'commit'

dsLightRag/Backup/PG_Start.py

@@ -0,0 +1,397 @@
+import json
+import os.path
+import shutil
+import subprocess
+import tempfile
+import urllib
+import uuid
+from io import BytesIO
+from urllib import request
+
+import fastapi
+import uvicorn
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from lightrag import QueryParam
+from sse_starlette import EventSourceResponse
+from starlette.responses import StreamingResponse
+from starlette.staticfiles import StaticFiles
+
+from Util.LightRagUtil import *
+from Util.PostgreSQLUtil import init_postgres_pool
+
+# 想更详细地控制日志输出
+logger = logging.getLogger('lightrag')
+logger.setLevel(logging.INFO)
+handler = logging.StreamHandler()
+handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
+logger.addHandler(handler)
+
+
+async def lifespan(app: FastAPI):
+    yield
+
+
+app = FastAPI(lifespan=lifespan)
+
+# 挂载静态文件目录
+app.mount("/static", StaticFiles(directory="Static"), name="static")
+
+
+# 访问根的跳转
+@app.get("/")
+async def redirect_to_ai():
+    return fastapi.responses.RedirectResponse(url="/static/ai.html")
+
+
+@app.post("/api/rag")
+async def rag(request: fastapi.Request):
+    data = await request.json()
+    workspace = data.get("topic", "ShiJi")  # Chinese, Math ,ShiJi 默认是少年读史记
+    logger.info("工作空间:" + workspace)
+    # 查询的问题
+    query = data.get("query")
+
+    # 用户提示词
+    output_model = data.get("output_model", "txt")
+
+    if output_model == "txt":
+        user_prompt = "1、资料中提供化学反应方程式的，一定要严格按提供的Latex公式输出，绝对不允许对Latex公式进行修改 ！"
+        user_prompt = user_prompt + "\n 2、如果资料中提供了图片的，一定要严格按照原文提供图片输出，绝对不能省略或不输出！"
+        user_prompt = user_prompt + "\n 3、知识库中存在的问题，严格按知识库中的内容回答，不允许扩展！"
+        user_prompt = user_prompt + "\n 4、如果问题与提供的知识库内容不符，则明确告诉未在知识库范围内提到！"
+        user_prompt = user_prompt + "\n 5、发现输出内容中包含Latex公式的，一定要检查是不是包含了$$或$的包含符号,不能让Latex无包含符号出现！"
+    elif output_model == 'html':
+        user_prompt = """
+        我需要一个专业的交互式数据可视化，数据资料我将提供，你也可以根据自己了解的信息进行补充，
+        注意：
+        (1)直接输出html代码,以```html 开头， ``` 结尾。
+        (2)不要与用户进行二次交互，直接生成即可。
+        (3)不要添加参考信息等内容
+        (4)请确保生成的JSON数据格式完全正确，特别注意字符串内部的引号必须使用反斜杠转义。
+            例如："desc": "猛将，有\"人中吕布，马中赤兔\"之称"
+        (5)正面负面信息都要。
+        绘制可视化具体要求如下：
+        1. **技术要求**：
+       - 使用 D3.js v7 + SVG
+       - 实现可拖动节点和关系线分类着色
+       - 必须包含右侧信息面板和3D节点效果
+
+        2. **设计规范**：
+           - 主色调：深蓝色渐变背景
+           - 标题：在以醒目字体字号在界面顶部中间位置显示，最好有渐变效果 
+           - 视觉特效：3D立体节点（非平面）+ 发光选中效果
+           - 文字要求：使用 dominant-baseline: central 和 text-anchor: middle 确保文字垂直和水平居中
+           - 布局响应式：支持窗口缩放
+        
+        3. **数据要求**：
+           - 数据结构：网络关系图
+           - 关系分类：[至少3种关系类型]
+           - 节点属性：[如类型/描述/重要性]
+           - 关系线描述：需要有关系线的不同颜色描述的图例
+        
+        4. **交互细节**：
+           - 悬停：显示人物简介弹窗
+           - 点击：右侧面板更新详细信息+关系列表,仔细检查，确保每个节点都可以点击
+           - 布局切换：力导向/辐射状/环形/网格
+        
+        5. **拒绝内容**：
+           - 不要树状结构或平面2D节点
+           - 避免使用canvas代替SVG
+        """
+
+    # 使用PG库后，这个是没有用的,但目前的项目代码要求必传，就写一个吧。
+    WORKING_DIR = 'WorkingPath/' + workspace
+    if not os.path.exists(WORKING_DIR):
+        os.makedirs(WORKING_DIR)
+
+    async def generate_response_stream(query: str):
+        try:
+            logger.info("workspace=" + workspace)
+            rag = await initialize_pg_rag(WORKING_DIR=WORKING_DIR, workspace=workspace)
+
+            resp = await rag.aquery(
+                query=query,
+                param=QueryParam(mode="hybrid", stream=True, user_prompt=user_prompt))
+            async for chunk in resp:
+                if not chunk:
+                    continue
+                yield f"data: {json.dumps({'reply': chunk})}\n\n"
+                print(chunk, end='', flush=True)
+        except Exception as e:
+            yield f"data: {json.dumps({'error': str(e)})}\n\n"
+        finally:
+            # 发送流结束标记
+            yield "data: [DONE]\n\n"
+            # 清理资源
+            await rag.finalize_storages()
+
+    return EventSourceResponse(generate_response_stream(query=query))
+
+
+@app.post("/api/save-word")
+async def save_to_word(request: fastapi.Request):
+    output_file = None
+    try:
+        # Parse request data
+        try:
+            data = await request.json()
+            markdown_content = data.get('markdown_content', '')
+            if not markdown_content:
+                raise ValueError("Empty MarkDown content")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Request parsing failed: {str(e)}")
+            raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Invalid request: {str(e)}")
+
+        # 创建临时Markdown文件
+        temp_md = os.path.join(tempfile.gettempdir(), uuid.uuid4().hex + ".md")
+        with open(temp_md, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(markdown_content)
+
+        # 使用pandoc转换
+        output_file = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "【理想大模型】问答.docx")
+        subprocess.run(['pandoc', temp_md, '-o', output_file, '--resource-path=static'], check=True)
+
+        # 读取生成的Word文件
+        with open(output_file, "rb") as f:
+            stream = BytesIO(f.read())
+
+        # 返回响应
+        encoded_filename = urllib.parse.quote("【理想大模型】问答.docx")
+        return StreamingResponse(
+            stream,
+            media_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
+            headers={"Content-Disposition": f"attachment; filename*=UTF-8''{encoded_filename}"})
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Unexpected error: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal server error")
+    finally:
+        # 清理临时文件
+        try:
+            if temp_md and os.path.exists(temp_md):
+                os.remove(temp_md)
+            if output_file and os.path.exists(output_file):
+                os.remove(output_file)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Failed to clean up temp files: {str(e)}")
+
+
+@app.get("/api/tree-data")
+async def get_tree_data():
+    try:
+        pg_pool = await init_postgres_pool()
+        async with pg_pool.acquire() as conn:
+            # 执行查询
+            rows = await conn.fetch("""
+                                    SELECT id,
+                                           title,
+                                           parent_id,
+                                           is_leaf,
+                                           prerequisite,
+                                           related
+                                    FROM knowledge_points
+                                    ORDER BY parent_id, id
+                                    """)
+        # 构建节点映射
+        nodes = {}
+        for row in rows:
+            prerequisite_data = json.loads(row[4]) if row[4] else []
+            # 转换先修知识格式
+            if isinstance(prerequisite_data, list) and len(prerequisite_data) > 0 and isinstance(prerequisite_data[0],
+                                                                                                 dict):
+                # 已经是新格式
+                prerequisites = prerequisite_data
+            else:
+                # 转换为新格式
+                prerequisites = [{"id": str(id), "title": title} for id, title in
+                                 (prerequisite_data or [])] if prerequisite_data else None
+
+            nodes[row[0]] = {
+                "id": row[0],
+                "title": row[1],
+                "parent_id": row[2] if row[2] is not None else 0,
+                "isParent": not row[3],
+                "prerequisite": prerequisites if prerequisites and len(prerequisites) > 0 else None,
+                "related": json.loads(row[5]) if row[5] and len(json.loads(row[5])) > 0 else None,
+                "open": True
+            }
+
+        # 构建树形结构
+        tree_data = []
+        for node_id, node in nodes.items():
+            parent_id = node["parent_id"]
+            if parent_id == 0:
+                tree_data.append(node)
+            else:
+                if parent_id in nodes:
+                    if "children" not in nodes[parent_id]:
+                        nodes[parent_id]["children"] = []
+                    nodes[parent_id]["children"].append(node)
+
+        return {"code": 0, "data": tree_data}
+    except Exception as e:
+        return {"code": 1, "msg": str(e)}
+
+
+@app.post("/api/update-knowledge")
+async def update_knowledge(request: fastapi.Request):
+    try:
+        data = await request.json()
+        node_id = data.get('node_id')
+        knowledge = data.get('knowledge', [])
+        update_type = data.get('update_type', 'prerequisite')  # 默认为先修知识
+
+        if not node_id:
+            raise ValueError("Missing node_id")
+
+        pg_pool = await init_postgres_pool()
+        async with pg_pool.acquire() as conn:
+            if update_type == 'prerequisite':
+                await conn.execute("""
+                                   UPDATE knowledge_points
+                                   SET prerequisite = $1
+                                   WHERE id = $2
+                                   """,
+                                   json.dumps(
+                                       [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
+                                       ensure_ascii=False
+                                   ),
+                                   node_id)
+            else:  # related knowledge
+                await conn.execute("""
+                                   UPDATE knowledge_points
+                                   SET related = $1
+                                   WHERE id = $2
+                                   """,
+                                   json.dumps(
+                                       [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
+                                       ensure_ascii=False
+                                   ),
+                                   node_id)
+
+        return {"code": 0, "msg": "更新成功"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"更新知识失败: {str(e)}")
+        return {"code": 1, "msg": str(e)}
+
+
+@app.post("/api/render_html")
+async def render_html(request: fastapi.Request):
+    data = await request.json()
+    html_content = data.get('html_content')
+    html_content = html_content.replace("```html", "")
+    html_content = html_content.replace("```", "")
+    # 创建临时文件
+    filename = f"relation_{uuid.uuid4().hex}.html"
+    filepath = os.path.join('../static/temp', filename)
+
+    # 确保temp目录存在
+    os.makedirs('../static/temp', exist_ok=True)
+
+    # 写入文件
+    with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(html_content)
+
+    return {
+        'success': True,
+        'url': f'/static/temp/{filename}'
+    }
+
+
+@app.get("/api/sources")
+async def get_sources(page: int = 1, limit: int = 10):
+    try:
+        pg_pool = await init_postgres_pool()
+        async with pg_pool.acquire() as conn:
+            # 获取总数
+            total = await conn.fetchval("SELECT COUNT(*) FROM t_wechat_source")
+            # 获取分页数据
+            offset = (page - 1) * limit
+            rows = await conn.fetch(
+                """
+                SELECT id, account_id, account_name, created_at
+                FROM t_wechat_source
+                ORDER BY created_at DESC
+                    LIMIT $1
+                OFFSET $2
+                """,
+                limit, offset
+            )
+
+            sources = [
+                {
+                    "id": row[0],
+                    "name": row[1],
+                    "type": row[2],
+                    "update_time": row[3].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if row[3] else None
+                }
+                for row in rows
+            ]
+
+            return {
+                "code": 0,
+                "data": {
+                    "list": sources,
+                    "total": total,
+                    "page": page,
+                    "limit": limit
+                }
+            }
+    except Exception as e:
+        return {"code": 1, "msg": str(e)}
+
+
+@app.get("/api/articles")
+async def get_articles(page: int = 1, limit: int = 10):
+    try:
+        pg_pool = await init_postgres_pool()
+        async with pg_pool.acquire() as conn:
+            # 获取总数
+            total = await conn.fetchval("SELECT COUNT(*) FROM t_wechat_articles")
+            # 获取分页数据
+            offset = (page - 1) * limit
+            rows = await conn.fetch(
+                """
+                SELECT a.id,
+                       a.title,
+                       a.source as name,
+                       a.publish_time,
+                       a.collection_time,
+                       a.url
+                FROM t_wechat_articles a
+                ORDER BY a.collection_time DESC
+                    LIMIT $1
+                OFFSET $2
+                """,
+                limit, offset
+            )
+
+            articles = [
+                {
+                    "id": row[0],
+                    "title": row[1],
+                    "source": row[2],
+                    "publish_date": row[3].strftime("%Y-%m-%d") if row[3] else None,
+                    "collect_time": row[4].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if row[4] else None,
+                    "url": row[5],
+                }
+                for row in rows
+            ]
+
+            return {
+                "code": 0,
+                "data": {
+                    "list": articles,
+                    "total": total,
+                    "page": page,
+                    "limit": limit
+                }
+            }
+    except Exception as e:
+        return {"code": 1, "msg": str(e)}
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

