yunmei
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- core/rag-kb：领域 RAG 知识库按模板配置（PRD 5.4/7.3，EPIC #6 子任务） - templating.py：知识源三类分类 + 模板命名推导 + 零依赖轻量 YAML 配置加载 - documents.py：文档段落抽取分块，chunk 携带 文档/章节/段落 溯源信息 - store.py：from_template_config 按模板自动构建 + 中英混合词频检索 + 类别过滤 - config/kb.template.yaml：ti-cl4 模板 RAG 库资产示例（工艺规范/SOP/国标） - tests：29 用例全绿（模板化/分块溯源/检索排序/类别过滤/配置校验）
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1.4 KiB
Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""iAOP-Core · 领域 RAG 知识库（RAG KB）—— 模板化接入。
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对应 PRD 5.4「④ LLM 网关 + RAG」与 Issue #46（EPIC #6 子任务）：
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领域 RAG 知识库改为**按模板配置**（工艺规范 / SOP / 国标 三类知识源），
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换行业只改模板资产（`config/kb.template.yaml` + 文档集），内核零改动；
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检索返回**命中文档片段 + 来源**（引用溯源，PRD 5.4）。
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模块：
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- templating 知识源分类 + 模板命名推导（collection/索引/namespace）
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+ 轻量 YAML 配置加载（零依赖）；
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- documents 文档模型 + 段落抽取分块（保留 文档/章节/段落 溯源信息）；
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- store 模板化知识库（from_template_config 构建）+ 检索 + 类别过滤。
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测试：`python -m unittest discover -s tests -v`（在 core/rag-kb 目录下执行）。
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"""
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__version__ = "0.1.0"
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from .documents import Chunk, KbDocument, build_document, chunk_document
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from .store import RagKnowledgeBase, RetrievalHit
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from .templating import (
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KbSourceConfig,
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KbTemplateConfig,
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KbTemplateNaming,
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KnowledgeSourceKind,
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load_kb_config,
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sanitize,
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)
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__all__ = [
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"KnowledgeSourceKind",
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"KbTemplateNaming",
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"KbTemplateConfig",
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"KbSourceConfig",
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"load_kb_config",
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"sanitize",
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"KbDocument",
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"Chunk",
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"build_document",
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"chunk_document",
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"RagKnowledgeBase",
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"RetrievalHit",
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]
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