WeKnora 源码级改造路线图

0.1 文档目录/文件夹系统

现状： KnowledgeBase 下只有扁平的 Knowledge 列表 + knowledge_tags 标签表。

改造：

• 数据库层：新增 knowledge_directories 表（id, kb_id, parent_id, name, position, created_at），在 knowledges 表增加 directory_id 外键
• 迁移文件：在 migrations/versioned/ 新增 migration 000065_add_directories
• 后端：
  • internal/types/ 新增 directory.go 实体定义
  • internal/application/repository/ 新增 directory.go 仓库
  • internal/application/service/ 新增 directory.go 服务（CRUD + 移动 + 排序）
  • internal/router/router.go 在 knowledge-bases/:id 路由组下增加目录相关端点
  • internal/handler/ 新增 directory.go Handler
• 前端：
  • frontend/src/views/knowledge/ 中增加 DirectoryTree.vue 侧边栏组件
  • 修改 KnowledgeBase.vue 布局为左侧目录树 + 右侧文档列表
  • 支持拖拽移动文档到目录（利用 TDesign 的 Draggable 组件）
• DI 注册：在 internal/container/container.go 注册新组件

工作量： 1-1.5 周

0.2 检索质量调优

现状： 默认 BM25(30%)/Dense(70%) 权重，chunk size 512 chars / 80 overlap。

改造：

• 中文 Embedding 优化：将默认 embedding 模型从 nomic-embed-text 切换为 bge-large-zh-v1.5（768 维兼容），或增加维度自适应配置
• Chunk 策略调优：利用已有的 adaptive 3-layer chunking（heading → heuristic → legacy），针对不同文档类型预设策略（如 PDF 用 heading，Excel 用 row-based）
• 评测框架：利用已有的 dataset/ 目录和 evaluation API，构建自动化 RAG 评测流水线（参考 RAGAS 指标：faithfulness, answer relevancy, context precision）
• 前端调参面板：在 frontend/src/views/settings/ 的检索设置中增加权重滑块和实时预览

工作量： 0.5-1 周

0.3 部署硬化

现状： Docker Compose 可用，但缺少生产级配置。

改造：

• 配置 Nginx 反向代理 + HTTPS（docker/nginx/ 增加 SSL 配置模板）
• PostgreSQL 自动备份脚本（pg_dump cron）
• Redis 持久化配置（AOF + RDB）
• 接入 Langfuse 全链路监控（代码已有 internal/tracing/langfuse/，只需配置 env）
• 健康检查端点和告警（基于已有的 /api/v1/system/info）

工作量： 0.5 周

1.1 文档 AI 摘要增强

现状： knowledge_post_process.go 已有 summary 生成任务。

改造：

• 在 internal/application/service/knowledge_post_process.go 中增强摘要生成：生成 3-5 个关键要点（Key Takeaways）、关键词标签自动推荐
• 前端在 frontend/src/components/ 的文档卡片上展示 AI 要点
• 增加”重新生成摘要”按钮（复用已有的 reparse 端点）

工作量： 0.5 周

1.2 多通道导入增强

现状： 已有 RSS connector（v0.6.3）、浏览器扩展、飞书/Notion/语雀数据源。

改造：

• 微信公众号文章导入：开发独立导入模块，通过微信文章 URL 抓取内容（利用已有的 web_fetch 基础设施 + docreader 的 MHTML 解析能力）
• 微信聊天记录导入：解析微信聊天记录导出文件（HTML/TXT 格式），批量导入知识库
• 批量 URL 导入：在 frontend/src/views/knowledge/ 增加批量 URL 输入界面，复用已有的 POST /knowledge-bases/:id/knowledge/url 端点

工作量： 1.5 周

1.3 大文件处理优化

现状： docreader 的 PDF 解析已很成熟（页面分类、XY-cut 分栏、向量图检测），但大文件处理缺少进度反馈。

改造：

• 利用 Asynq 任务队列（internal/application/service/knowledge_post_process.go）增加细粒度进度上报
• 前端 frontend/src/components/ 的上传组件增加实时进度条（解析中/分块中/向量化中/图谱提取中）
• 超大文件（>100 页）支持分片并行解析

工作量： 1 周

2.1 AI 富文本编辑器

改造方案：

• 技术选型：基于 TipTap（ProseMirror）构建，Vue 3 生态成熟，支持协同编辑扩展
• 前端：
  • 新建 frontend/src/views/writer/ 目录，包含 WriterView.vue（主编辑器）、WriterToolbar.vue（工具栏）、AIAssistPanel.vue（AI 辅助面板）
  • 路由新增 /platform/writer 和 /platform/writer/:docId
  • Pinia Store 新增 writer.ts 管理文档状态
• 后端：
  • 新增 internal/types/writer_doc.go（id, user_id, tenant_id, title, content_json, status, versions[]）
  • 新增 internal/application/service/writer.go（CRUD + 版本管理 + 自动保存）
  • 新增 API 端点：/api/v1/writer/docs（CRUD）、/api/v1/writer/ai-assist（AI 改写/扩写/缩写/翻译）
  • AI 辅助接口复用已有的 chat pipeline，传入 selected text + instruction，返回改写结果
• AI 功能：
  • 选中文字 → 改写/扩写/缩写/翻译（调用 LLM，prompt 模板放 config/prompt_templates/）
  • 模板化生成：预设论文/报告/文案模板，用户填入主题和参考资料，LLM 生成完整稿件
  • 引用知识库：编辑器中可 @引用知识库文档，自动插入引用标注