dsLightRag/Backup/PG_T1_Train.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+import asyncio
+import logging
+
+from Util.DocxUtil import get_docx_content_by_pandoc
+from Util.LightRagUtil import initialize_pg_rag
+
+# 或者如果你想更详细地控制日志输出
+logger = logging.getLogger('lightrag')
+logger.setLevel(logging.INFO)
+handler = logging.StreamHandler()
+handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
+logger.addHandler(handler)
+logging.basicConfig(format="%(levelname)s:%(message)s", level=logging.INFO)
+
+# 使用PG库后，这个是没有用的,但目前的项目代码要求必传，就写一个吧。
+WORKING_DIR = f"../output"
+
+#### 下面两个要注意写清楚内容  ####
+# 1、工作空间【知识库名称】
+# 2、文档名称【不允许出现重复，因为后面需要以此为条件查询】
+tasks = [
+    # {  # 苏轼
+    #    "workspace": "SuShi", "docx_name": "SuShi.docx",
+    # },
+    # {  # 化学
+    #     "workspace": "Chemistry", "docx_name": "Chemistry.docx",
+    # },
+    #{  # 数学
+    #    "workspace": "Math", "docx_name": "Math.docx",
+    #},
+    {  # 几何
+        "workspace": "JiHe", "docx_name": "JiHe.docx",
+    },
+    # {  # 史记
+    #     "workspace": "ShiJi", "docx_name": "ShiJi.docx",
+    # },
+    # {  # 长春市一批次高中学校介绍
+    #     "workspace": "ChangChun", "docx_name": "ChangChun_3.docx",
+    # },
+    # {  # 2024长春43所高中录取分数线
+    #     "workspace": "ChangChun", "docx_name": "ChangChun_1.docx",
+    # },
+    # {  # 长春市2025年中考各批次录取最低控制线
+    #     "workspace": "ChangChun", "docx_name": "ChangChun_2.docx",
+    # }
+]
+for task in tasks:
+    task["docx_path"] = "./static/Txt/" + task["docx_name"]  # 3、文档路径 python是按引用传递的&
+
+
+async def main():
+    for task in tasks:
+        workspace = task["workspace"]
+        docx_name = task["docx_name"]
+        docx_path = task["docx_path"]
+        logger.info(f"开始处理文档: {docx_name}" + ",共%s个文档,当前是第%s个。", len(tasks), tasks.index(task) + 1)
+        try:
+            rag = await initialize_pg_rag(WORKING_DIR=WORKING_DIR, workspace=workspace)
+            # 获取docx文件的内容
+            content = get_docx_content_by_pandoc(docx_path)
+            await rag.ainsert(input=content, file_paths=[docx_name])  # 添加来源参数
+        finally:
+            if rag:
+                await rag.finalize_storages()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())

dsLightRag/Backup/PG_T2_Query.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import asyncio
+import inspect
+import logging
+
+from lightrag import QueryParam
+
+from Util.LightRagUtil import configure_logging, print_stream, initialize_pg_rag
+
+# 在程序开始时添加以下配置
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,  # 设置日志级别为INFO
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+
+# 或者如果你想更详细地控制日志输出
+logger = logging.getLogger('lightrag')
+logger.setLevel(logging.INFO)
+handler = logging.StreamHandler()
+handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
+logger.addHandler(handler)
+
+WORKING_DIR = f"./dsWorking"
+
+logging.basicConfig(format="%(levelname)s:%(message)s", level=logging.INFO)
+
+
+async def main():
+    try:
+        rag = await initialize_pg_rag(WORKING_DIR=WORKING_DIR, workspace='SuShi')
+        resp = await rag.aquery(
+            # "苏轼的家人都有谁？",
+            "苏轼与美食",
+            param=QueryParam(mode="hybrid", stream=True),
+        )
+        if inspect.isasyncgen(resp):
+            await print_stream(resp)
+        else:
+            print(resp)
+    except Exception as e:
+        print(f"An error occurred: {e}")
+    finally:
+        if rag:
+            await rag.finalize_storages()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    configure_logging()
+    asyncio.run(main())

