下添加测试
更新 README.md 文档

运行基准测试

uv run pytest tests/benchmarks/ -v --benchmark-only

问题反馈

在 GitHub Issues 中描述：

你的使用场景和期望行为
实际发生的错误信息
配置文件（去除敏感信息）
运行环境和 Python 版本


- [ ] **Step 3: Commit**

```bash
git add CHANGELOG.md CONTRIBUTING.md
git commit -m "docs: 添加 CHANGELOG 和 CONTRIBUTING.md"

Task 5: 性能基准测试

Files:

Create: tests/benchmarks/conftest.py
Create: tests/benchmarks/test_bench_embed.py
Create: tests/benchmarks/test_bench_search.py
Step 1: 添加 benchmark 依赖

在 pyproject.toml 的 [project.optional-dependencies] 添加：

bench = ["pytest-benchmark>=5.0"]

Step 2: 创建 benchmark conftest

# tests/benchmarks/conftest.py
"""基准测试共享 fixture."""
import pytest
from src.core.config import EmbedConfig, ChunkConfig, SearchConfig
from src.core.db import VectorDB
from src.core.embedder import create_embedder
from src.core.ingest import DocumentIngestor
from src.core.search import Searcher


@pytest.fixture(scope="module")
def benchmark_db(tmp_path_factory):
    """模块级共享 ChromaDB 实例."""
    persist_dir = tmp_path_factory.mktemp("bench_data")
    db = VectorDB(persist_dir=str(persist_dir))
    return db


@pytest.fixture(scope="module")
def benchmark_embedder():
    """模块级共享 LocalEmbedder（首次加载模型，后续复用）."""
    config = EmbedConfig(mode="local", local_model="BAAI/bge-small-zh-v1.5")
    return create_embedder(config)


@pytest.fixture(scope="module")
def benchmark_searcher(benchmark_db, benchmark_embedder):
    """预填充数据的 Searcher."""
    ingestor = DocumentIngestor(
        benchmark_db, benchmark_embedder, "bench_collection",
        chunk_config=ChunkConfig(max_size=1000, overlap=100),
    )
    # 生成 100 个测试文档
    for i in range(100):
        content = f"# 文档{i}\n\n" + "\n\n".join(
            f"这是第{j}段内容，用于基准测试。包含一些搜索关键词如：Python, Rust, GPU, 向量数据库。"
            for j in range(5)
        )
        ingestor.ingest_content(content, f"bench_{i}.md")

    return Searcher(benchmark_db, benchmark_embedder, "bench_collection")

Step 3: 创建嵌入性能基准

# tests/benchmarks/test_bench_embed.py
"""嵌入性能基准测试."""
import pytest


def test_bench_embed_single(benchmark, benchmark_embedder):
    """单文本嵌入耗时."""
    text = "这是一段测试文本，用于测量嵌入速度。"
    benchmark(benchmark_embedder.embed, [text])


def test_bench_embed_batch_32(benchmark, benchmark_embedder):
    """批量 32 文本嵌入耗时."""
    texts = [f"测试文本第{i}条，包含一些关键词来模拟真实文档。" for i in range(32)]
    benchmark(benchmark_embedder.embed, texts)


def test_bench_embed_batch_100(benchmark, benchmark_embedder):
    """批量 100 文本嵌入耗时（GPU 优势显著）."""
    texts = [
        f"测试文本第{i}条。Python 是一种通用编程语言，广泛用于数据科学、Web 开发和人工智能领域。"
        for i in range(100)
    ]
    benchmark(benchmark_embedder.embed, texts)

Step 4: 创建检索性能基准

# tests/benchmarks/test_bench_search.py
"""检索性能基准测试."""
import pytest


def test_bench_search_top5(benchmark, benchmark_searcher):
    """top_k=5 检索耗时."""
    benchmark(benchmark_searcher.search, "Python 向量数据库", top_k=5)


def test_bench_search_top20(benchmark, benchmark_searcher):
    """top_k=20 检索耗时."""
    benchmark(benchmark_searcher.search, "Rust 编程语言", top_k=20)


def test_bench_search_cold_start(benchmark, benchmark_searcher):
    """冷启动检索（第一个查询后的 BM25 索引重建）."""
    # 强制清除 BM25 缓存（如果是 hybrid 模式）
    benchmark(benchmark_searcher.search, "GPU 加速 深度学习", top_k=10)

Step 5: 运行基准测试

uv sync --extra bench
uv run pytest tests/benchmarks/ -v --benchmark-only --benchmark-columns=min,max,mean,median

Step 6: Commit

git add tests/benchmarks/ pyproject.toml
git commit -m "test: 添加嵌入和检索性能基准测试"

Task 6: gRPC API（高性能替代方案）

Files:

Create: proto/md_vector_db.proto
Create: src/server/grpc_server.py
Create: src/server/grpc_client.py
Create: tests/test_grpc.py
Modify: pyproject.toml
Step 1: 添加 gRPC 依赖

在 pyproject.toml 的可选依赖中添加：

grpc = ["grpcio>=1.70.0", "grpcio-tools>=1.70.0"]

并将 all 更新：

all = ["md-vector-db[pdf,html,epub,docx,grpc,bench]", "requests>=2.31.0", "openai>=1.0.0"]

Step 2: 定义 Proto 服务

// proto/md_vector_db.proto
syntax = "proto3";

package md_vector_db;

