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[x] 开发：参加 IBS 项目晨会，同步昨日问题跟进事项。（李春良 0.5） -- [ ] 开发：梳理 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 李春良 4） -- [ ] 项目：IBS 智能体具体落实技术方案调研。（李春良 3） +- [x] 开发：开发 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 20% 李春良 2） +- [x] 项目：IBS 智能体具体落实技术方案调研，文档编写。（李春良 5） +- [x] 项目：试商用客户峰值带宽（企业）导出匹配 ID。（李春良 0.5） # 日志 +帮我把数据梳理为一个markdown表格，不可以动数据。就是做到 markdown表格。每个属性都要。直接输出表格。 + +你好，想请教一个使用场景。 + +因为我们的 MCP 服务会做一些实际的业务 HTTP 请求，所以我们期望把最外层的用户 token，或者是 MCP 的自定义 token 透传给这个 MCP server。请问这个有什么比较好的实现方式吗？ + +另外，我发现目前系统自带的 MCP Config 是一个静态配置，有什么比较好的方案可以实现动态检索工具呢？ + +万分感谢！ + # 总结 + +AI 开发，今天测试了 MCP 的调用。 + +今天和龙哥聊天，发现自己是一种和善的人格，比如龙哥说，京东、美团导致大部分普通人没有工作。 + +我发先我的思维一致是相反的，我认为大厂在某一定程度上是给社会带来了好处的，加快了社会的发展。、 + +但是想想确实，自己无论如何的成长学习，感觉和他们的差距越来越大，层级和周边人的影响是再试太大了。 + +自从换了输入法，自己的打字的速度实在是太慢了。总感觉右手不是很舒服。 diff --git a/calendar/diary/2026-03-11.md b/calendar/diary/2026-03-11.md new file mode 100644 index 0000000..3a8f3b6 --- /dev/null +++ b/calendar/diary/2026-03-11.md @@ -0,0 +1,38 @@ +# 任务 + +- [x] 开发：参加 IBS 项目晨会，同步昨日问题跟进事项。（李春良 0.5） +- [x] 开发：梳理 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 30% 李春良 2） +- [x] 项目：IBS 智能体具体落实技术方案调研，打通流程。（李春良 5） + +# 日志 + +当前项目是我们的 MCP 注册中心，相当于我们提供了一个统一的 MCP 服务。我们为用户和管理员提供了一个 API 注册接口，当管理员把接口规范传给我们后，我们就可以直接为 AI 提供标准化的 MCP 接口。 + +现在遇到的一个问题是，我们想把这个注册中心给不同的平台用户使用（比如 IBS 用户、CDN 项目组等）。由于有多个项目组，且每个项目组都有自己的工具，如何有效区分这些工具成了关键。 + +请帮我调研一下： + +1. MCP 协议层面是否支持根据不同的用户 Key 返回不同的工具？ +2. 针对这种需求，目前市面上是否有比较成熟的实现方案（最好是符合我们项目的技术栈）？ + +总的来说，我想把它接入到一个智能体中，让不同的用户平台根据自己的 Key 获取对应的工具，这样也能减轻上下文的压力。请帮我调研一下，然后我们再讨论出一个成熟的技术方案。 + +现在进一步解决我的问题，MCP 的鉴权已经通了，如上边说的当前项目是我们的 MCP 注册中心，相当于我们提供了一个统一的 MCP 服务。我们为用户和管理员提供了一个 API 注册接口，当管理员把接口规范传给我们后，我们就可以直接为 AI 提供标准化的 MCP 接口。 + +此时有个问题了。如果各个平台有自己的鉴权的话，如何能把 token 透传下去呢？因为这个 token 可能是各个项目自己用来横向鉴权的，比如控制谁能查哪些域名等等场景。是不是可以给 mcp 增加额外的 header 然后增加到 mcp 发起调用的 header 中。帮我调研一个可行的，标准的方案。 + +# 总结 + +今天突破了 ibs-ai-mcp 项目的进展，目前实现了 token 的透传。算是实现了整个流程必要的一环。 + +下午在公司内展示了 cosmic 拆分工具的使用，再次回头看这个工具的整体设计，感觉自己有进步了，在最近学习了智能体的开发。 + +我个人认为智能体开发，前端技能目前来说是必要的。 + +晚上听了卡兹克的直播，感觉自己还是没有在小的前沿，自己过于关注比如账号注册的用户名等等这些无用的东西。感觉这些人真的比想想中年轻，对 AI 的拥抱程度。在看看周边的人，感觉对 AI 的拥抱程度真的好低呀。简直不是在一个层级。目前还在 AI 对话的形态。 + +在当下这个热潮中，周末还是有必要玩儿一下龙虾。 + +田宝和 AI 聊了好久。感觉可以把 AI 融入到我的生活中。 + +我们不应该评判是否是 AI 产出的，要看最终的内容是否是我们想要的。 diff --git a/calendar/diary/2026-03-12.md b/calendar/diary/2026-03-12.md new file mode 100644 index 0000000..ecc10c7 --- /dev/null +++ b/calendar/diary/2026-03-12.md @@ -0,0 +1,8 @@ +# 任务 + +- [ ] 开发：参加 IBS 项目晨会，同步昨日问题跟进事项。（李春良 0.5） +- [ ] 开发：梳理 IBS V7.19.0 需求。（新业务平面引入与系统集成实施 30% 李春良 2） + +# 日志 + +# 总结 diff --git a/resource/前端/如何成为一个 React 工程师呢？.md b/resource/前端/如何成为一个 React 工程师呢？.md index dfb693b..21a632d 100644 --- a/resource/前端/如何成为一个 React 工程师呢？.md +++ b/resource/前端/如何成为一个 React 工程师呢？.md @@ -144,7 +144,7 @@ export default FunctionalCounter # 第二章 组件化开发核心 -Props 通信 +Props 通信（只读的，子组件不可以进行修改，单向数据流。） ```tsx type Props = { @@ -163,12 +163,59 @@ export default PrintNmae ``` -传参 +普通传参 ```tsx ``` +children 传参，这里 type + +```tsx +import React from 'react' + +type CardProps = React.PropsWithChildren<{}> + +const Card = ({ children }: CardProps) => { + return ( +
+ {children} +
+ ) +} + +export default Card +``` + +关于 `{ children }: CardProps` 是组件接收一个 props 然后从里边结构出来 children + +类型声明： + +```tsx +type UserProps = { + name: string + age: number + isVerified: boolean + hobbies?: string[] +} + +export const User = (user: UserProps) => { + const { name, age, isVerified, hobbies } = user + + return ( +
+