工作量： 2-3 周

2.2 PPT/幻灯片生成

改造方案：

• 后端：
  • 新建 internal/application/service/slide_generator.go
  • 流程：知识库检索（复用 knowledgebase_search.go）→ LLM 生成幻灯片大纲 JSON（{title, bullets[], notes} per slide）→ 渲染为 PPTX
  • PPTX 渲染方案：Go 调用 Python 脚本（python-pptx 库），通过已有的 sandbox 机制执行
  • 新增 API：POST /api/v1/slides/generate（异步任务）、GET /api/v1/slides/:task_id/download
• 前端：
  • 在聊天界面增加”生成 PPT”按钮（当对话涉及知识库内容时）
  • 新增 frontend/src/components/slide/SlidePreview.vue 预览组件
  • 支持选择模板主题（预设 3-5 个 PPT 模板）

工作量： 1.5-2 周

2.3 报告生成

改造方案：

• 复用 Agent 的 ReAct 循环 + Wiki 蒸馏能力
• 新建 Skill：skills/preloaded/report-generator/SKILL.md，定义报告生成工作流
• 后端新增 internal/application/service/report_generator.go：
  • 接受主题 + 知识库范围 → Agent 多轮检索 → LLM 编译结构化报告（Markdown）→ 可选转 PDF
• 前端增加报告模板选择和预览界面

工作量： 1 周

2.4 思维导图生成

改造方案：

• 后端：新增 prompt 模板 config/prompt_templates/mindmap_generation.yaml，让 LLM 从文档/主题生成 Mermaid mindmap 语法
• 前端：
  • 已有 Mermaid 渲染能力（frontend/src/utils/mermaidShared.ts），扩展为交互式思维导图组件
  • 新建 frontend/src/components/mindmap/MindmapViewer.vue，支持缩放、导出 PNG/SVG
  • 在知识库详情页和聊天界面增加”生成思维导图”入口

工作量： 0.5-1 周

3.1 四层记忆架构

现状： WeKnora 已有三层：轮内上下文压缩（consolidator.go）+ 跨轮历史（agent_history.go）+ Neo4j 图记忆（memory/）。缺少”用户画像”和”Copilot 设定”两层。

改造：

层 1：Copilot 设定（Soul）

• 在 internal/types/ 新增 copilot_profile.go：{user_id, tenant_id, persona_prompt, behavior_rules, custom_instructions}
• 新增 API：GET/PUT /api/v1/copilot/profile
• 修改 internal/agent/prompts.go 的 BuildSystemPromptWithOptions()，在最前面注入 Copilot 设定 prompt
• 前端新增 Copilot 设定界面（frontend/src/views/settings/CopilotProfile.vue）

层 2：用户画像（User Profile）

• 新建 internal/application/service/user_profiling.go：后台 Asynq 定时任务，分析用户对话历史，用 LLM 提取结构化画像（偏好领域、常用术语、交互风格）
• 画像存储为 JSONB 字段在 users 表或独立 user_profiles 表
• 修改 buildRuntimeContextBlock()（internal/agent/observe.go），将用户画像注入 runtime context

层 3：长期记忆（已有，需增强）

• 现有 Neo4j 图记忆（Episode/Entity/Relation）已经很强，需增强：
  • 增加记忆衰减机制（时间越久权重越低）
  • 增加记忆检索的多样性（不仅按关键词，还按语义相似度 + 时间衰减 + 使用频率排序）
  • 增加记忆管理 UI（用户可以查看、编辑、删除 AI 记住的内容）

层 4：经验与技能（已有，需增强）

• 已有 Skills 系统（internal/agent/skills/），需要增加：
  • 用户自定义技能的 UI 编辑器（frontend/src/views/skills/SkillEditor.vue）
  • 技能社区市场（分享/安装技能，类似 IMA 的技能 Hub）
  • 从对话中自动提取可复用技能（“保存为技能”按钮）

工作量： 3-4 周

3.2 Copilot 浮窗 & 全场景感知

改造方案：

• 前端：
  • 新建 frontend/src/components/copilot/CopilotFloat.vue：可拖拽、可折叠的浮窗组件
  • 利用 Vue 的 Teleport 将浮窗挂载到 App.vue 根级别
  • 页面上下文感知：通过 Vue Router 的 afterEach 钩子和 Pinia store 追踪当前页面状态（正在浏览的文档、知识库、搜索结果）
  • 浮窗自动将页面上下文注入到对话 prompt 中（修改 buildRuntimeContextBlock()）
• 后端：
  • 新增 POST /api/v1/copilot/context-aware 端点，接收前端上报的页面上下文，返回相关建议
  • 修改 internal/agent/engine.go 支持 pageContext 参数注入

