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更新日志

所有此项目的显著更改都将记录在此文件中。

[1.3.0] - 2026-03-20

运行与配置

  • 将主配置迁移到 config.toml，并明确 config.toml 为本地文件，不再纳入版本控制。
  • 新增 local-hash 本地嵌入提供方，默认知识库构建链路不再依赖外部 Embedding API。
  • 新增 iflow-qwen3-max 的 OpenAI 兼容配置示例，并补齐 config.toml.example 与 .env 的文档口径。

稳定性与检索

  • 修复聊天会话和召回测试中的异步输入问题，消除 asyncio.run() 与事件循环冲突。
  • 收紧 Provider 失败契约：当凭证、SDK 或远端调用失败时，统一改为显式报错并保留日志，不再返回占位回答、空 embedding 或零分 rerank 结果。
  • 修复聊天 /config 切换 LLM 时的状态回滚问题；当新模型加载失败时，活动模型配置会回退到旧值，避免界面状态与实际模型实例不一致。
  • 修正 grok 与 volcengine Provider 的真实导入链路，并新增 Provider 导入烟测，避免“测试通过但模块无法导入”的假收敛。
  • 优化知识库重建流程，向量化时不再加载旧索引追加写入。
  • 增强本地检索质量：索引文本引入来源文件标题上下文，聊天检索使用意图文本而不是原始提示约束语。
  • 完成父子分段检索、RRF 融合、sidecar 父文档存储等 RAG 核心能力的适配与校验。
  • 将知识库持久化升级为快照目录，新增 ACTIVE_SNAPSHOT 指针、快照清单和按快照加载的运行时流程。
  • 引入 RunConfig、SessionConfig、KnowledgeBuildService、RetrievalService、ChatService 等分层运行时服务。
  • 修正真实交互场景中的展示与输入边界：来源路径改为相对路径，聊天空输入不再触发检索和模型调用。

测试与文档

  • 增加多组回归测试，覆盖本地嵌入、异步交互、索引文本构建、RRF 行为、sidecar 持久化和配置默认值。
  • 更新 README.md、docs/ 和 AGENTS.md，同步当前启动方式、配置结构和运行口径。

[1.2.0] - 2025-07-03

架构重构

  • 完成第二阶段重构：解耦向量存储。
    • 定义了 VectorStoreBase 抽象基类，统一了向量存储接口。
    • 实现了 FaissStore，将 FAISS 逻辑封装其中。
    • 创建了 VectorStoreFactory，实现了向量存储的动态加载。
  • 完成第三阶段重构：构建文档处理流水线。
    • 创建了 etl 模块，并为 extractors、cleaners、splitters 定义了抽象基类。
    • 实现了针对 Markdown 的抽取器、基础文本清洗器和递归文本分割器。
    • 创建了 PipelineManager，实现了数据处理的动态组合。
  • 完成第四阶段重构：提升健壮性与开发者体验。
    • 为核心模块如模型提供商工厂、向量存储工厂、ETL 流水线编写了全面的单元测试。
    • 优化了日志记录，并完善了项目文档。

许可证合规性

  • 检查了 Dify 的许可证，并为项目添加了 DIFY_LICENSE 文件。
  • 为项目中非 Dify 移植代码的部分添加了 LICENSE 文件。
  • 在所有移植自 Dify 的代码文件顶部添加了许可证声明。
  • 在 README.md 中明确列出了所有移植自 Dify 的代码文件。

[1.1.0] - 2025-07-02

架构重构

  • 明确项目目标为 Dify 核心逻辑的本地验证器，通过轻量级 Python 实现对齐并验证 Dify 的核心工作流。
  • 启动向配置、抽象基类和工厂模式的系统性重构。
  • 完成第一阶段重构：模型管理系统。
    • 废除了在代码中硬编码模型实例的方式。
    • 建立了 LargeLanguageModel、TextEmbeddingModel、RerankModel 等模型抽象基类。
    • 实现了 ModelProviderFactory，用于根据配置动态加载和实例化不同的模型提供商。

新功能与优化

  • 优化启动界面。
    • 新增由 pyfiglet 生成的 ASCII Art 启动横幅。
    • 为标题实现从左到右的蓝红颜色渐变效果。
    • 添加了包含版本、描述、作者和 GitHub 链接的欢迎面板，并确保其宽度与标题对齐。
  • 重构配置系统。
    • 从 .env 和 python-dotenv 迁移到 config.ini 和内置的 configparser，以解决复杂 JSON 配置解析问题。
    • 实现环境变量优先的配置加载策略，当环境变量存在时会覆盖 config.ini 中的设置。
    • 更新 Google LLM 的默认模型为 gemini-2.5-flash 和 gemini-2.5-pro。
  • 提升代码质量。
    • 解耦了 Rerank 提供商，通过依赖注入将 top_n 作为参数传递给 rerank 方法，移除了对全局配置的直接依赖。