// 向量检索服务
service VectorSearch {
    // 健康检查
    rpc Health(HealthRequest) returns (HealthResponse);

    // 语义检索
    rpc Search(SearchRequest) returns (SearchResponse);

    // 入库文档（按内容）
    rpc Ingest(IngestRequest) returns (IngestResponse);

    // 删除文档
    rpc Delete(DeleteRequest) returns (DeleteResponse);
}

// --- 消息定义 ---

message HealthRequest {}

message HealthResponse {
    string status = 1;
    int32 chroma_count = 2;
    int32 embed_dimension = 3;
}

message SearchRequest {
    string query = 1;
    int32 top_k = 2;
    string collection = 3;
    string source_file = 4;
}

message SearchResult {
    string id = 1;
    string content = 2;
    string source_file = 3;
    string section_title = 4;
    int32 heading_level = 5;
    float score = 6;
}

message SearchResponse {
    repeated SearchResult results = 1;
    string collection = 2;
}

message IngestRequest {
    string content = 1;
    string file_name = 2;
    string collection = 3;
}

message IngestResponse {
    string status = 1;
    int32 chunks = 2;
    string file = 3;
    string collection = 4;
}

message DeleteRequest {
    string file_name = 1;
    string collection = 2;
}

message DeleteResponse {
    string status = 1;
    string file = 2;
    string collection = 3;
}

Step 3: 生成 gRPC stub

uv sync --extra grpc
mkdir -p src/server/generated
python -m grpc_tools.protoc \
  -I proto \
  --python_out=src/server/generated \
  --grpc_python_out=src/server/generated \
  proto/md_vector_db.proto

Step 4: 实现 gRPC 服务

# src/server/grpc_server.py
"""gRPC 服务实现."""
from __future__ import annotations

import logging
import grpc
from concurrent import futures

from src.server.generated import md_vector_db_pb2 as pb2
from src.server.generated import md_vector_db_pb2_grpc as pb2_grpc
from src.server.deps import AppState

logger = logging.getLogger("md-vector-db")


class VectorSearchServicer(pb2_grpc.VectorSearchServicer):
    """gRPC 服务实现 — 委托给 AppState."""

    def __init__(self, state: AppState):
        self._state = state

    def Health(self, request: pb2.HealthRequest, context) -> pb2.HealthResponse:
        health = self._state.is_healthy()
        return pb2.HealthResponse(
            status=health["status"],
            chroma_count=health.get("checks", {}).get("chromadb", {}).get("count", 0),
            embed_dimension=health.get("checks", {}).get("embedder", {}).get("dimension", 0),
        )

    def Search(self, request: pb2.SearchRequest, context) -> pb2.SearchResponse:
        try:
            searcher = self._state.get_searcher(request.collection or None)
            results = searcher.search(
                request.query,
                top_k=request.top_k or 10,
                source_file=request.source_file or None,
            )
            pb_results = [
                pb2.SearchResult(
                    id=r["id"],
                    content=r["content"],
                    source_file=r.get("source_file", ""),
                    section_title=r.get("section_title", ""),
                    heading_level=r.get("heading_level", 0),
                    score=r["score"],
                )
                for r in results
            ]
            return pb2.SearchResponse(
                results=pb_results,
                collection=searcher.collection_name,
            )
        except Exception:
            logger.exception("gRPC 检索失败")
            context.set_code(grpc.StatusCode.INTERNAL)
            context.set_details("服务器内部错误")
            return pb2.SearchResponse()

    def Ingest(self, request: pb2.IngestRequest, context) -> pb2.IngestResponse:
        try:
            ingestor = self._state.get_ingestor(request.collection or None)
            file_name = request.file_name or "untitled.md"
            count = ingestor.ingest_content(request.content, file_name)
            return pb2.IngestResponse(
                status="ok",
                chunks=count,
