"""知识库工具模块""" import inspect from typing import Any from langchain_core.tools import tool from langgraph.prebuilt.tool_node import ToolRuntime from pydantic import BaseModel, Field from yuxi import knowledge_base from yuxi.utils import logger # ========== 通用知识库工具函数 ========== class ListKBsInput(BaseModel): """列出用户可访问的知识库输入模型""" # Langchain 的 runtime 注入机制要求必须有参数 dummy: str = Field(default="", description="Dummy parameter - ignore") # Add this @tool(args_schema=ListKBsInput) async def list_kbs(dummy: str, runtime: ToolRuntime) -> str: # Now has 2 params """列出当前用户可访问的知识库列表 返回用户基于权限可访问的知识库名称列表。这个列表是根据用户的角色和部门信息过滤后的结果， 但不包括用户在当前对话中未启用的知识库。 Returns: 用户可访问的知识库名称列表（字符串格式） """ # 从 runtime.context 获取用户信息 runtime_context = runtime.context user_id = getattr(runtime_context, "user_id", None) if not user_id: return "无法获取用户信息" # 打印 runtime—context 中的所有信息以进行调试 logger.debug(f"Runtime context: {runtime_context.__dict__}") # 获取用户在当前对话中启用的知识库列表 enabled_kb_names = getattr(runtime_context, "knowledges", []) or [] # 获取用户可访问的知识库列表（包含名称和描述） try: result = await knowledge_base.get_databases_by_raw_id(user_id) all_kbs = result.get("databases", []) except Exception as e: logger.error(f"获取用户知识库列表失败: {e}") return f"获取知识库列表失败: {str(e)}" all_kb_names = [kb["name"] for kb in all_kbs] logger.debug(f"用户 {user_id} 可访问的知识库列表: {all_kb_names}") logger.debug(f"用户 {user_id} 当前对话启用的知识库列表: {enabled_kb_names}") # 与启用的知识库取交集 available_kbs = [kb for kb in all_kbs if kb["name"] in enabled_kb_names] if not available_kbs: return "当前没有可访问的知识库" # 格式化输出（包含名称和描述） kb_list = [] for kb in available_kbs: name = kb.get("name", "") desc = kb.get("description") or "无描述" kb_list.append({"name": name, "description": desc}) return kb_list class GetMindmapInput(BaseModel): """获取思维导图输入模型""" kb_name: str = Field(description="知识库名称，用于指定要获取思维导图的知识库") @tool(args_schema=GetMindmapInput) async def get_mindmap(kb_name: str, runtime: ToolRuntime) -> str: """获取指定知识库的思维导图结构 当用户想要了解知识库的整体结构、文件分类、知识架构时使用此工具。 返回知识库的思维导图层级结构。 Args: kb_name: 知识库名称 Returns: 知识库的思维导图结构（文本格式） """ if not kb_name: return "请提供知识库名称" # 获取所有检索器 retrievers = knowledge_base.get_retrievers() # 查找对应的知识库 target_db_id = None target_info = None for db_id, info in retrievers.items(): if info["name"] == kb_name: target_db_id = db_id target_info = info break if not target_db_id: return f"知识库 '{kb_name}' 不存在" try: from yuxi.repositories.knowledge_base_repository import KnowledgeBaseRepository kb_repo = KnowledgeBaseRepository() kb = await kb_repo.get_by_id(target_db_id) if kb is None: return f"知识库 {target_info['name']} 不存在" mindmap_data = kb.mindmap if not mindmap_data: return f"知识库 {target_info['name']} 还没有生成思维导图。" # 将思维导图数据转换为文本格式 def mindmap_to_text(node, level=0): """递归将思维导图JSON转换为层级文本""" indent = " " * level text = f"{indent}- {node.get('content', '')}\n" for child in node.get("children", []): text += mindmap_to_text(child, level + 1) return text mindmap_text = f"知识库 {target_info['name']} 的思维导图结构：\n\n" mindmap_text += mindmap_to_text(mindmap_data) return mindmap_text except Exception as e: logger.error(f"获取思维导图失败: {e}") return f"获取思维导图失败: {str(e)}" class QueryKBInput(BaseModel): """知识库检索输入模型""" kb_name: str = Field(description="知识库名称，用于指定要在哪个知识库中检索") query_text: str = Field( description=( "查询的关键词，查询的时候，应该尽量以可能帮助回答这个问题的关键词进行查询，" "不要直接使用用户的原始输入去查询。" ) ) file_name: str | None = Field( default=None, description=( "（非必要不启用此参数，留空即可）当已经读取思维导图之后，可以指定文件关键词，支持模糊匹配。