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dsRag/T4_ManageMapping.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from elasticsearch import Elasticsearch
+
+from Config.Config import ES_CONFIG
+from Util.EsMappingUtil import create_vector_index, delete_index  # 导入工具函数
+
+# 初始化ES连接
+es = Elasticsearch(
+    hosts=ES_CONFIG["hosts"],
+    basic_auth=ES_CONFIG["basic_auth"],
+    verify_certs=ES_CONFIG["verify_certs"],
+    ssl_show_warn=ES_CONFIG["ssl_show_warn"]
+)
+
+def manage_index(action, index_name="knowledge_base", dims=200):
+    """管理Elasticsearch索引
+    :param action: 'create'或'delete'
+    :param index_name: 索引名称
+    :param dims: 向量维度(仅创建时有效)
+    """
+    if action == "create":
+        return create_vector_index(index_name, dims)
+    elif action == "delete":
+        return delete_index(index_name)
+    else:
+        raise ValueError("action参数必须是'create'或'delete'")
+
+# 使用示例
+if __name__ == "__main__":
+    # 删除索引
+    manage_index("delete")
+    # 创建索引
+    manage_index("create", dims=200)

dsRag/T4_VectorSave.py

@@ -1,54 +0,0 @@
-import datetime
-
-from elasticsearch import Elasticsearch
-
-from Config.Config import ES_CONFIG
-from T2_Txt2Vec import text_to_embedding
-from Util.EsMappingUtil import create_vector_index  # 导入工具函数
-
-# 初始化ES连接
-es = Elasticsearch(
-    hosts=ES_CONFIG["hosts"],
-    basic_auth=ES_CONFIG["basic_auth"],
-    verify_certs=ES_CONFIG["verify_certs"],
-    ssl_show_warn=ES_CONFIG["ssl_show_warn"]
-)
-
-def save_to_es(text, index_name="knowledge_base"):
-    """将文本向量化后保存到ES"""
-    # 检查是否已存在相同文本
-    query = {
-        "query": {
-            "term": {
-                "text.keyword": {
-                    "value": text
-                }
-            }
-        }
-    }
-    
-    exists = es.search(index=index_name, body=query)
-    if exists["hits"]["total"]["value"] > 0:
-        print(f"文档已存在，跳过保存: {text}")
-        return exists["hits"]["hits"][0]["_id"]  # 返回现有文档ID
-    
-    # 保存新文档
-    vector = text_to_embedding(text)
-    doc = {
-        "text": text,
-        "vector": vector,
-        "timestamp": datetime.datetime.now().isoformat()
-    }
-    
-    try:
-        res = es.index(index=index_name, document=doc)
-        print(f"文档已保存，ID: {res['_id']}")
-        return res["_id"]
-    except Exception as e:
-        print(f"保存到ES失败: {str(e)}")
-        raise
-
-# 使用示例
-if __name__ == "__main__":
-    create_vector_index(dims=200)  # 使用工具函数创建索引
-    save_to_es("如何更换支付宝绑定银行卡")

dsRag/T5_VectorSave.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+import datetime
+
+from elasticsearch import Elasticsearch
+
+from Config.Config import ES_CONFIG
+from T2_Txt2Vec import text_to_embedding
+from Util.EsMappingUtil import create_vector_index  # 导入工具函数
+
+# 初始化ES连接
+es = Elasticsearch(
+    hosts=ES_CONFIG["hosts"],
+    basic_auth=ES_CONFIG["basic_auth"],
+    verify_certs=ES_CONFIG["verify_certs"],
+    ssl_show_warn=ES_CONFIG["ssl_show_warn"]
+)
+
+
+# 使用示例
+if __name__ == "__main__":
+    create_vector_index(dims=200)  # 使用工具函数创建索引

dsRag/Util/EsMappingUtil.py

@@ -46,4 +46,19 @@ def create_vector_index(index_name="knowledge_base", dims=200):
         return True
     except Exception as e:
         print(f"操作索引失败: {str(e)}")
+        raise
+
+
+def delete_index(index_name):
+    """删除Elasticsearch索引"""
+    try:
+        if es.indices.exists(index=index_name):
+            es.indices.delete(index=index_name)
+            print(f"索引 {index_name} 删除成功")
+            return True
+        else:
+            print(f"索引 {index_name} 不存在")
+            return False
+    except Exception as e:
+        print(f"删除索引失败: {str(e)}")
         raise