dsLightRag/Backup/Start.py

@@ -1,246 +0,0 @@
-import json
-import subprocess
-import tempfile
-import urllib
-import uuid
-from io import BytesIO
-
-import fastapi
-import uvicorn
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from lightrag import QueryParam
-from sse_starlette import EventSourceResponse
-from starlette.responses import StreamingResponse
-from starlette.staticfiles import StaticFiles
-
-from Util.LightRagUtil import *
-from Util.PostgreSQLUtil import init_postgres_pool
-
-# 在程序开始时添加以下配置
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,  # 设置日志级别为INFO
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
-)
-
-# 或者如果你想更详细地控制日志输出
-logger = logging.getLogger('lightrag')
-logger.setLevel(logging.INFO)
-handler = logging.StreamHandler()
-handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
-logger.addHandler(handler)
-
-
-async def lifespan(app: FastAPI):
-    yield
-
-
-async def print_stream(stream):
-    async for chunk in stream:
-        if chunk:
-            print(chunk, end="", flush=True)
-
-
-app = FastAPI(lifespan=lifespan)
-
-# 挂载静态文件目录
-app.mount("../static", StaticFiles(directory="Static"), name="static")
-
-
-@app.post("/api/rag")
-async def rag(request: fastapi.Request):
-    data = await request.json()
-    topic = data.get("topic")  # Chinese, Math
-    mode = data.get("mode", "hybrid")  # 默认为hybrid模式
-    # 拼接路径
-    WORKING_PATH = "./Topic/" + topic
-    # 查询的问题
-    query = data.get("query")
-    # 关闭参考资料
-    user_prompt = "\n 1、不要输出参考资料 或者 References ！"
-    user_prompt = user_prompt + "\n 2、资料中提供化学反应方程式的，一定要严格按提供的Latex公式输出，绝对不允许对Latex公式进行修改 ！"
-    user_prompt = user_prompt + "\n 3、如果资料中提供了图片的，一定要严格按照原文提供图片输出，不允许省略或不输出！"
-    user_prompt = user_prompt + "\n 4、资料中提到的知识内容，需要判断是否与本次问题相关，不相关的绝对不要输出！"
-    user_prompt = user_prompt + "\n 5、如果问题与提供的知识库内容不符，则明确告诉未在知识库范围内提到！"
-    user_prompt = user_prompt + "\n 6、发现输出内容中包含Latex公式的，一定要检查是不是包含了$$或$的包含符号,不能让Latex无包含符号出现！"
-
-    async def generate_response_stream(query: str):
-        try:
-            rag = LightRAG(
-                working_dir=WORKING_PATH,
-                llm_model_func=create_llm_model_func(),
-                embedding_func=create_embedding_func()
-            )
-
-            await rag.initialize_storages()
-            await initialize_pipeline_status()
-            resp = await rag.aquery(
-                query=query,
-                param=QueryParam(mode=mode, stream=True, user_prompt=user_prompt))
-            # hybrid naive
-
-            async for chunk in resp:
-                if not chunk:
-                    continue
-                yield f"data: {json.dumps({'reply': chunk})}\n\n"
-                print(chunk, end='', flush=True)
-        except Exception as e:
-            yield f"data: {json.dumps({'error': str(e)})}\n\n"
-        finally:
-            # 清理资源
-            await rag.finalize_storages()
-
-    return EventSourceResponse(generate_response_stream(query=query))
-
-
-@app.post("/api/save-word")
-async def save_to_word(request: fastapi.Request):
-    output_file = None
-    try:
-        # Parse request data
-        try:
-            data = await request.json()
-            markdown_content = data.get('markdown_content', '')
-            if not markdown_content:
-                raise ValueError("Empty MarkDown content")
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Request parsing failed: {str(e)}")
-            raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Invalid request: {str(e)}")
-
-        # 创建临时Markdown文件
-        temp_md = os.path.join(tempfile.gettempdir(), uuid.uuid4().hex + ".md")
-        with open(temp_md, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(markdown_content)
-
-        # 使用pandoc转换
-        output_file = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "【理想大模型】问答.docx")
-        subprocess.run(['pandoc', temp_md, '-o', output_file, '--resource-path=static'], check=True)
-
-        # 读取生成的Word文件
-        with open(output_file, "rb") as f:
-            stream = BytesIO(f.read())
-
-        # 返回响应
-        encoded_filename = urllib.parse.quote("【理想大模型】问答.docx")
-        return StreamingResponse(
-            stream,
-            media_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
-            headers={"Content-Disposition": f"attachment; filename*=UTF-8''{encoded_filename}"})
-
-    except HTTPException:
-        raise
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Unexpected error: {str(e)}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal server error")
-    finally:
-        # 清理临时文件
-        try:
-            if temp_md and os.path.exists(temp_md):
-                os.remove(temp_md)
-            if output_file and os.path.exists(output_file):
-                os.remove(output_file)
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"Failed to clean up temp files: {str(e)}")
-
-
-@app.get("/api/tree-data")
-async def get_tree_data():
-    try:
-        pg_pool = await init_postgres_pool()
-        async with pg_pool.acquire() as conn:
-        # 执行查询
-            rows = await conn.fetch("""
-                                  SELECT id,
-                                         title,
-                                         parent_id,
-                                         is_leaf,
-                                         prerequisite,
-                                         related
-                                  FROM knowledge_points
-                                  ORDER BY parent_id, id
-                                  """)
-        # 构建节点映射
-        nodes = {}
-        for row in rows:
-            prerequisite_data = json.loads(row[4]) if row[4] else []
-            # 转换先修知识格式
-            if isinstance(prerequisite_data, list) and len(prerequisite_data) > 0 and isinstance(prerequisite_data[0],
-                                                                                                 dict):
-                # 已经是新格式
-                prerequisites = prerequisite_data
-            else:
-                # 转换为新格式
-                prerequisites = [{"id": str(id), "title": title} for id, title in
-                                 (prerequisite_data or [])] if prerequisite_data else None
-
-            nodes[row[0]] = {
-                "id": row[0],
-                "title": row[1],
-                "parent_id": row[2] if row[2] is not None else 0,
-                "isParent": not row[3],
-                "prerequisite": prerequisites if prerequisites and len(prerequisites) > 0 else None,
-                "related": json.loads(row[5]) if row[5] and len(json.loads(row[5])) > 0 else None,
-                "open": True
-            }
-
-        # 构建树形结构
-        tree_data = []
-        for node_id, node in nodes.items():
-            parent_id = node["parent_id"]
-            if parent_id == 0:
-                tree_data.append(node)
-            else:
-                if parent_id in nodes:
-                    if "children" not in nodes[parent_id]:
-                        nodes[parent_id]["children"] = []
-                    nodes[parent_id]["children"].append(node)
-
-        return {"code": 0, "data": tree_data}
-    except Exception as e:
-        return {"code": 1, "msg": str(e)}
-
-
-@app.post("/api/update-knowledge")
-async def update_knowledge(request: fastapi.Request):
-    try:
-        data = await request.json()
-        node_id = data.get('node_id')
-        knowledge = data.get('knowledge', [])
-        update_type = data.get('update_type', 'prerequisite')  # 默认为先修知识
-
-        if not node_id:
-            raise ValueError("Missing node_id")
-
-        pg_pool = await init_postgres_pool()
-        async with pg_pool.acquire() as conn:
-            if update_type == 'prerequisite':
-                await conn.execute("""
-                    UPDATE knowledge_points 
-                    SET prerequisite = $1 
-                    WHERE id = $2
-                """,
-                json.dumps(
-                    [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
-                    ensure_ascii=False
-                ),
-                node_id)
-            else:  # related knowledge
-                await conn.execute("""
-                    UPDATE knowledge_points 
-                    SET related = $1 
-                    WHERE id = $2
-                """,
-                json.dumps(
-                    [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
-                    ensure_ascii=False
-                ),
-                node_id)
-
-
-        return {"code": 0, "msg": "更新成功"}
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"更新知识失败: {str(e)}")
-        return {"code": 1, "msg": str(e)}
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

dsLightRag/Backup/T1_Train.py

@@ -1,49 +0,0 @@
-import asyncio
-
-from Util.DocxUtil import get_docx_content_by_pandoc
-from Util.LightRagUtil import configure_logging, initialize_rag
-import os
-
-# 数学
-KEMU = 'JiHe'  # Chinese,Math,Chemistry,JiHe
-
-# 组装文件路径
-WORKING_DIR = "./Topic/" + KEMU
-docx_file = 'static/Txt/' + KEMU + '.docx'
-
-async def main():
-    # 注释掉或删除以下清理代码
-    files_to_delete = [
-        "graph_chunk_entity_relation.graphml",
-        "kv_store_doc_status.json",
-        "kv_store_full_docs.json",
-        "kv_store_text_chunks.json",
-        "vdb_chunks.json",
-        "vdb_entities.json",
-        "vdb_relationships.json",
-    ]
-
-    # 获取docx文件的内容
-    content = get_docx_content_by_pandoc(docx_file)
-
-    # 删除文件
-    for file in files_to_delete:
-        file_path = os.path.join(WORKING_DIR, file)
-        if os.path.exists(file_path):
-            os.remove(file_path)
-            print(f"Deleting old file:: {file_path}")
-
-    try:
-        # 注意：默认设置使用NetworkX
-        rag = await initialize_rag(WORKING_DIR)
-        await rag.ainsert(content)
-        print("\nIndexing completed successfully!")
-    except Exception as e:
-        print(f"An error occurred: {e}")
-    finally:
-        await rag.finalize_storages()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    configure_logging()
-    asyncio.run(main())

dsLightRag/Backup/T2_Query.py

@@ -1,46 +0,0 @@
-import asyncio
-import inspect
-from Util.LightRagUtil import configure_logging, initialize_rag, print_stream
-from lightrag import QueryParam
-
-# 化学
-data = [
-    # {"NAME": "Chemistry", "Q": "硝酸光照分解的化学反应方程式是什么", "ChineseName": "化学"},
-    {"NAME": "Chemistry", "Q": "氢气与氧气燃烧的现象", "ChineseName": "化学"},
-    {"NAME": "Math", "Q": "氧化铁与硝酸的化学反应方程式是什么", "ChineseName": "数学"},
-    {"NAME": "Chinese", "Q": "氧化铁与硝酸的化学反应方程式是什么", "ChineseName": "语文"},
-    {"NAME": "JiHe", "Q": "三角形两边之和大于第三边的证明", "ChineseName": "几何"}
-]
-
-# 准备查询的科目
-KEMU = "JiHe" # Chemistry JiHe
-
-# 查找索引号
-idx = [i for i, d in enumerate(data) if d["NAME"] == KEMU][0]
-
-
-async def main():
-    try:
-        user_prompt = "\n 1、资料中提供化学反应方程式的，一定要严格按提供的Latex公式输出，绝对不允许对Latex公式进行修改 ！"
-        user_prompt = user_prompt + "\n 2、如果资料中提供了图片的，一定要严格按照原文提供图片输出，不允许省略或不输出！"
-        user_prompt = user_prompt + "\n 3、资料中提到的知识内容，需要判断是否与本次问题相关，不相关的绝对不要输出！"
-        rag = await initialize_rag('Topic/' + data[idx]["NAME"])
-        resp = await rag.aquery(
-            data[idx]["Q"],
-            param=QueryParam(mode="hybrid", stream=True, user_prompt=user_prompt),
-            # hybrid naive
-        )
-        if inspect.isasyncgen(resp):
-            await print_stream(resp)
-        else:
-            print(resp)
-    except Exception as e:
-        print(f"An error occurred: {e}")
-    finally:
-        if rag:
-            await rag.finalize_storages()
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    configure_logging()
-    asyncio.run(main())

dsLightRag/Config/Config.py

@@ -3,15 +3,15 @@ ALY_AK = 'LTAI5tE4tgpGcKWhbZg6C4bh'
 ALY_SK = 'oizcTOZ8izbGUouboC00RcmGE8vBQ1'
 
 # 大模型 【DeepSeek深度求索官方】训练时用这个
-LLM_API_KEY = "sk-44ae895eeb614aa1a9c6460579e322f1"
-LLM_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
-LLM_MODEL_NAME = "deepseek-chat"
+# LLM_API_KEY = "sk-44ae895eeb614aa1a9c6460579e322f1"
+# LLM_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
+# LLM_MODEL_NAME = "deepseek-chat"
 
 # 阿里云提供的大模型服务 【阿里云在处理文字材料时，容易引发绿网拦截，导致数据上报异常】
-#LLM_API_KEY = "sk-f6da0c787eff4b0389e4ad03a35a911f"
-#LLM_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
-#LLM_MODEL_NAME = "qwen-plus" # 不要使用通义千问，会导致化学方程式不正确！
-#LLM_MODEL_NAME = "deepseek-v3"
+LLM_API_KEY = "sk-f6da0c787eff4b0389e4ad03a35a911f"
+LLM_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+# LLM_MODEL_NAME = "qwen-plus" # 不要使用通义千问，会导致化学方程式不正确！
+LLM_MODEL_NAME = "deepseek-v3"
 #LLM_MODEL_NAME = "deepseek-r1"  # 使用更牛B的r1模型
 
 EMBED_MODEL_NAME = "BAAI/bge-m3"

dsLightRag/Start.py

@@ -1,12 +1,9 @@
 import json
-import os.path
-import shutil
 import subprocess
 import tempfile
 import urllib
 import uuid
 from io import BytesIO
-from urllib import request
 
 import fastapi
 import uvicorn
@@ -19,7 +16,13 @@ from starlette.staticfiles import StaticFiles
 from Util.LightRagUtil import *
 from Util.PostgreSQLUtil import init_postgres_pool
 