\n" "仅当检索结果过多且不相关，需要进一步缩小范围时使用。" ), ) async def _resolve_visible_knowledge_bases_for_query(runtime: ToolRuntime | None) -> list[dict[str, Any]]: if runtime is None: return [] context = getattr(runtime, "context", None) if context is None: return [] visible_kbs = getattr(context, "_visible_knowledge_bases", None) if isinstance(visible_kbs, list): return visible_kbs try: from yuxi.agents.backends.knowledge_base_backend import resolve_visible_knowledge_bases_for_context return await resolve_visible_knowledge_bases_for_context(context) except Exception as exc: # noqa: BLE001 logger.warning(f"解析会话可见知识库失败，跳过 filepath 注入: {exc}") return [] def _find_query_target( *, kb_name: str, retrievers: dict[str, Any], visible_kbs: list[dict[str, Any]], ) -> tuple[str | None, dict[str, Any] | None, str | None]: if visible_kbs: matched_kbs = [db for db in visible_kbs if str(db.get("name") or "").strip() == kb_name] if not matched_kbs: return None, None, f"知识库 '{kb_name}' 不存在或当前会话未启用" if len(matched_kbs) > 1: return None, None, f"知识库 '{kb_name}' 存在重名，请先调整名称后重试" target_db_id = str(matched_kbs[0].get("db_id") or "") target_info = retrievers.get(target_db_id) if target_info is None: return None, None, f"知识库 '{kb_name}' 不存在" return target_db_id, target_info, None for db_id, info in retrievers.items(): if info["name"] == kb_name: return str(db_id), info, None return None, None, f"知识库 '{kb_name}' 不存在" @tool(args_schema=QueryKBInput) async def query_kb(kb_name: str, query_text: str, file_name: str | None = None, runtime: ToolRuntime = None) -> Any: """在指定知识库中检索内容 当用户需要查询具体内容时使用此工具。根据关键词在知识库中检索相关文档片段。 Args: kb_name: 知识库名称 query_text: 查询的关键词 file_name: （可选）文件名称过滤 Returns: 检索结果 """ if not kb_name: return "请提供知识库名称" if not query_text: return "请提供查询内容" # 获取所有检索器 retrievers = knowledge_base.get_retrievers() visible_kbs = await _resolve_visible_knowledge_bases_for_query(runtime) target_db_id, target_info, target_error = _find_query_target( kb_name=kb_name, retrievers=retrievers, visible_kbs=visible_kbs, ) if target_error: return target_error metadata = target_info.get("metadata") if isinstance(target_info, dict) else None kb_type = str((metadata or {}).get("kb_type") or "").strip().lower() try: retriever = target_info["retriever"] kwargs = {} if file_name: kwargs["file_name"] = file_name if inspect.iscoroutinefunction(retriever): result = await retriever(query_text, **kwargs) else: result = retriever(query_text, **kwargs) if kb_type != "milvus": return result if not isinstance(result, list): return f"知识库 '{kb_name}' 返回结果不是 Milvus chunks 列表，无法注入文件路径" from yuxi.agents.backends.knowledge_base_backend import inject_filepaths_into_retrieval_result # 只有 Milvus 结果的 file_id 对应本地文件系统，可补充沙盒可读路径。 return await inject_filepaths_into_retrieval_result( retrieval_chunks=result, visible_kbs=visible_kbs, target_db_id=target_db_id, target_kb_name=kb_name, ) except Exception as e: logger.error(f"检索失败: {e}") return f"检索失败: {str(e)}" def get_common_kb_tools() -> list: """获取通用知识库工具列表 返回 3 个通用工具： - list_kbs: 列出用户可访问的知识库 - get_mindmap: 获取指定知识库的思维导图 - query_kb: 在指定知识库中检索 """ return [list_kbs, get_mindmap, query_kb]