                file=file_name,
                collection=ingestor.collection_name,
            )
        except Exception:
            logger.exception("gRPC 入库失败")
            context.set_code(grpc.StatusCode.INTERNAL)
            context.set_details("服务器内部错误")
            return pb2.IngestResponse()

    def Delete(self, request: pb2.DeleteRequest, context) -> pb2.DeleteResponse:
        try:
            searcher = self._state.get_searcher(request.collection or None)
            deleted = searcher.delete_by_source(request.file_name)
            if not deleted:
                context.set_code(grpc.StatusCode.NOT_FOUND)
                context.set_details(f"文档不存在: {request.file_name}")
                return pb2.DeleteResponse()
            return pb2.DeleteResponse(
                status="ok",
                file=request.file_name,
                collection=searcher.collection_name,
            )
        except Exception:
            logger.exception("gRPC 删除失败")
            context.set_code(grpc.StatusCode.INTERNAL)
            context.set_details("服务器内部错误")
            return pb2.DeleteResponse()


def serve_grpc(state: AppState, port: int = 50051) -> grpc.Server:
    """启动 gRPC 服务."""
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    pb2_grpc.add_VectorSearchServicer_to_server(VectorSearchServicer(state), server)
    server.add_insecure_port(f"[::]:{port}")
    logger.info("gRPC 服务启动: 0.0.0.0:%d", port)
    return server

Step 5: 创建 gRPC 客户端示例

# src/server/grpc_client.py
"""gRPC 客户端示例."""
from __future__ import annotations

import grpc
from src.server.generated import md_vector_db_pb2 as pb2
from src.server.generated import md_vector_db_pb2_grpc as pb2_grpc


class VectorDBClient:
    """md-vector-db gRPC 客户端."""

    def __init__(self, host: str = "localhost", port: int = 50051):
        self.channel = grpc.insecure_channel(f"{host}:{port}")
        self.stub = pb2_grpc.VectorSearchStub(self.channel)

    def health(self) -> pb2.HealthResponse:
        return self.stub.Health(pb2.HealthRequest())

    def search(
        self, query: str, top_k: int = 10, collection: str = ""
    ) -> pb2.SearchResponse:
        return self.stub.Search(pb2.SearchRequest(
            query=query, top_k=top_k, collection=collection,
        ))

    def ingest(
        self, content: str, file_name: str = "doc.md", collection: str = ""
    ) -> pb2.IngestResponse:
        return self.stub.Ingest(pb2.IngestRequest(
            content=content, file_name=file_name, collection=collection,
        ))

    def close(self):
        self.channel.close()


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    client = VectorDBClient()
    health = client.health()
    print(f"状态: {health.status}")
    results = client.search("Python 向量数据库", top_k=3)
    for r in results.results:
        print(f"[{r.score:.4f}] {r.content[:100]}...")

Step 6: 编写 gRPC 测试

# tests/test_grpc.py
"""gRPC 服务测试."""
import pytest
import grpc
from concurrent import futures

from src.server.generated import md_vector_db_pb2 as pb2
from src.server.generated import md_vector_db_pb2_grpc as pb2_grpc
from src.server.grpc_server import VectorSearchServicer
from src.server.deps import AppState


@pytest.fixture
def grpc_server(state):
    """创建测试用 gRPC 服务."""
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1))
    pb2_grpc.add_VectorSearchServicer_to_server(VectorSearchServicer(state), server)
    port = server.add_insecure_port("localhost:0")
    server.start()
    channel = grpc.insecure_channel(f"localhost:{port}")
    stub = pb2_grpc.VectorSearchStub(channel)
    yield stub
    channel.close()
    server.stop(None)


def test_grpc_health(grpc_server):
    """gRPC 健康检查."""
    resp = grpc_server.Health(pb2.HealthRequest())
    assert resp.status in ("ok", "degraded")


def test_grpc_ingest_and_search(grpc_server):
    """gRPC 入库 + 检索."""
    ingest_resp = grpc_server.Ingest(pb2.IngestRequest(