-# 想更详细地控制日志输出
+# 在程序开始时添加以下配置
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,  # 设置日志级别为INFO
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+
+# 或者如果你想更详细地控制日志输出
 logger = logging.getLogger('lightrag')
 logger.setLevel(logging.INFO)
 handler = logging.StreamHandler()
@@ -31,86 +34,49 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     yield
 
 
+async def print_stream(stream):
+    async for chunk in stream:
+        if chunk:
+            print(chunk, end="", flush=True)
+
+
 app = FastAPI(lifespan=lifespan)
 
 # 挂载静态文件目录
 app.mount("/static", StaticFiles(directory="Static"), name="static")
 
 
-# 访问根的跳转
-@app.get("/")
-async def redirect_to_ai():
-    return fastapi.responses.RedirectResponse(url="/static/ai.html")
-
-
 @app.post("/api/rag")
 async def rag(request: fastapi.Request):
     data = await request.json()
-    workspace = data.get("topic", "ShiJi")  # Chinese, Math ,ShiJi 默认是少年读史记
-    logger.info("工作空间:" + workspace)
+    topic = data.get("topic")  # Chinese, Math
+    mode = data.get("mode", "hybrid")  # 默认为hybrid模式
+    # 拼接路径
+    WORKING_PATH = "./Topic/" + topic
     # 查询的问题
     query = data.get("query")
-
-    # 用户提示词
-    output_model = data.get("output_model", "txt")
-
-    if output_model == "txt":
-        user_prompt = "1、资料中提供化学反应方程式的，一定要严格按提供的Latex公式输出，绝对不允许对Latex公式进行修改 ！"
-        user_prompt = user_prompt + "\n 2、如果资料中提供了图片的，一定要严格按照原文提供图片输出，绝对不能省略或不输出！"
-        user_prompt = user_prompt + "\n 3、知识库中存在的问题，严格按知识库中的内容回答，不允许扩展！"
-        user_prompt = user_prompt + "\n 4、如果问题与提供的知识库内容不符，则明确告诉未在知识库范围内提到！"
-        user_prompt = user_prompt + "\n 5、发现输出内容中包含Latex公式的，一定要检查是不是包含了$$或$的包含符号,不能让Latex无包含符号出现！"
-    elif output_model == 'html':
-        user_prompt = """
-        我需要一个专业的交互式数据可视化，数据资料我将提供，你也可以根据自己了解的信息进行补充，
-        注意：
-        (1)直接输出html代码,以```html 开头， ``` 结尾。
-        (2)不要与用户进行二次交互，直接生成即可。
-        (3)不要添加参考信息等内容
-        (4)请确保生成的JSON数据格式完全正确，特别注意字符串内部的引号必须使用反斜杠转义。
-            例如："desc": "猛将，有\"人中吕布，马中赤兔\"之称"
-        (5)正面负面信息都要。
-        绘制可视化具体要求如下：
-        1. **技术要求**：
-       - 使用 D3.js v7 + SVG
-       - 实现可拖动节点和关系线分类着色
-       - 必须包含右侧信息面板和3D节点效果
-
-        2. **设计规范**：
-           - 主色调：深蓝色渐变背景
-           - 标题：在以醒目字体字号在界面顶部中间位置显示，最好有渐变效果 
-           - 视觉特效：3D立体节点（非平面）+ 发光选中效果
-           - 文字要求：使用 dominant-baseline: central 和 text-anchor: middle 确保文字垂直和水平居中
-           - 布局响应式：支持窗口缩放
-        
-        3. **数据要求**：
-           - 数据结构：网络关系图
-           - 关系分类：[至少3种关系类型]
-           - 节点属性：[如类型/描述/重要性]
-           - 关系线描述：需要有关系线的不同颜色描述的图例
-        
-        4. **交互细节**：
-           - 悬停：显示人物简介弹窗
-           - 点击：右侧面板更新详细信息+关系列表,仔细检查，确保每个节点都可以点击
-           - 布局切换：力导向/辐射状/环形/网格
-        
-        5. **拒绝内容**：
-           - 不要树状结构或平面2D节点
-           - 避免使用canvas代替SVG
-        """
-
-    # 使用PG库后，这个是没有用的,但目前的项目代码要求必传，就写一个吧。
-    WORKING_DIR = 'WorkingPath/' + workspace
-    if not os.path.exists(WORKING_DIR):
-        os.makedirs(WORKING_DIR)
+    # 关闭参考资料
+    user_prompt = "\n 1、不要输出参考资料 或者 References ！"
+    user_prompt = user_prompt + "\n 2、资料中提供化学反应方程式的，一定要严格按提供的Latex公式输出，绝对不允许对Latex公式进行修改 ！"
+    user_prompt = user_prompt + "\n 3、如果资料中提供了图片的，一定要严格按照原文提供图片输出，不允许省略或不输出！"
+    user_prompt = user_prompt + "\n 4、资料中提到的知识内容，需要判断是否与本次问题相关，不相关的绝对不要输出！"
+    user_prompt = user_prompt + "\n 5、如果问题与提供的知识库内容不符，则明确告诉未在知识库范围内提到！"
+    user_prompt = user_prompt + "\n 6、发现输出内容中包含Latex公式的，一定要检查是不是包含了$$或$的包含符号,不能让Latex无包含符号出现！"
 
     async def generate_response_stream(query: str):
         try:
-            logger.info("workspace=" + workspace)
-            rag = await initialize_pg_rag(WORKING_DIR=WORKING_DIR, workspace=workspace)
+            rag = LightRAG(
+                working_dir=WORKING_PATH,
+                llm_model_func=create_llm_model_func(),
+                embedding_func=create_embedding_func()
+            )
+
+            await rag.initialize_storages()
+            await initialize_pipeline_status()
             resp = await rag.aquery(
                 query=query,
-                param=QueryParam(mode="hybrid", stream=True, user_prompt=user_prompt))
+                param=QueryParam(mode=mode, stream=True, user_prompt=user_prompt))
+
             async for chunk in resp:
                 if not chunk:
                     continue
@@ -119,8 +85,6 @@ async def rag(request: fastapi.Request):
         except Exception as e:
             yield f"data: {json.dumps({'error': str(e)})}\n\n"
         finally:
-            # 发送流结束标记
-            yield "data: [DONE]\n\n"
             # 清理资源
             await rag.finalize_storages()
 
@@ -182,17 +146,17 @@ async def get_tree_data():
     try:
         pg_pool = await init_postgres_pool()
         async with pg_pool.acquire() as conn:
-            # 执行查询
+        # 执行查询
             rows = await conn.fetch("""
-                                    SELECT id,
-                                           title,
-                                           parent_id,
-                                           is_leaf,
-                                           prerequisite,
-                                           related
-                                    FROM knowledge_points
-                                    ORDER BY parent_id, id
-                                    """)
+                                  SELECT id,
+                                         title,
+                                         parent_id,
+                                         is_leaf,
+                                         prerequisite,
+                                         related
+                                  FROM knowledge_points
+                                  ORDER BY parent_id, id
+                                  """)
         # 构建节点映射
         nodes = {}
         for row in rows:
@@ -249,146 +213,31 @@ async def update_knowledge(request: fastapi.Request):
         async with pg_pool.acquire() as conn:
             if update_type == 'prerequisite':
                 await conn.execute("""
-                                   UPDATE knowledge_points
-                                   SET prerequisite = $1
-                                   WHERE id = $2
-                                   """,
-                                   json.dumps(
-                                       [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
-                                       ensure_ascii=False
-                                   ),
-                                   node_id)
+                    UPDATE knowledge_points 
+                    SET prerequisite = $1 
+                    WHERE id = $2
+                """,
+                json.dumps(
+                    [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
+                    ensure_ascii=False
+                ),
+                node_id)
             else:  # related knowledge
                 await conn.execute("""
-                                   UPDATE knowledge_points
-                                   SET related = $1
-                                   WHERE id = $2
-                                   """,
-                                   json.dumps(
-                                       [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
-                                       ensure_ascii=False
-                                   ),
-                                   node_id)
-
-        return {"code": 0, "msg": "更新成功"}
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"更新知识失败: {str(e)}")
-        return {"code": 1, "msg": str(e)}
-
-
-@app.post("/api/render_html")
-async def render_html(request: fastapi.Request):
-    data = await request.json()
-    html_content = data.get('html_content')
-    html_content = html_content.replace("```html", "")
-    html_content = html_content.replace("```", "")
-    # 创建临时文件
-    filename = f"relation_{uuid.uuid4().hex}.html"
-    filepath = os.path.join('static/temp', filename)
-
-    # 确保temp目录存在
-    os.makedirs('static/temp', exist_ok=True)
-
-    # 写入文件
-    with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
-        f.write(html_content)
-
-    return {
-        'success': True,
-        'url': f'/static/temp/{filename}'
-    }
-
-
-@app.get("/api/sources")
-async def get_sources(page: int = 1, limit: int = 10):
-    try:
-        pg_pool = await init_postgres_pool()
-        async with pg_pool.acquire() as conn:
-            # 获取总数
-            total = await conn.fetchval("SELECT COUNT(*) FROM t_wechat_source")
-            # 获取分页数据
-            offset = (page - 1) * limit
-            rows = await conn.fetch(
-                """
-                SELECT id, account_id, account_name, created_at
-                FROM t_wechat_source
-                ORDER BY created_at DESC
-                    LIMIT $1
-                OFFSET $2
+                    UPDATE knowledge_points 
+                    SET related = $1 
+                    WHERE id = $2
                 """,
-                limit, offset
-            )
-
-            sources = [
-                {
-                    "id": row[0],
-                    "name": row[1],
-                    "type": row[2],
-                    "update_time": row[3].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if row[3] else None
-                }
-                for row in rows
-            ]
-
-            return {
-                "code": 0,
-                "data": {
-                    "list": sources,
-                    "total": total,
-                    "page": page,
-                    "limit": limit
-                }
-            }
-    except Exception as e:
-        return {"code": 1, "msg": str(e)}
-
+                json.dumps(
+                    [{"id": p["id"], "title": p["title"]} for p in knowledge],
+                    ensure_ascii=False
+                ),
+                node_id)
 