{name}

+

Age: {age}

+

校验: {isVerified ? '已验证' : '未验证'}

+ {hobbies && hobbies.length > 0 &&

爱好: {hobbies.join(', ')}

} +
+ ) +} + +``` + # CSS 顶级作用域 diff --git a/work/移动杭研/AI 项目/CLAUDE.md.md b/work/移动杭研/AI 项目/CLAUDE.md.md new file mode 100644 index 0000000..515dfa5 --- /dev/null +++ b/work/移动杭研/AI 项目/CLAUDE.md.md @@ -0,0 +1,31 @@ +# CLAUDE.md + +This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository. + +本文件用于指导 Claude Code（claude.ai/code）在此仓库中开展工作。 + +## 技术栈 + +- Java：`21`（``） +- 后端框架：Spring Boot `4.0.3` +- 后端框架：Spring Ai `1.1.2` + +## 开发规范 + +如果涉及改动对外提供的 RESTful API 需对 MCP 动态工具管理 API 文档进行及时更新。 + +开发 MCP 相关功能需要遵守 MCP 协议说明。 + +## 日志和注释 + +- 日志和注释使用中文 +- 关键位置须有日志，日志级别仅需要 `info` 和 `error` 两个级别 +- public 方法必须提供注释说明，关键位置也可以适量增加注释说明 + +## 测试规范（强约束） + +- 新增功能、修复问题、修改业务行为：必须新增/更新对应的测试用例（优先单元测试），覆盖核心规则与边界条件 +- 修复 Bug：必须提供回归测试（修复前失败、修复后通过） +- 纯代码格式/注释调整：可以不新增测试，但必须确保现有测试全部通过 +- 必要时才写集成测试（如持久化/序列化/校验）：控制数量，避免把所有测试都写成 `@SpringBootTest` +- 提交前必须在仓库根目录运行 `mvn test` 并确保全部通过；测试未通过禁止提交 diff --git a/work/移动杭研/AI 项目/IBS 智能体具体落实技术方案.md b/work/移动杭研/AI 项目/IBS 智能体具体落实技术方案.md index 83ce0dd..c8f7a7f 100644 --- a/work/移动杭研/AI 项目/IBS 智能体具体落实技术方案.md +++ b/work/移动杭研/AI 项目/IBS 智能体具体落实技术方案.md @@ -89,8 +89,6 @@ dify API 的研究。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 工具调用。 -![](../../../attachment/images-paste/image-20260304153545122.png) - 发指令 --》ibs-ai --> RAGflow --> 智能决策 a 工具 b 知识库 需要 MCP server Token 和 用户 Token。 diff --git a/work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow 部署.md b/work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow 部署.md new file mode 100644 index 0000000..f580e80 --- /dev/null +++ b/work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow 部署.md @@ -0,0 +1,324 @@ +# 一、RAGFlow 部署前提 + +最低硬件要求： + +- CPU ≥ 4 核 +- 内存 ≥ 16 GB +- 磁盘 ≥ 50 GB +- Docker ≥ 24 +- Docker Compose ≥ 2.26 ([ragflow.com.cn][1]) + +RAGFlow 默认依赖这些组件： + +- MySQL +- Redis +- MinIO（对象存储） +- Elasticsearch / Infinity（检索） +- API Server + +这些都已经写在 `docker-compose` 里。 ([ragflow.com.cn][2]) + +--- + +# 二、系统参数调整（必须） + +RAGFlow 用 Elasticsearch，需要调内核参数： + +```bash +sysctl vm.max_map_count +``` + +如果小于 **262144**： + +```bash +sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 +``` + +永久生效： + +```bash +echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf +sysctl -p +``` + +否则 ES 会启动失败。 ([ragflow.com.cn][1]) + +--- + +# 三、下载 RAGFlow + +```bash +git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git +cd ragflow +``` + +进入 docker 目录： + +```bash +cd docker +``` + +目录结构大概： + +``` +ragflow/ + ├ docker/ + │ ├ docker-compose.yml + │ ├ docker-compose-base.yml + │ ├ .env + │ └ service_conf.yaml.template +``` + +--- + +# 四、配置环境变量 + +编辑 `.env` + +```bash +nano .env +``` + +主要配置： + +```env +# elasticsearch +STACK_VERSION=8.11.3 +ELASTIC_PASSWORD=ragflow + +# kibana +KIBANA_USER=rag_flow +KIBANA_PASSWORD=infini_rag_flow + +# ports +ES_PORT=1200 +KIBANA_PORT=6601 +``` + +如果需要修改 Web 端口： + +编辑 `docker-compose.yml` + +```yaml +ports: + - "8080:80" +``` + +访问地址就变成： + +``` +http://服务器IP:8080 +``` + +--- + +# 五、启动 RAGFlow + +```bash +docker compose -f docker-compose.yml up -d +``` + +查看容器： + +```bash +docker ps +``` + +正常会有这些容器： + +``` +ragflow-server +ragflow-worker +mysql +redis +minio +elasticsearch +kibana +``` + +--- + +# 六、访问 RAGFlow + +浏览器访问： + +``` +http://服务器IP +``` + +首次使用需要注册账号。 + +然后就可以： + +1️⃣ 创建 Dataset（知识库） + +2️⃣ 上传 PDF / Markdown / 文档 + +3️⃣ 自动解析 + +4️⃣ 创建 AI Chat + +RAG 就跑起来了。 + +--- + +# 七、连接大模型 + +RAGFlow **本身不带 LLM**，需要接模型。 + +常见配置： + +| 类型 | 推荐 | +| ----- | -------------- | +| 本地模型 | Ollama | +| GPU推理 | vLLM | +| API | OpenAI / Azure | +| 国产 | DeepSeek | + +例如接 **Ollama** + +先装 Ollama： + +```bash +curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh +``` + +拉模型： + +```bash +ollama pull llama3 +``` + +然后在 RAGFlow UI： + +``` +Settings → Model Providers +``` + +添加： + +``` +Provider: Ollama +URL: http://host.docker.internal:11434 +``` + +--- + +# 八、常用运维命令 + +查看日志 + +```bash +docker logs ragflow-server -f +``` + +停止 + +```bash +docker compose down +``` + +升级 + +```bash +git pull +docker compose pull +docker compose up -d +``` + +--- + +# 九、生产环境建议 + +推荐配置： + +``` +8 CPU +32GB RAM +100GB SSD +``` + +并且： + +- Elasticsearch 单独部署 +- MinIO 使用对象存储 +- GPU + vLLM + +RAGFlow 在企业环境一般是： + +``` +Nginx + │ +RAGFlow API + │ +Elasticsearch +Redis +MySQL +MinIO +``` + +--- + +# 十、很多人部署失败的 3 个原因 + +90% 卡在这里： + +### 1 Docker 版本太低 + +必须： + +``` +Docker ≥ 24 +Compose ≥ 2.26 +``` + +--- + +### 2 内存不足 + +RAGFlow 启动 ES + Python worker + +最低： + +``` +16GB +``` + +--- + +### 3 vm.max_map_count 没改 + +ES 直接 crash。 + +--- + +# 十一、如果你是做 AI 产品（强烈建议） + +我建议你这样部署 RAGFlow： + +``` +RAGFlow + │ +vLLM (推理) + │ +Embedding Service + │ +对象存储 +``` + +效果比默认好很多。 + +--- + +💡 如果你愿意，我可以再给你一份 **“RAGFlow 企业级部署架构”**（包括）： + +- GPU 推理架构 +- embedding 服务 +- chunk pipeline +- RAGFlow + MCP +- 和你现在的 **智能体架构怎么融合** + +我可以直接画一张 **完整 RAG 系统架构图**。 + +[1]: https://ragflow.com.cn/docs?utm_source=chatgpt.com "快速入门 | RAGFlow 引擎" +[2]: https://ragflow.com.cn/docs/dev/configurations?utm_source=chatgpt.com "配置 | RAGFlow 引擎" diff --git a/work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow.md b/work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow.md new file mode 100644 index 0000000..8b817a1 --- /dev/null +++ b/work/移动杭研/AI 项目/RAG Flow.md @@ -0,0 +1,29 @@ +RAGFlow的核心映像在早期版本（如v0.21.1）约为9GB，这主要是因为包含了内置的embedding模型。 + +## 镜像大小变化 + +从v0.22.0开始，RAGFlow 改为只发布 slim 版本，不再包含内置的 embedding 模型，镜像大小减少到约 2 GB。 + +当前版本（v0.24.0）的镜像信息： + +- 下载大小：约2GB +- 运行时展开大小：约7GB + +## 9GB大小的原因 + +早期9GB的镜像包含： + +- 内置的BCE embedding模型 +- 内置的BGE embedding模型 +- 完整的RAGFlow应用程序及其所有依赖 + +现在 slim 版本需要用户自行配置外部的大模型和 embedding 服务，因此镜像体积大幅减小。 + +--- + +| 服务 | 用途 | Docker镜像 | +| ----------------- | --------- | -------------------------- | +| **Elasticsearch** | 向量数据库（默认） | `elasticsearch:8.11.3` | +| **Redis** | 缓存和消息队列 | `valkey:6.0.2` | +| **MySQL** | 元数据存储 | `mysql:8.0.39` | +| **MinIO** | 对象存储 | `minio:RELEASE.2025-06-13` | diff --git a/work/移动杭研/AI 项目/settings.local.json.md b/work/移动杭研/AI 项目/settings.local.json.md new file mode 100644 index 0000000..022429d --- /dev/null +++ b/work/移动杭研/AI 项目/settings.local.json.md @@ -0,0 +1,30 @@ +``` +{ + "permissions": { + "allow": [ + "Bash(./mvnw test:*)", + "Bash(./mvnw dependency:get:*)", + "Bash(curl:*)", + "mcp__deepwiki__ask_question", + "Bash(mvn test:*)", + "mcp__deepwiki__read_wiki_structure", + "mcp__deepwiki__read_wiki_contents", + "Bash(python:*)", + "Bash(mvn compile:*)", + "Bash(mvn dependency:tree:*)", + "Read(//c/Users/docke/.m2/repository/io/modelcontextprotocol/**)", + "Read(//c/Users/docke/.m2/**)", + "Bash(jar tf:*)", + "Bash(javap:*)", + "Bash(mvn clean:*)", + "Bash(mvn spring-boot:run:*)", + "Bash(jar:*)", + "WebFetch(domain:spec.modelcontextprotocol.io)", + "WebFetch(domain:spring.io)", + "WebFetch(domain:developers.redhat.com)", + "Bash(find \"D:\\\\MyCode\\\\Work\\\\yd-hy\\\\ibs-mcp\" -type f \\\\\\( -name \"*.sql\" -o -name \"schema*\" -o -name \"*schema*\" \\\\\\) 2>/dev/null | head -20)" + ] + } +} + +``` diff --git a/work/移动杭研/AI 项目/开发备注.md b/work/移动杭研/AI 项目/开发备注.md new file mode 100644 index 0000000..95452e9 --- /dev/null +++ b/work/移动杭研/AI 项目/开发备注.md @@ -0,0 +1,14 @@ +``` +{ + "success": true, + "message": "API Key 创建成功", + "data": { + "id": 1, + "apiKey": "c2f2956653614bc4ab05711c03f0ff36", + "tenantCode": "tenant001", + "description": "测试 API Key", + "enabled": true, + "createdAt": "2026-03-11T10:03:41.9902653" + } +} +```