        content="# gRPC 测试\n\n这是一段测试内容。",
        file_name="grpc_test.md",
    ))
    assert ingest_resp.status == "ok"
    assert ingest_resp.chunks >= 1

    search_resp = grpc_server.Search(pb2.SearchRequest(
        query="测试内容",
        top_k=5,
    ))
    assert len(search_resp.results) >= 1
    assert any("gRPC" in r.content or "测试" in r.content for r in search_resp.results)

Step 7: 运行 gRPC 测试

uv run pytest tests/test_grpc.py -v

Step 8: Commit

git add proto/ src/server/grpc_server.py src/server/grpc_client.py tests/test_grpc.py pyproject.toml
git commit -m "feat: 添加 gRPC API（更高吞吐的替代方案）"

Task 7: 国际化 (i18n) 支持

Files:

Create: src/core/i18n.py
Create: locales/en/LC_MESSAGES/messages.po
Create: locales/zh_CN/LC_MESSAGES/messages.po
Modify: src/cli/main.py
Modify: src/server/app.py
Step 1: 创建 i18n 模块

# src/core/i18n.py
"""国际化支持 — 基于 gettext."""
from __future__ import annotations

import gettext
import os
from pathlib import Path

# locales 目录路径
_LOCALES_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent / "locales"


def setup_i18n(lang: str | None = None) -> gettext.NullTranslations:
    """初始化翻译.

    Args:
        lang: 语言代码（"zh_CN" | "en"），默认从 LANG 环境变量读取

    Returns:
        gettext 翻译对象
    """
    if not lang:
        lang = os.environ.get("LANG", "zh_CN").split(".")[0]
        # 映射常见语言代码
        lang_map = {"zh": "zh_CN", "zh_CN": "zh_CN", "en": "en", "en_US": "en"}
        lang = lang_map.get(lang, "zh_CN")

    try:
        return gettext.translation(
            "messages",
            localedir=str(_LOCALES_DIR),
            languages=[lang],
            fallback=True,
        )
    except (FileNotFoundError, OSError):
        return gettext.NullTranslations()


# 全局翻译函数（由 CLI 入口初始化）
_t = gettext.NullTranslations()


def init_translation(lang: str | None = None) -> None:
    """初始化全局翻译."""
    global _t
    _t = setup_i18n(lang)


def _(message: str) -> str:
    """翻译标记函数."""
    return _t.gettext(message)

Step 2: 创建翻译文件

英文（源语言）:

# locales/en/LC_MESSAGES/messages.po
msgid ""
msgstr ""
"Language: en\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"

msgid "未找到匹配结果。"
msgstr "No results found."

msgid "服务器内部错误"
msgstr "Internal server error"

msgid "请求过于频繁，请稍后再试"
msgstr "Too many requests, please try again later"

msgid "无效的 API Key"
msgstr "Invalid API Key"

msgid "不允许的路径"
msgstr "Path not allowed"

msgid "文件不存在: {name}"
msgstr "File not found: {name}"

msgid "文档不存在: {file_name}"
msgstr "Document not found: {file_name}"

中文翻译:

# locales/zh_CN/LC_MESSAGES/messages.po
msgid ""
msgstr ""
"Language: zh_CN\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"

msgid "未找到匹配结果。"
msgstr "未找到匹配结果。"

msgid "服务器内部错误"
msgstr "服务器内部错误"

msgid "请求过于频繁，请稍后再试"
msgstr "请求过于频繁，请稍后再试"

msgid "无效的 API Key"
msgstr "无效的 API Key"

msgid "不允许的路径"
msgstr "不允许的路径"

msgid "文件不存在: {name}"
msgstr "文件不存在: {name}"

msgid "文档不存在: {file_name}"
msgstr "文档不存在: {file_name}"

Step 3: 编译 .mo 文件

msgfmt locales/en/LC_MESSAGES/messages.po -o locales/en/LC_MESSAGES/messages.mo
msgfmt locales/zh_CN/LC_MESSAGES/messages.po -o locales/zh_CN/LC_MESSAGES/messages.mo

Step 4: 在 CLI 和 API 中使用 i18n

修改 src/cli/main.py 顶部，在 app 创建前：

from src.core.i18n import init_translation

init_translation()

修改 server 错误消息，将硬编码的中文改为 _()：

# 示例（不修改全部，仅示意路径）
from src.core.i18n import _ as t

# 在 server/app.py 中替换：
raise HTTPException(status_code=400, detail=t("不允许的路径"))
raise HTTPException(status_code=500, detail=t("服务器内部错误"))

Step 5: Commit

git add src/core/i18n.py locales/ src/cli/main.py src/server/app.py
git commit -m "feat: 添加国际化支持（中/英）"

Task 8: 架构决策记录 (ADR) 和 API 文档

Files:

Create: docs/architecture.md
Create: docs/api_reference.md
Step 1: 编写 API 参考文档

# API 参考文档

## REST API

### 基础信息

- Base URL: `http://localhost:8000/api/v1`
- 认证方式: `X-API-Key` Header（可选，取决于 `MD_VECTOR_API_KEY` 环境变量）
- 速率限制: 60s 窗口内最多 30 请求（可配置）
- Content-Type: `application/json`

### 端点

#### GET /health — 健康检查

无需认证。

**响应示例:**