-@app.get("/api/articles")
-async def get_articles(page: int = 1, limit: int = 10):
-    try:
-        pg_pool = await init_postgres_pool()
-        async with pg_pool.acquire() as conn:
-            # 获取总数
-            total = await conn.fetchval("SELECT COUNT(*) FROM t_wechat_articles")
-            # 获取分页数据
-            offset = (page - 1) * limit
-            rows = await conn.fetch(
-                """
-                SELECT a.id,
-                       a.title,
-                       a.source as name,
-                       a.publish_time,
-                       a.collection_time,
-                       a.url
-                FROM t_wechat_articles a
-                ORDER BY a.collection_time DESC
-                    LIMIT $1
-                OFFSET $2
-                """,
-                limit, offset
-            )
 
-            articles = [
-                {
-                    "id": row[0],
-                    "title": row[1],
-                    "source": row[2],
-                    "publish_date": row[3].strftime("%Y-%m-%d") if row[3] else None,
-                    "collect_time": row[4].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if row[4] else None,
-                    "url": row[5],
-                }
-                for row in rows
-            ]
-
-            return {
-                "code": 0,
-                "data": {
-                    "list": articles,
-                    "total": total,
-                    "page": page,
-                    "limit": limit
-                }
-            }
+        return {"code": 0, "msg": "更新成功"}
     except Exception as e:
+        logger.error(f"更新知识失败: {str(e)}")
         return {"code": 1, "msg": str(e)}
 
 

dsLightRag/T1_Train.py

@@ -1,68 +1,48 @@
 import asyncio
-import logging
 
 from Util.DocxUtil import get_docx_content_by_pandoc
-from Util.LightRagUtil import initialize_pg_rag
+from Util.LightRagUtil import configure_logging, initialize_rag
+import os
 
-# 或者如果你想更详细地控制日志输出
-logger = logging.getLogger('lightrag')
-logger.setLevel(logging.INFO)
-handler = logging.StreamHandler()
-handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
-logger.addHandler(handler)
-logging.basicConfig(format="%(levelname)s:%(message)s", level=logging.INFO)
-
-# 使用PG库后，这个是没有用的,但目前的项目代码要求必传，就写一个吧。
-WORKING_DIR = f"./output"
-
-#### 下面两个要注意写清楚内容  ####
-# 1、工作空间【知识库名称】
-# 2、文档名称【不允许出现重复，因为后面需要以此为条件查询】
-tasks = [
-    # {  # 苏轼
-    #    "workspace": "SuShi", "docx_name": "苏轼.docx",
-    # },
-    # {  # 化学
-    #     "workspace": "Chemistry", "docx_name": "Chemistry.docx",
-    # },
-    #{  # 数学
-    #    "workspace": "Math", "docx_name": "Math.docx",
-    #},
-    {  # 几何
-        "workspace": "JiHe", "docx_name": "JiHe.docx",
-    },
-    # {  # 史记
-    #     "workspace": "ShiJi", "docx_name": "少年读史记张嘉骅.docx",
-    # },
-    # {  # 长春市一批次高中学校介绍
-    #     "workspace": "ChangChun", "docx_name": "长春市一批次高中学校介绍.docx",
-    # },
-    # {  # 2024长春43所高中录取分数线
-    #     "workspace": "ChangChun", "docx_name": "2024长春43所高中录取分数线.docx",
-    # },
-    # {  # 长春市2025年中考各批次录取最低控制线
-    #     "workspace": "ChangChun", "docx_name": "长春市2025年中考各批次录取最低控制线.docx",
-    # }
-]
-for task in tasks:
-    task["docx_path"] = "./static/Txt/" + task["docx_name"]  # 3、文档路径 python是按引用传递的&
+KEMU = 'SuShi'  # JiHe,Math,SuShi,Chemistry,ShiJi,ChangChun
 
+# 组装文件路径
+WORKING_DIR = "./Topic/" + KEMU
+docx_file = 'static/Txt/' + KEMU + '.docx'
 
 async def main():
-    for task in tasks:
-        workspace = task["workspace"]
-        docx_name = task["docx_name"]
-        docx_path = task["docx_path"]
-        logger.info(f"开始处理文档: {docx_name}" + ",共%s个文档,当前是第%s个。", len(tasks), tasks.index(task) + 1)
-        try:
-            rag = await initialize_pg_rag(WORKING_DIR=WORKING_DIR, workspace=workspace)
-            # 获取docx文件的内容
-            content = get_docx_content_by_pandoc(docx_path)
-            await rag.ainsert(input=content, file_paths=[docx_name])  # 添加来源参数
-        finally:
-            if rag:
-                await rag.finalize_storages()
+    # 注释掉或删除以下清理代码
+    files_to_delete = [
+        "graph_chunk_entity_relation.graphml",
+        "kv_store_doc_status.json",
+        "kv_store_full_docs.json",
+        "kv_store_text_chunks.json",
+        "vdb_chunks.json",
+        "vdb_entities.json",
+        "vdb_relationships.json",
+    ]
+
+    # 获取docx文件的内容
+    content = get_docx_content_by_pandoc(docx_file)
+
+    # 删除文件
+    for file in files_to_delete:
+        file_path = os.path.join(WORKING_DIR, file)
+        if os.path.exists(file_path):
+            os.remove(file_path)
+            print(f"Deleting old file:: {file_path}")
+
+    try:
+        # 注意：默认设置使用NetworkX
+        rag = await initialize_rag(WORKING_DIR)
+        await rag.ainsert(content)
+        print("\nIndexing completed successfully!")
+    except Exception as e:
+        print(f"An error occurred: {e}")
+    finally:
+        await rag.finalize_storages()
 
 
 if __name__ == "__main__":
+    configure_logging()
     asyncio.run(main())

dsLightRag/T2_Query.py

@@ -1,36 +1,34 @@
 import asyncio
 import inspect
-import logging
-
+from Util.LightRagUtil import configure_logging, initialize_rag, print_stream
 from lightrag import QueryParam
 
-from Util.LightRagUtil import configure_logging, print_stream, initialize_pg_rag
-
-# 在程序开始时添加以下配置
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,  # 设置日志级别为INFO
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
-)
-
-# 或者如果你想更详细地控制日志输出
-logger = logging.getLogger('lightrag')
-logger.setLevel(logging.INFO)
-handler = logging.StreamHandler()
-handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
-logger.addHandler(handler)
+# 化学
+data = [
+    # {"NAME": "Chemistry", "Q": "硝酸光照分解的化学反应方程式是什么", "ChineseName": "化学"},
+    {"NAME": "Chemistry", "Q": "氢气与氧气燃烧的现象", "ChineseName": "化学"},
+    {"NAME": "Math", "Q": "氧化铁与硝酸的化学反应方程式是什么", "ChineseName": "数学"},
+    {"NAME": "Chinese", "Q": "氧化铁与硝酸的化学反应方程式是什么", "ChineseName": "语文"},
+    {"NAME": "JiHe", "Q": "三角形两边之和大于第三边的证明", "ChineseName": "几何"}
+]
 
-WORKING_DIR = f"./dsWorking"
+# 准备查询的科目
+KEMU = "JiHe" # Chemistry JiHe
 
-logging.basicConfig(format="%(levelname)s:%(message)s", level=logging.INFO)
+# 查找索引号
+idx = [i for i, d in enumerate(data) if d["NAME"] == KEMU][0]
 
 
 async def main():
     try:
-        rag = await initialize_pg_rag(WORKING_DIR=WORKING_DIR, workspace='SuShi')
+        user_prompt = "\n 1、资料中提供化学反应方程式的，一定要严格按提供的Latex公式输出，绝对不允许对Latex公式进行修改 ！"
+        user_prompt = user_prompt + "\n 2、如果资料中提供了图片的，一定要严格按照原文提供图片输出，不允许省略或不输出！"
+        user_prompt = user_prompt + "\n 3、资料中提到的知识内容，需要判断是否与本次问题相关，不相关的绝对不要输出！"
+        rag = await initialize_rag('Topic/' + data[idx]["NAME"])
         resp = await rag.aquery(
-            # "苏轼的家人都有谁？",
-            "苏轼与美食",
-            param=QueryParam(mode="hybrid", stream=True),
+            data[idx]["Q"],
+            param=QueryParam(mode="hybrid", stream=True, user_prompt=user_prompt),
+            # hybrid naive
         )
         if inspect.isasyncgen(resp):
             await print_stream(resp)