工作量： 2-3 周

3.3 技能市场

改造方案：

• 后端：
  • 新增 skills_marketplace 表：{id, name, description, author_id, skill_content, downloads, rating, is_public}
  • 新增 API：/api/v1/skills-marketplace（CRUD + 搜索 + 安装）
  • 安装操作：将技能内容复制到用户的 skills/ 目录
• 前端：
  • 新建 frontend/src/views/skills/SkillMarketplace.vue
  • 卡片式展示、搜索、评分、一键安装

工作量： 1-1.5 周

4.1 任务模式（Task Mode）

改造方案：

• 核心设计：在 ReAct Agent 之上增加 Plan-and-Execute 层
• 后端：
  • 新建 internal/application/service/task_mode/：
    • planner.go：接收自然语言任务描述 → LLM 生成执行计划（JSON 数组，每步包含 action, tool, params, expected_output）
    • executor.go：按计划顺序执行每步，支持中途插入新输入（通过 SSE 双向通信）
    • progress.go：任务进度追踪，支持暂停/恢复/取消
  • 新增 API：POST /api/v1/task-mode/start、POST /api/v1/task-mode/:id/inject（中途注入）、POST /api/v1/task-mode/:id/cancel
  • 扩展 internal/agent/engine.go：增加 PlanExecuteMode，在 ReAct 循环外层增加计划步骤管理
• 前端：
  • 新建 frontend/src/views/taskmode/TaskModeView.vue：可视化展示任务计划、执行进度、中间结果
  • 支持拖拽调整计划步骤
  • 中途注入文档/图片/文本的交互面板

工作量： 3-4 周

4.2 深度研究模式

改造方案：

• 基于 Task Mode 的特化工作流
• 后端：
  • 新建 internal/application/service/deep_research.go：
    1. 广泛搜索阶段：并行调用 web_search + knowledge_search，收集 20-50 个相关信息源
    2. 大纲生成阶段：LLM 基于搜索结果生成研究大纲（章节结构）
    3. 逐章研究阶段：对每个章节，Agent 进行深入检索和阅读，生成章节草稿
    4. 综合写作阶段：LLM 将所有章节合并为完整报告，添加引用标注
  • 利用 Asynq 任务队列实现异步执行（预计耗时 2-10 分钟）
  • 新增 API：POST /api/v1/deep-research/start、GET /api/v1/deep-research/:id/progress、GET /api/v1/deep-research/:id/report
• 前端：
  • 新建 frontend/src/views/research/DeepResearchView.vue：展示研究进度、大纲预览、最终报告
  • 报告支持 Markdown 渲染 + PDF/PPTX 导出

工作量： 2-3 周

5.1 AI 图片生成

改造方案：

• 后端：
  • 新建 internal/models/imagegen/：定义 ImageGenerator 接口，实现 DALL-E / Stable Diffusion / Flux 适配器
  • 在 internal/models/provider/ 注册新的 provider 类型
  • 新增 API：POST /api/v1/image/generate
• 前端：
  • 在聊天界面和写作编辑器中增加图片生成入口
  • 新建 frontend/src/components/imagegen/ImageGenDialog.vue：描述输入、尺寸选择、风格选择、生成预览

工作量： 1 周

5.2 AI 播客生成

改造方案：

• 后端：
  • 新建 internal/application/service/podcast_generator.go：
    1. LLM 将文档/对话内容转化为对话脚本（多角色）
    2. 调用 TTS 服务生成音频（ChatTTS / Edge-TTS / Azure TTS）
    3. 合并音频片段，添加背景音乐
  • 新增 API：POST /api/v1/podcast/generate（异步任务）
• 前端：
  • 新建 frontend/src/components/podcast/PodcastPlayer.vue：播放器组件
  • 在知识库详情页和聊天界面增加”生成播客”入口

工作量： 1.5-2 周

5.3 AI 解读面板

改造方案：

• 将思维导图、播客、知识测验整合为统一的”AI 解读”面板
• 在知识库文档详情页增加解读面板入口
• 新建 frontend/src/components/interpretation/AIInterpretPanel.vue

工作量： 0.5-1 周

6.1 桌面客户端完善

现状： cmd/desktop/ 已有 Wails v2 框架。

改造：

• 补全系统级集成：全局快捷键呼出 Copilot 浮窗、系统托盘菜单、文件拖拽导入
• 离线缓存：本地缓存最近的知识库和对话历史
• 自动更新机制

工作量： 1.5 周

6.2 移动端体验

现状： miniprogram/ 有微信小程序基础框架。

改造：

• 完善小程序体验（增加写作、笔记、任务模式等功能的移动端适配）
• 如需原生 App：可用 React Native 或 Flutter，复用后端 API

工作量： 1.5 周

6.3 知识库广场

改造方案：

• 新增 knowledge_base_marketplace 表 + API
• 知识库可见性设置（私有/组织内/公开）
• 搜索、分类、排序、订阅功能
• 前端新建广场页面

工作量： 1.5 周