这个项目把 RAG 的核心链路完整打通：

• 文档上传（Markdown / PDF）-> 分块 -> Embedding -> Milvus 入库
• 查询检索 -> 上下文构建 -> LLM 生成
• 支持 SSE 流式输出、ReAct / Multi-Agent / Graph 多模式
• 本地知识不足时自动触发联网搜索，并可回写知识库

User
  -> Gin API (/api/upload, /api/query, /api/search)
  -> Handler
     -> RAG Service
        -> Embedding (Ark)
        -> Vector DB (Milvus)
        -> Optional Web Search Tool
     -> LLM ChatModel (Ark)

git clone https://github.com/Butt3rcup/Agent-Eino.git
cd Agent-Eino

cp env.example .env

最小必填项：

ARK_API_KEY=your_api_key
MODEL=doubao-1-5-pro-32k-250115
EMBEDDER=ep-xxxxxxxx-xxxx
MILVUS_URI=localhost:19530
MILVUS_DB_NAME=hotwords
MILVUS_COLLECTION_NAME=hotwords_collection

docker run -d --name milvus ^
  -p 19530:19530 ^
  -p 9091:9091 ^
  milvusdb/milvus:v2.4.0

Linux / macOS 请将 ^ 改为 \。

go mod tidy
go run cmd/server/main.go

也可以直接使用仓库内脚本：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/run-server.ps1

默认访问：

• Web: http://localhost:8080
• Health: http://localhost:8080/api/health
• Metrics: http://localhost:8080/api/metrics

服务健康状态，返回整体 ready、组件可用性、模式开关，以及后台任务队列与查询缓存状态。

内存指标快照（请求总量、状态码分布、延迟、在途请求、运行时长）。

文档上传并索引（支持 .md / .markdown / .pdf，含 MIME 校验）。

向量检索接口。检索不到相关内容时会返回 matched:false 且附带 reason:no_relevant_match，前端可据此提示用户并避免展示误导性片段。

空结果示例：

{
  "matched": false,
  "reason": "no_relevant_match",
  "count": 0,
  "results": []
}

统一问答入口。

请求示例：

{
  "query": "什么是 YYDS？",
  "mode": "rag"
}

mode 取值：

• rag（默认）
• react
• rag_agent
• multi-agent
• graph_rag
• graph_multi

• 自动联网结果会附带 source_type、answer_hash、review_status 等元数据后再入库
• 已存在的联网补充内容会基于稳定哈希去重，避免重复写入和重复向量索引
• 过短或明显不可靠的联网结果会被跳过，不直接污染知识库

• 请求日志：方法、路径、状态码、延迟、IP
• 指标接口：/api/metrics
• 生命周期：http.Server + signal 优雅停机
• 启动时配置强校验，避免运行期再炸

go test ./...
go vet ./...

推荐优先使用仓库脚本统一测试缓存目录：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/test.ps1

bash scripts/test.sh

当前仓库已补充部分 config/parser/rag/middleware/handler 单测，建议后续继续增加 graph 与真实依赖下的集成测试。

cmd/server/                 # 入口与中间件
config/                     # 配置加载与校验
internal/agent/             # Agent 逻辑
internal/graph/             # Graph 工作流
internal/handler/           # HTTP 接口
internal/rag/               # 检索增强服务
internal/tool/              # 工具实现
pkg/embedding/              # Embedding 封装
pkg/parser/                 # 文档解析
pkg/vectordb/               # Milvus 封装
web/templates/              # 页面模板

对应的命令行工具入口位于 cmd/agenteval、cmd/agentevalreport、cmd/benchreport、cmd/loadtest。

• 增加标准化测试基线（单测 + 集成）
• 接入外部监控（Prometheus / OpenTelemetry）
• 多环境配置模板与容器编排优化

如果这个项目对你有帮助，欢迎 Star。