dsLightRag/Topic/Chemistry/graph_chunk_entity_relation.graphml

@@ -0,0 +1,230 @@
+<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
+<graphml xmlns="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://graphml.graphdrawing.org/xmlns http://graphml.graphdrawing.org/xmlns/1.0/graphml.xsd"><key id="d11" for="edge" attr.name="created_at" attr.type="long"/>
+<key id="d10" for="edge" attr.name="file_path" attr.type="string"/>
+<key id="d9" for="edge" attr.name="source_id" attr.type="string"/>
+<key id="d8" for="edge" attr.name="keywords" attr.type="string"/>
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+<key id="d5" for="node" attr.name="created_at" attr.type="long"/>
+<key id="d4" for="node" attr.name="file_path" attr.type="string"/>
+<key id="d3" for="node" attr.name="source_id" attr.type="string"/>
+<key id="d2" for="node" attr.name="description" attr.type="string"/>
+<key id="d1" for="node" attr.name="entity_type" attr.type="string"/>
+<key id="d0" for="node" attr.name="entity_id" attr.type="string"/>
+<graph edgedefault="undirected"><node id="HNO3">
+  <data key="d0">HNO3</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Nitric acid (HNO3) is a chemical compound involved in decomposition and reaction processes described in the text.</data>
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+</node>
+<node id="FeO">
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+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Iron oxide (FeO) reacts with nitric acid under heat to produce iron nitrate, water, and nitrogen dioxide.</data>
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+</node>
+<node id="H2">
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+  <data key="d2">Hydrogen gas (H2) reacts with oxygen in a combustion reaction to form water.</data>
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+</node>
+<node id="O2">
+  <data key="d0">O2</data>
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+  <data key="d2">Oxygen gas (O2) participates in the combustion reaction with hydrogen to produce water.</data>
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+</node>
+<node id="NO2">
+  <data key="d0">NO2</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Nitrogen dioxide (NO2) is a byproduct of the decomposition of nitric acid and the reaction between iron oxide and nitric acid.</data>
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+</node>
+<node id="Fe(NO3)3">
+  <data key="d0">Fe(NO3)3</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Iron nitrate (Fe(NO3)3) is produced when iron oxide reacts with nitric acid under heat.</data>
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+</node>
+<node id="H2O">
+  <data key="d0">H2O</data>
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+  <data key="d2">Water (H2O) is the product of the combustion reaction between hydrogen and oxygen.</data>
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+</node>
+<node id="硝酸">
+  <data key="d0">硝酸</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Nitric acid is a strong mineral acid involved in decomposition and reaction processes described in the text.</data>
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+</node>
+<node id="氧化铁">
+  <data key="d0">氧化铁</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Iron oxide is a chemical compound that reacts with nitric acid under heat to produce various byproducts.</data>
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+<node id="氢气">
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+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Hydrogen gas is a highly flammable element that combusts with oxygen to form water.</data>
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+</node>
+<node id="氧气">
+  <data key="d0">氧气</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Oxygen gas is essential for combustion reactions and supports the burning of hydrogen.</data>
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+<node id="二氧化氮">
+  <data key="d0">二氧化氮</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Nitrogen dioxide is a reddish-brown toxic gas produced in chemical reactions involving nitric acid.</data>
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+</node>
+<node id="硝酸铁">
+  <data key="d0">硝酸铁</data>
+  <data key="d1">category</data>
+  <data key="d2">Iron nitrate is an inorganic compound resulting from the reaction between iron oxide and nitric acid.</data>
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+<node id="水">
+  <data key="d0">水</data>
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+  <data key="d2">Water is the stable product formed from the combustion of hydrogen and oxygen.</data>
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+</node>
+<node id="光照分解">
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+</node>
+<node id="加热反应">
+  <data key="d0">加热反应</data>
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+  <data key="d2">The thermal reaction process where iron oxide reacts with nitric acid under heat.</data>
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+<node id="燃烧">
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+  <data key="d2">The combustion process where hydrogen and oxygen react to form water with energy release.</data>
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+<edge source="HNO3" target="NO2">
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+<edge source="HNO3" target="FeO">
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+<edge source="H2" target="O2">
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+</edge>
+<edge source="硝酸" target="光照分解">
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+<edge source="氧化铁" target="加热反应">
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+  <data key="d7">Iron oxide reacts with nitric acid under heat to produce iron nitrate, water, and nitrogen dioxide.</data>
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+<edge source="氢气" target="燃烧">
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+<edge source="氧气" target="燃烧">
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+  <data key="d8">combustion support,oxidation</data>
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+</edge>
+<edge source="二氧化氮" target="光照分解">
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+</edge>
+<edge source="硝酸铁" target="加热反应">
+  <data key="d6">8.0</data>
+  <data key="d7">The thermal reaction between iron oxide and nitric acid yields iron nitrate as a product.</data>
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+  <data key="d11">1752674864</data>
+</edge>
+<edge source="水" target="燃烧">
+  <data key="d6">9.0</data>
+  <data key="d7">The combustion of hydrogen and oxygen results in water as the final product.</data>
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dsLightRag/Topic/Chemistry/kv_store_doc_status.json

@@ -0,0 +1,12 @@
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dsLightRag/Topic/Chemistry/kv_store_full_docs.json