```json
{
  "status": "ok",
  "checks": {
    "chromadb": {"status": "ok", "count": 1240},
    "embedder": {"status": "ok", "dimension": 512}
  }
}

错误码:

状态码	含义
200	健康（status=ok）或部分降级（status=degraded）

GET /collections — 列出集合

需 API Key 认证。

响应示例:

{
  "collections": [
    {"name": "default", "count": 30},
    {"name": "obsidian_blog", "count": 3611}
  ]
}

POST /search — 语义检索

需 API Key 认证。

请求:

字段	类型	必填	约束	说明
query	string	✅	1-2000 字符	搜索查询
top_k	int	❌	1-100，默认 10	返回条数
collection	string	❌	≤128 字符，`[a-zA-Z0-9_-]+`	目标集合

响应示例:

{
  "results": [
    {
      "id": "abc123_intro.md_0",
      "content": "# 简介\n\n这是文档内容...",
      "source_file": "abc123_intro.md",
      "section_title": "简介",
      "heading_level": 1,
      "chunk_index": 0,
      "score": 0.8231
    }
  ],
  "collection": "default"
}

POST /ingest — 入库文档

需 API Key 认证。

请求: file_path 或 content 二选一。

字段	类型	必填	约束	说明
file_path	string	二选一	安全路径	文件路径
content	string	二选一	≤500KB	文本内容
file_name	string	content 模式推荐	1-255 字符	文件名
collection	string	❌	≤128 字符	目标集合

响应示例:

{
  "status": "ok",
  "chunks": 5,
  "file": "intro.md",
  "collection": "default"
}

DELETE /documents/{file_name} — 删除文档

需 API Key 认证。

查询参数: collection (可选)

错误码:

状态码	含义
200	删除成功
400	file_name 长度不合法
401	API Key 无效
404	文档不存在

gRPC API

详见 proto/md_vector_db.proto。

客户端示例:

from src.server.grpc_client import VectorDBClient

client = VectorDBClient("localhost", 50051)
results = client.search("Python", top_k=5)
for r in results.results:
    print(f"[{r.score:.4f}] {r.content[:100]}...")
client.close()