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+    "content": "同苏洵结婚，勉励夫君读书，又是两个儿子------苏轼、苏辙的启蒙教师。\n苏辙（1039年3月17日---1112年10月25日），字子由，一字同叔，号东轩长老，晚号颍滨遗老，苏轼弟弟。眉州眉山（今四川省眉山市）人。北宋时期官员、文学家、思想家。\n早年经历：\n苏轼于宋景祐三年十二月十九日（1037年1月8日）出生于眉州眉山，是初唐大臣苏味道之后裔。苏轼之名\"轼\"原意为车前的扶手，取其默默无闻却不可或缺之意。苏轼幼年承受良好的家教，其父苏洵是古文名家，其母程氏曾以东汉名士范滂的事迹勉励其砥砺名节。\n庆历八年（1048年），苏洵因父丧居家，闭户读书，把自己的学识品行教授给苏轼与幼子苏辙。\n苏轼生性放达，为人率真，深得道家风范。好交友、好美食，创造许多饮食精品，好品茗，亦雅好游山林\n进京应试\n嘉祐元年（1056年），苏轼首次出川赴京，参加朝廷的科举考试。苏洵带着二十一岁（农历虚岁）的苏轼、十九岁的苏辙，自偏僻的西蜀地区，沿江东下，于嘉祐二年（1057年）进京应试。\n当年考试的策论题目是《刑赏忠厚之至论》。苏轼的策论获得当时的主考官欧阳修和小试官梅尧臣的赏识。苏轼在文中写道：\"皋陶为士，将杀人。皋陶曰杀之三，尧曰宥之三。\"欧、梅皆不知此句出处，便将他从第一降至第二（一说欧阳修误认为是自己的弟子曾巩所作，为了避嫌，使他只得第二）。放榜后，苏轼谒谢，梅尧臣问苏轼此句出处，苏轼回答是《三国志·孔融传》注，欧阳修等回去查，没查到。苏轼便说他是取孔融\"想当然\"之意。欧阳修不禁对苏轼的豪迈极为欣赏，而且预见了苏轼的将来：\"此人可谓善读书，善用书，他日文章必独步天下。\"\n名动京师\n在欧阳修的一再称赞下，苏轼一时声名大噪。他每有新作，立刻就会传遍京师。当父子名动京师、正要大展身手时，突然传来苏轼、苏辙的母亲病故的噩耗。二兄弟随父回乡奔丧。\n嘉祐四年（1059年）十月，守丧期满。翌年二月，三苏重返汴京。苏轼授河南府福昌县主簿，苏洵试秘书省校书郎。\n苏东坡，是北宋时期的信 访干部，这是真的么？\n嘉祐六年（1061年），在欧阳修的推荐下，苏轼兄弟参加名为\"贤良方正能直言极谏科\"的制科考试。九月，苏轼的对策被评为第三等（一、二等虚设，第三等为实际上第一等），之前宋朝只有一个吴育中过这种制科的第三等，因此苏轼中第三等被称为\"百年第一\"。随后授大理评事、签书凤翔府判官。四年后还朝，任判登闻鼓院，又通过学士院的考试，任直史馆。\n宋英宗治平三年（1066年），苏洵病逝，苏轼、苏辙兄弟扶柩还乡，守孝三年。三年之后，苏轼还朝。此时，震动朝野的王安石变法开始。苏轼的许多师友，包括当初赏识他的欧阳修在内，因反对新法而与新任宰相王安石政见不合，被迫离京。朝野旧雨凋零，苏轼眼中所见，已不是他二十岁时所见的\"平和世界\"。\n自请出京\n宋神宗熙宁四年（1071年），苏轼上书谈论新法的弊病。王安石颇感愤怒，于是让御史谢景温在神宗面前陈说苏轼的过失。苏轼于是请求出京任职，被授为杭州通判。\n熙宁七年（1074年）秋，苏轼调往密州（今山东诸城）任知州。\n熙宁十年（1077年）四月至元丰二年",
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+    "content": "谈论新法的弊病。王安石颇感愤怒，于是让御史谢景温在神宗面前陈说苏轼的过失。苏轼于是请求出京任职，被授为杭州通判。\n熙宁七年（1074年）秋，苏轼调往密州（今山东诸城）任知州。\n熙宁十年（1077年）四月至元丰二年（1079年）三月，在徐州任知州。黄河在曹村决口，使梁山泊泛滥，南清河水溢出故道，洪水汇聚在徐州城下，暴涨的洪水不时泄出，城墙即将被洪水冲毁，富有的百姓争相出城躲避洪水，苏轼说：\"富民出城，全城百姓都会动摇，我和谁来守城？我在这里，洪水决不能冲毁城墙。\"驱使富民重新回到城里。苏轼到武卫营，呼喊士兵长官说：\"河水即将冲毁城墙，事情危急，虽然你们是禁军，但也请你们为我尽一点力。\"士兵长官说：\"太守尚且不躲避路上的洪水，我辈小人，应当效命。\"带领他的士兵们拿着畚箕铁锹出来，修筑东南长堤，头起戏马台，尾连着城墙。雨日夜不停地下，城墙露出水面仅仅只有三版那么高。苏轼搭建小草屋住在城墙上，路过自己家门也不进去，派官吏分别堵塞缺口以守护城墙，终于保全了徐州城。又请求征调明年夫役增筑徐州旧城，修建木质护岸，以防洪水再来。朝廷同意了他的请求。\n[15]\n乌台诗案\n元丰二年（1079年）四月，苏轼调任湖州知州。上任后，他即给神宗写了一封《湖州谢上表》，这本是例行公事，但苏轼是诗人，笔端常带感情，即使官样文章，也忘不了加上点个人色彩，说自己\"愚不适时，难以追陪新进\"，\"老不生事或能牧养小民\"，这些话被新党利用，说他\"愚弄朝廷，妄自尊大\"、\"衔怨怀怒\"、\"指斥乘舆\"、\"包藏祸心\"，又讽刺政府，莽撞无礼，对皇帝不忠，如此大罪可谓死有余辜。他们从苏轼的大量诗作中挑出他们认为隐含讥讽之意的句子，一时间，朝廷内一片倒苏之声。七月二十八日，上任才三个月的苏轼被御史台的吏卒逮捕，解往京师，受牵连者达数十人。这就是北宋著名的\"乌台诗案\"（乌台，即御史台，因其上植柏树，终年栖息乌鸦，故称乌台）。\n宋朝政治开明言论自由，为何苏轼发牢骚就犯法了，乌台案不简单！\n乌台诗案这一巨大打击成为苏轼一生的转折点。新党们非要置苏轼于死地不可，救援活动也在朝野同时展开。不但与苏轼政见相同的许多元老纷纷上书，连一些变法派的有识之士也劝谏神宗不要杀苏轼。王安石当时退休金陵，也上书说：\"安有圣世而杀才士乎？\"在大家努力下，这场诗案就因王安石\"一言而决\"，苏轼得到从轻发落，贬为黄州（今湖北黄冈）团练副使，\"本州安置\"，受当地官员监视。苏轼下狱一百零三日，险遭杀身之祸。幸亏宋太祖赵匡胤时定下不杀士大夫的国策，他才算躲过一劫。\n被贬黄州\n苏轼于元丰三年（1080年）二月一日到定惠院，于同年五月二十九日迁居临皋亭\n[111-112]。在定慧院居住时，苏轼曾作《卜算子·黄州定慧院寓居作》（时任黄州知州的陈轼将苏家父子安置到城东南环境清幽的定慧院中暂住，随后将城南的官驿临皋亭修葺一新，安置苏家二十余口）。1080年七月，陈轼退休，徐君猷接任黄州知州。徐君猷主政黄州期间，\"相待如骨肉\"，与苏轼亲密无间，感情至深。1081年二月，苏轼因俸薪断绝，\"问人乞",
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+    "content": "用题序和典故，丰富和发展了词的表现手法，对后来词的发展产生了重大影响。\n从本质上说，苏轼\"以诗为词\"是要突破音乐对词体的制约和束缚，把词从音乐的附属品变为一种独立的抒情诗体。苏轼写词，主要是供人阅读，而不求人演唱，故注重抒情言志的自由，虽也遵守词的音律规范而不为音律所拘。正因如此，苏轼作词时挥洒如意，即使偶尔不协音律规范也在所不顾。也正是如此，苏词像苏诗一样，表现出丰沛的激情，丰富的想象力和变化自如、多姿多彩的语言风格。虽然苏轼现存的三百六十二首词中，大多数词的风格仍与传统的婉约柔美之风比较接近，但已有相当数量的作品体现出奔放豪迈、倾荡磊落如天风海雨般的新风格，如《水调歌头·明月几时有》。\n在两宋词风转变过程中，苏轼是关键人物。王灼《碧鸡漫志》说：\"东坡先生非心醉于音律者，偶尔作歌，指出向上一路，新天下耳目，弄笔者始知自振。\"强化词的文学性，弱化词对音乐的依附性，是苏轼为后代词人所指出的\"向上一路\"。后来的南渡词人和辛派词人就是沿着此路而进一步开拓发展的。\n文章\n苏轼的文学思想是文、道并重。他推崇韩愈和欧阳修对古文的贡献，都是兼从文、道两方面着眼的。但是苏轼的文道观在北宋具有很大的独特性。首先，苏轼认为文章的艺术具有独立的价值，如\"精金美玉，文章并不仅仅是载道的工具，其自身的表现功能便是人类精神活动的一种高级形态。其次，苏轼心目中的\"道\"不限于儒家之道，而是泛指事物的规律。所以苏轼主张文章应像客观世界一样，文理自然，姿态横生。他提倡艺术风格的多样化和生动性，反对千篇一律的统一文风，认为那样会造成文坛\"弥望皆黄茅白苇\"般的荒芜。\n正是在这种独特的文学思想指导下，苏轼的散文呈现出多姿多彩的艺术风貌。他广泛地从前代的作品中汲取艺术营养，其中最重要的渊源是孟子和战国纵横家的雄放气势、庄子的丰富联想和自然恣肆的行文风格。\n苏轼具有极高的表现力，在他笔下几乎没有不能表现的客观事物或内心情思。苏文的风格则随着表现对象的不同而变化自如，像行云流水一样的自然、畅达。韩愈的古文依靠雄辩和布局、蓄势等手段来取得气势的雄放，而苏文却依靠挥洒如意、思绪泉涌的方式达到了同样的目的。苏文气势雄放，语言却平易自然，这正是宋文异于唐文的特征之一。\n苏轼擅长写议论文。他早年写的史论有较浓的纵横家习气，有时故作惊人之论而不合义理，如《贾谊论》责备贾谊不知结交大臣以图见信于朝廷，《范增论》提出范增应为义帝诛杀项羽。但也有许多独到的见解，如《留侯论》谓圯上老人是秦时的隐君子，折辱张良是为了培育其坚忍之性；《平王论》批评周平王避寇迁都之失策，见解新颖而深刻，富有启发性。这些史论在写作上善于随机生发，翻空出奇，表现出高度的论说技巧，成为当时士子参加科场考试的范文，所以流传极广。苏轼早年的政论文也有类似的风格特点，但随着阅历的加深，纵横家的习气遂逐渐减弱，例如元祐以后所写的一些奏议，内容上有的放矢，言词则剀切沉着，接近于贾谊、陆贽的文风。史论和政论虽然表现出苏轼非凡的才华，但杂说、书札、序跋等议论文，更能体现苏轼的文学成就。这些文章同样善于翻新出奇，但形式更为活泼，议论更为生动，而且往往是夹叙夹议，兼带抒情。它们以艺术感染力来加强逻辑说服力，所以比史论和政论更加具备美文的性质。\n苏轼的叙事记游之文，",
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+    "content": "书札、序跋等议论文，更能体现苏轼的文学成就。这些文章同样善于翻新出奇，但形式更为活泼，议论更为生动，而且往往是夹叙夹议，兼带抒情。它们以艺术感染力来加强逻辑说服力，所以比史论和政论更加具备美文的性质。\n苏轼的叙事记游之文，叙事、抒情、议论三种功能更是结合得水乳交融。由于苏轼作文以\"辞达\"为准则，所以当行即行，当止就止，很少有芜词累句，这在他的笔记小品中表现得最为突出。如《记承天寺夜游》，全文仅八十余字，但意境超然，韵味隽永，为宋代小品文中的妙品。\n苏轼的辞赋和四六也取得了很高的成就。他的辞赋继承了欧阳修的传统，但更多地融入了古文的疏宕萧散之气，吸收了诗歌的抒情意味，从而青出于蓝而胜于蓝，创作了《赤壁赋》和《后赤壁赋》这样的名篇。《赤壁赋》沿用赋体主客问答、抑客伸主的传统格局，抒写了自己的人生哲学，同时也描写了长江月夜的幽美景色。全文骈散并用，情景兼备，堪称优美的散文诗。苏轼甚至在四六中也同样体现出行云流水的风格，他在翰林院任职时所拟的制诰曲赡高华，浑厚雄大，为台阁文字中所罕见。他遭受贬谪后写的表启更是真切感人，是四六体中难得的性情之作。\n苏轼的散文在宋代与欧阳修、王安石齐名，但如果单从文学的角度来看，则苏文无疑是宋文中成就最高的一家。\n艺术\n书法\n苏轼擅长写行书、楷书，与黄庭坚、米芾、蔡襄并称为\"宋四家\"。他曾经遍学晋、唐、五代的各位名家之长，再将王僧虔、徐浩、李邕、颜真卿、杨凝式等名家的创作风格融会贯通后自成一家。他曾自称：\"我书造意本无法\"\"自出新意，不践古人\"。黄庭坚称他：\"早年用笔精到，不及老大渐近自然。\"这说明苏轼一生屡经坎坷，致使他的书法风格跌宕。存世作品有《赤壁赋》《黄州寒食诗》和《祭黄几道文》等帖。\n绘画\n苏轼擅长画墨竹，且绘画重视神似，主张画外有情，画要有寄托，反对形似，反对程序的束缚，提倡\"诗画本一律，天工与清新\"，而且明确地提出了\"士人画\"的概念，对以后\"文人画\"的发展奠定了一定的理论基础。苏轼是高踞于中国绘画美学思想及其实践发展史之分水岭上的重要人物。其作品有《枯木怪石图卷》《潇湘竹石图卷》等。\n历史评价\n苏轼在文、诗、词三方面都达到了极高的造诣，堪称宋代文学最高成就的代表。而且苏轼的创造性活动不局限于文学，他在书法、绘画等领域内的成就都很突出，对医药、烹饪、水利等技艺也有所贡献。苏轼典型地体现着宋代的文化精神。从文学史的范围来说，苏轼的意义主要有两点：首先，苏轼的人生态度成为后代文人景仰的范式：进退自如，宠辱不惊。由于苏轼把封建社会中士人的两种处世态度用同一种价值尺度予以整合，所以他能处变不惊，无往而不可。当然，这种范式更适用于士人遭受坎坷之时，它可以通向既坚持操守又全生养性的人生境界，这正是宋以后的历代士人所希望做到的。其次，苏轼的审美态度为后人提供了富有启迪意义的审美范式，他以宽广的审美眼光去拥抱大千世界，所以凡物皆有可观，到处都能发现美的存在。这种范式在题材内容和表现手法两方面为后人开辟了新的世界。所以，苏轼受到后代文人的普遍热爱，实为历史的必然。\n苏轼在当时文坛上享有巨大的声誉，他继承了欧阳修的精神，十分重视发现和培养文学人才。当时就有许多青年作家众星拱月似的围绕在他周围，其中成就较大的有",
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+    "content": "材内容和表现手法两方面为后人开辟了新的世界。所以，苏轼受到后代文人的普遍热爱，实为历史的必然。\n苏轼在当时文坛上享有巨大的声誉，他继承了欧阳修的精神，十分重视发现和培养文学人才。当时就有许多青年作家众星拱月似的围绕在他周围，其中成就较大的有黄庭坚、张耒、晁补之、秦观四人，合称\"苏门四学士\"。再加上陈师道和李廌，又合称\"苏门六君子\"。此外，李格非、李之仪、唐庚、张舜民、孔平仲、贺铸等人，也都直接或间接地受到苏轼影响。由于苏轼的成就包括各种文学样式，他本人的创作又没有固定不变的规范可循，所以苏门的作家在创作上各具面目。黄庭坚、陈师道长于诗，秦观长于词，李廌以古文名世，张、晁则诗文并擅。同时，他们的艺术风貌也各具个性，例如黄诗生新，陈诗朴拙，风格都不类苏诗，后来黄、陈还另外开宗立派。\n苏轼的作品在当时就驰名遐迩，在辽国、西夏等地都广受欢迎。北宋末年，朝廷一度禁止苏轼作品的流传，但是禁愈严而传愈广。到了南宋党禁解弛，苏轼的集子又以多种版本广为流传，以后历代翻刻不绝。\n在后代文人的心目中，苏轼是一位天才的文学巨匠，人们争相从苏轼的作品中汲取营养。在金国和南宋对峙的时代，苏轼在南北两方都发生了深远的影响。苏诗不但影响有宋一代的诗歌，而且对明代的公安派诗人和清初的宋诗派诗人有重要的启迪。苏轼的词体解放精神直接为南宋辛派词人所继承，形成了与婉约词平分秋色的豪放词派，其影响一直波及清代陈维崧等人。苏轼的散文，尤其是他的小品文，是明代标举独抒性灵的公安派散文的艺术渊源，直到清代袁枚、郑燮的散文中仍可时见苏文的影响。\n苏轼还以和蔼可亲、幽默机智的形象留存在后代普通人民心目中。他在各地的游踪，他在生活中的各种发明都是后人喜爱的话题。在宋代作家中，就受到后人广泛喜爱的程度而言，苏轼是无与伦比的。\n应考趣闻\n宋仁宗嘉祐二年（1057年），苏轼以一篇《刑赏忠厚之至论》的论文得到考官梅尧臣的赏识，并推荐给主试官欧阳修。欧阳修亦十分赞赏，欲拔擢为第一，但又怕该文为自己的门生曾巩所作，为了避嫌，列为第二。结果试卷拆封后才发现该文为苏轼所作。\n苏轼考取进士后给欧阳修写了一封感谢信，欧阳修感叹他的才华。欧阳修在给诗人梅尧臣的一封信《与梅圣俞书》中称赞苏轼：\"老夫当避路，放他出一头地也。\"到了礼部复试时，苏轼再以《春秋对义》取为第一。\n[13] [54]\n关于《刑赏忠厚之至论》中的内容：\"皋陶曰杀之三，尧曰宥之三\"，当时考官皆不知其典故，欧阳修问苏轼出于何典。苏轼回答在《三国志·孔融传》中。欧阳修翻查后仍找不到，苏轼答：\"曹操灭袁绍，以绍子袁熙妻甄宓赐子曹丕。孔融云：'即周武王伐纣以妲己赐周公'。操惊，问出于何典，融答：'以今度之，想当然耳'。\"欧阳修听毕恍然大悟。\n[55]\n建筑苏堤\n\"东坡处处筑苏堤\"，苏轼一生筑过多条长堤。北宋熙宁十年（1077年）秋，徐州大水围城。苏轼通知大家\"备畚锸，蓄土石，积刍茭\"，同时急调5000人加固城基、高筑城墙。苏轼在水情严峻的城南，组织徐州军民修筑了一条防洪长堤。《宋史·苏轼传》记载：苏轼\"率其徒持畚锸以出，筑东南",
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+    "content": "大水围城。苏轼通知大家\"备畚锸，蓄土石，积刍茭\"，同时急调5000人加固城基、高筑城墙。苏轼在水情严峻的城南，组织徐州军民修筑了一条防洪长堤。《宋史·苏轼传》记载：苏轼\"率其徒持畚锸以出，筑东南长堤，首起戏马台，尾属于城\"，明嘉靖《徐州志·山川·苏堤》：\"宋苏轼守徐时，河决为患，因筑以障城，自城属于台，长二里许，民赖以全，活着众，今尚存。\"徐人至今思焉。\n北宋元祐四年（1089），苏轼任杭州知州，由于西湖长期没有疏浚，淤塞过半，\"崶台平湖久芜漫，人经丰岁尚凋疏\"，湖水逐渐干涸，湖中长满野草，严重影响了农业生产。苏轼来杭州的第二年率众疏浚西湖，动用民工二十余万，开除葑田，恢复旧观，并在湖水最深处建立三塔（今三潭映月）作为标志。他把挖出的淤泥集中起来，筑成一条纵贯西湖的长堤，堤有六桥相接，以便行人，后人名之曰\"苏公堤\"，简称\"苏堤\"。\n元祐六年（1091）苏轼被贬颍州（今安徽阜阳）时，对颍州西湖也进行了疏浚，并筑堤。\n绍圣元年（1094年），苏轼被贬为远宁军节度副使、惠州（今属广东）安置。年近六旬的苏轼，日夜奔驰，千里迢迢赴贬所，受到了岭南百姓热情的欢迎。苏轼把皇帝赏赐的黄金拿出来，捐助疏浚西湖，并修了一条长堤。为此，\"父老喜云集，箪壶无空携，三日饮不散，杀尽村西鸡\"，人们欢庆不已。\n南北不二\n晚唐五代以来，文人对《坛经》的阅读和接受更为普遍与深入。据《坛经》记载，惠能初见五祖弘忍时，弘忍大师说：\"汝是岭南人，又是獦獠，若为堪作佛？\"惠能答道：\"人虽有南北，佛性本无南北，獦獠身与和尚不同，佛性有何差别？\"苏轼接受了这种\"南北不二\"的观念，并在《闻潮阳吴子野出家》一诗中表达了\"当为狮子吼，佛法无南北\"的思想。在此诗之前，他在《送小本禅师赴法云》中也曾有\"是身如浮云，安得限南北\"的说法。\n在\"南北不二\"观念的影响下，苏轼逐渐将南北融为一体，这在他的诗歌中多有表露，如\"人间底处有南北，纷纷鸿雁何曾冥\"\"片云会得无心否，南北东西只一天\"。既然\"南北\"本无分别，那么随心适意的生活状态便成了苏轼的人生追求，所谓\"我行无南北，适意乃所祈\"。《定风波·常羡人间琢玉郎》进一步展现了他的这种思想：\"试问岭南应不好？却道，此心安处是吾乡。\"心安之所，便是故乡。南北融合的思想观念以及\"随缘自娱\"的生活心态，对苏轼的诗歌创作产生重要影响。\n心态的平和缘自对《坛经》南北观念的接受和对佛禅义理的深入理解，也正是这种平和的心态，让苏轼与南宗禅结下了不解之缘。谪居岭南时期，他在诗歌中多次表达了对南宗禅的向往：\"不向南华结香火，此生何处是真依\"，\"南行万里亦何事，一酌曹溪知水味\"。\n宽容大度\n苏轼在杭州上任之初，都商税务捕到一个逃税的人，是南剑州（今福建南平）乡贡进士吴味道。他冒用苏轼的名衔密封两大卷轴要送到京师苏辙的府第。苏轼问他卷轴里装什么东西。吴味道惶恐地说：\"我今年秋天荣幸地得到推荐成为乡贡进士，同乡凑集了十万钱做为赠别的礼物送我。我买了四百丈建阳薄丝，但想到沿路所有的税务官署都要抽税，到京城时怕剩下不到一半数，所以私下",
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+    "content": "句，八风是佛教用语，指八种境界的风：称、讥、毁、誉、利、衰、苦、乐。\n[59]\n苏轼生命的最后时刻，还有僧友维林陪伴，可见禅宗义理对他生命的慰藉。在绝笔诗《答径山琳长老》中，他写道：\"与君皆丙子，各已三万日。一日一千偈，电往那容诘。大患缘有身，无身则无疾。平生笑罗什，神咒真浪出。\"这里不仅有对生命\"无身则无疾\"这种《金刚经》式的禅辩，还有对于生老病死之苦的超脱，也是苏轼思想臻于至境的表达。\n苏轼在逆境中展现乐观豁达的典型案例集中于三次贬谪经历：黄州躬耕发明东坡肉、惠州吟诵荔枝诗、儋州办学传播文化，并创作《定风波》等传世名篇。\n三地贬谪中的乐观实践\n黄州贬谪（1080-1084年）。\n因乌台诗案被贬后，苏轼自号\"东坡居士\"，开垦荒地种植作物，实现自给自足的生活状态。\n创作《赤壁赋》《念奴娇·赤壁怀古》，提出\"物与我皆无尽也\"的哲学思考，将自然景观与人生困境融合升华。\n发明东坡肉并撰写《猪肉赋》，以\"净洗铛，少著水\"记录烹饪技法，将廉价的猪肉变为文化符号。\n在沙湖道遇雨时写下《定风波》：\"竹杖芒鞋轻胜马，谁怕？一蓑烟雨任平生\"，展现对逆境的超然态度。\n惠州贬谪（1094-1097年）。\n面对岭南瘴疠之地，发现荔枝美味并作诗：\"日啖荔枝三百颗，不辞长作岭南人\"，将流放生活诗意化。\n改良羊脊骨烤制法，与弟弟苏辙调侃\"犬不悦\"的趣事，体现苦中作乐的幽默感。\n儋州贬谪（1097-1100年）。\n在\"瘴疠交攻\"的海南办学堂、授生徒，培养出海南历史上首位举人姜唐佐，推动当地文教发展。\n发现生蚝美味并告诫儿子保密：\"恐北方君子闻之，争欲为东坡所为\"，展现天真烂漫的生活情趣。\n精神内核的多维呈现\n艺术转化能力：将贬谪经历转化为《寒食帖》《枯木怪石图》等艺术作品，通过颤抖笔触与扭曲造型传递生命张力。\n哲学思辨升华：在与佛印禅师的对话中，以\"此心安处是吾乡\"阐明心境决定环境的核心理念。\n民生关怀实践：任徐州知州时率众抗洪，杭州任上疏浚西湖修筑苏堤，证明其超越个人际遇的社会责任感。",
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dsLightRag/Util/LightRagUtil.py

@@ -159,7 +159,7 @@ async def initialize_pg_rag(WORKING_DIR, workspace):
         llm_model_name=LLM_MODEL_NAME,
         llm_model_max_async=4,
         llm_model_max_token_size=32768,
-        enable_llm_cache_for_entity_extract=False,  # 这里黄海修改了一下，不知道是不是有用
+        enable_llm_cache_for_entity_extract=True,
         embedding_func=EmbeddingFunc(
             embedding_dim=EMBED_DIM,
             max_token_size=EMBED_MAX_TOKEN_SIZE,

dsLightRag/Util/PostgreSQLUtil.py

@@ -12,9 +12,8 @@ POSTGRES_CONFIG = {
     "user": POSTGRES_USER,
     "password": POSTGRES_PASSWORD,
     "database": POSTGRES_DATABASE,
-    "min_size": 0,  # 设置为0表示不保留空闲连接
+    "min_size": 1,  # 设置为0表示不保留空闲连接
     "max_size": 20,
-    "max_inactive_connection_lifetime": 0,  # 连接立即过期
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