- [ ] **Step 2: 编写架构决策记录**

```markdown
# 架构决策记录 (ADR)

## ADR-1: 为什么选择 ChromaDB？

**日期**: 2026-07-05
**状态**: 已采纳

**背景**: 需要一个嵌入式向量数据库来持久化文档嵌入。

**候选方案**:
1. **ChromaDB** — 嵌入式，SQLite 持久化，零运维
2. **Qdrant** — 高性能，需独立服务进程
3. **FAISS** — 纯内存，无持久化
4. **Milvus** — 生产级，需 Docker + etcd + MinIO

**决策**: 选择 ChromaDB。对个人/小团队项目，零运维成本远比吞吐量重要。内置 Collection 概念正好映射我们的多知识库场景。

**代价**: 高并发下性能逊于 Qdrant/Milvus。未来若需大规模部署，可透明迁移（Embedder/Searcher 接口已隔离 ChromaDB 依赖）。

---

## ADR-2: 为什么默认使用 bge-small-zh-v1.5？

**日期**: 2026-07-05
**状态**: 已采纳

**背景**: 需要一个开箱即用的中文嵌入模型。

**候选方案**:
1. **bge-small-zh-v1.5** — 512 维，23M 参数，MTEB 中文排名靠前
2. **bge-large-zh-v1.5** — 1024 维，324M 参数，精度更高但慢 3-5×
3. **text2vec-large-chinese** — 1024 维，326M 参数
4. **m3e-base** — 768 维，110M 参数

**决策**: bge-small-zh-v1.5。RTX 4060 上 729 chunks 嵌入仅 1.8s，精度足够日常使用。需更高精度时可通过 `config.yaml` 切换到 large 模型或 OpenAI API。

---

## ADR-3: 为什么采用 Protocol 而非 ABC？

**日期**: 2026-07-05
**状态**: 已采纳

**背景**: Splitter 和 Embedder 需要可扩展的接口。

**候选方案**:
1. **typing.Protocol** — 结构化子类型（鸭子类型），无需显式继承
2. **abc.ABC** — 名义子类型，需显式继承和 @abstractmethod
3. **Callable/函数签名** — 极简，但丢失类型信息

**决策**: Protocol。允许外部模块在无需依赖本项目源码的情况下实现 Splitter/Embedder（只要结构匹配），对插件化友好。

**代价**: mypy 对 Protocol 的检查在某些场景不够严格，需补充运行时类型检查。

Step 3: Commit

git add docs/api_reference.md docs/architecture.md
git commit -m "docs: 添加 API 参考文档和架构决策记录 (ADR)"

Task 9: README 添加 CI/CD Badge 和项目成熟度展示

Files:

Modify: README.md
Step 1: 在 README 顶部添加 badge

# md-vector-db

[![CI](https://github.com/LHY0125/md-vector-db/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/LHY0125/md-vector-db/actions/workflows/ci.yml)
[![Coverage](https://codecov.io/gh/LHY0125/md-vector-db/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/LHY0125/md-vector-db)
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/md-vector-db.svg)](https://badge.fury.io/py/md-vector-db)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

Step 2: 在 README 底部添加贡献和许可章节

## 贡献

请阅读 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解开发流程、代码风格和提交流程。

## 变更日志

详见 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)。

## 架构

详见 [架构决策记录](docs/architecture.md) 和 [API 参考](docs/api_reference.md)。

Step 3: Commit

git add README.md
git commit -m "docs: README 添加 CI/Coverage/PyPI badge 和贡献链接"

Task 10: 最终验证与发布准备

Step 1: 全量验证

# Lint
uv run ruff check src/ tests/

# 类型检查
uv run mypy src/ --ignore-missing-imports

# 全部测试 + 覆盖率
uv run pytest tests/ --cov=src --cov-report=term-missing --cov-fail-under=80 -v

# 基准测试
uv run pytest tests/benchmarks/ -v --benchmark-only

# Pre-commit
uv run pre-commit run --all-files

Step 2: 构建验证

uv build
ls dist/
# 预期: md_vector_db-0.1.0-py3-none-any.whl, md_vector_db-0.1.0.tar.gz

Step 3: 本地安装测试

uv pip install dist/md_vector_db-0.1.0-py3-none-any.whl --force-reinstall
md-vector-db --help

Step 4: 更新版本号

uv run python scripts/bump_version.py patch
git add pyproject.toml
git commit -m "chore: bump version to 0.1.1"

# 打 tag 触发 PyPI 发布
git tag v0.1.1
git push origin main --tags

Step 5: 总结

git add -A
git commit -m "feat: 第三优先级完善 — CI/CD、PyPI、pre-commit、gRPC、i18n、ADR"

自审清单

Spec 覆盖: CI/CD ✅ | PyPI ✅ | pre-commit ✅ | 基准测试 ✅ | gRPC API ✅ | i18n ✅ | ADR ✅ | CHANGELOG ✅ | CONTRIBUTING ✅
无占位符: 所有代码为具体实现
类型一致性: proto 定义与 grpc_server 实现一一对应
渐进式: 第三优先级任务相互独立，可分批实施（CI/pre-commit 立即可做，gRPC/i18n 可后延）

36 KiB Raw Blame History Unescape Escape

第三优先级：长期演进 实施计划

文件结构规划

Task 1: Pre-commit 钩子配置

Task 2: GitHub Actions CI 流水线

Task 3: PyPI 发布流水线

Task 4: CHANGELOG 和 CONTRIBUTING.md

开发流程

提交消息格式

代码风格

添加新文档格式支持

运行基准测试

问题反馈

Task 5: 性能基准测试

Task 6: gRPC API（高性能替代方案）

Task 7: 国际化 (i18n) 支持

Task 8: 架构决策记录 (ADR) 和 API 文档

GET /collections — 列出集合

POST /search — 语义检索

POST /ingest — 入库文档

DELETE /documents/{file_name} — 删除文档

gRPC API

Task 9: README 添加 CI/CD Badge 和项目成熟度展示

Task 10: 最终验证与发布准备

自审清单

36 KiB

Raw Blame History

第三优先级：长期演进实施计划