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-# 本地嵌入模块（DJL + ONNX Runtime + bge-m3）—— 独立模块方案
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+# 输入框附件问答 —— 终版（三路 + 最小流程线）
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-## 定位（按你的要求调整）
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+## 一、路由决策（f.txt 步骤 3-5 落地，不加冗余流水线）
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-- **完全独立**的新模块，不用 agentscope 任何 API，不接入 `EmbeddingModelFactory`/`agent_model` 表/RAG 流程，前端无感知。这些现有代码**零改动**。
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-- 对业务暴露一套简洁的 **Java API**（注入 `EmbeddingService` 即用）；另附一个极小的调试 HTTP 接口用于人工验证（可随时删）。
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-- 配置走 `application.yaml`（`zsjz.embedding.*`），与项目 `zsjz.duckdb`/`zsjz.insight` 等段风格一致，不进数据库。
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+**上传时**做结构化类型路由（后缀 + Tika MIME，无 LLM）：
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-## 模块结构（新包 `com.zsjz.ai.module.embedding`）
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+| 路径 | 条件 | 处理 | 进大模型的方式 |
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+| **拒绝** | 图片/音视频/压缩包/加密 | 明确提示不支持（无 OCR/ASR） | 不发消息 |
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+| **A 内联** | 小表格（≤200 行）/ 小文档（全文 ≤30000 字） | 一次提取：表格→markdown 全文；文档→Tika 全文 | 全文拼进 USER 消息（Claude document block 同款） |
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+| **B Python 直读** | 大表格（含 **100MB CSV**） | **一次流式扫描**：行数+表头+前 20 样本（不物化）；xlsx 顺手转 sidecar csv（免 openpyxl 依赖）。**不落 DuckDB、不建表** | 消息注入「文件路径+行数+列+样本+指引」→ Agent 写 `execute_python`：`pd.read_csv(path)` **pandas/numpy 全量计算**（沙箱已验证可读任意服务器路径） |
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+| **C RAG** | 大文档（**100MB txt/word**、全文 >30000 字） | 全文落 sidecar → 分块(1000/重叠100, 上限500块) → embedding → pgvector | doStream 按**用户问题** cosine 检索 top-8 片段注入 + 指引 |
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-```
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-module/embedding/
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-├── config/EmbeddingProperties.java # @ConfigurationProperties("zsjz.embedding")
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-├── core/OnnxEmbeddingEngine.java # 分词 + ONNX 推理 + CLS池化 + L2归一化（懒加载）
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-├── core/EmbeddingException.java # 模块内异常
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-├── service/EmbeddingService.java # 业务门面（具体类，风格仿 module/search 的 SearchQueryService）
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-└── controller/EmbeddingDebugController.java # 可选调试接口
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-```
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+**计算意图 = 已有沙箱，零新开发**：`PythonAnalysisTool.execute_python`（ProcessBuilder 子进程隔离，pandas/numpy/duckdb/matplotlib，只读 DuckDB 快照，超时控制）+ `execute_sql`。**不加前置意图分类器**——意图路由由会话绑定 Agent 内化（IntentMiddleware + 工具选择），注入块写死指引：
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-## 业务 API（EmbeddingService，业务代码这样用）
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+> 表数据文件：`{path}`（N 行，列：…，前 20 行样本见上）。**计算/统计必须用 execute_python 读该文件全量计算，不要只依据样本**；文档问题基于上方全文/检索片段回答。
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-```java
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-float[] embed(String text); // 单文本 → 1024 维归一化向量
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-List<float[]> embedBatch(List<String> texts); // 批量（内部按 batch-size 分批推理）
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-double cosineSimilarity(float[] a, float[] b);
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-int getDimension(); // 从模型输出自动探测（1024）
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-boolean isReady(); void warmUp(); // 懒加载状态 / 主动预热
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-```
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+执行过程经现有 `tool_call/tool_input/tool_result` SSE 在 ProcessTimeline 可视化（写了什么代码、跑了什么、返回什么）——f.txt 的"生成代码→沙箱执行→返回"完整呈现。
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-## 依赖（ai-server/pom.xml，实施时先校验 Maven Central 最新可用版）
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+**业界对应**：A=Claude document block / ChatGPT 小文件直注入；B=Code Interpreter 直读文件；C=ChatGPT file_search RAG。
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-- `ai.djl.huggingface:tokenizers`（0.36.0，2026-09-10 发布）—— 直接加载 `bge-m3/tokenizer.json`，原生 Rust 分词
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-- `com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime`（1.30.0 左右，校验 metadata 后定版）—— 各平台 CPU native 内置
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+## 二、数据隔离（三层，你的硬要求）
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-## 核心实现要点
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+1. **磁盘**：`{storage.root}/chat-attachments/{userId}/{caseId}/{sessionId}/{雪花}_{safeName}`，sanitize + normalize 防穿越（沿用 `DmService#saveUploadedFile` 手法）
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+2. **附件表三重归属**：`chat_attachment` 记 `user_id/case_id/session_id`，`loadForSession` 校验不匹配即 400——跨用户/跨案件/跨会话读不到；Python 沙箱只拿到**归属校验通过后的路径**
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+3. **RAG 向量表**：`chat_att_vec_{caseId}_d{dims}` 按案件分表（沿 `rag_ws{id}_d{dims}` 惯例）；chunk payload 强制带 `sessionId+attachmentId`，**检索 SQL WHERE 过滤当前会话**——同案件其他会话搜不到别人的附件片段
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-1. **配置项** `zsjz.embedding`：`model-path`（默认 `bge-m3`，相对 user.dir）、`max-seq-len`（默认 8192）、`batch-size`（默认 8）、`intra-op-threads`、`opt-level`（默认 BASIC）、`enabled`
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-2. **引擎懒加载单例**（Spring bean，volatile + synchronized）：首次调用才加载 2.3GB 权重，不阻塞启动；session 从**文件路径**创建，天然支持 `onnx/model.onnx + model.onnx_data` 外部权重（找不到 `onnx/model.onnx` 时回退 `model.onnx`）
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-3. **推理**：tokenizer 逐条编码（截断到 max-seq-len）→ 批内手动 padding（input_ids / attention_mask / token_type_ids 按会话实际输入名动态构建，输入输出名从 session 动态读取）→ 取输出 `last_hidden_state[:, 0]`（CLS）→ L2 归一化（bge-m3 官方 dense 用法）
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-4. **推理在线程池隔离执行**，避免阻塞调用线程；失败抛 `EmbeddingException`，模型目录缺失给出明确提示
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+（不写 DuckDB，故无需 DuckDB 层隔离；沙箱可读服务器路径是既有属性，非本次新增面。）
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-## 调试接口（验证用，Result<T> 包装，符合项目惯例）
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+## 三、后端设计
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-`POST /js/a/embedding/debug`，body `{"texts": ["转账给可疑账户", "向陌生账户转移资金"]}` → 返回维度、各向量、两两余弦相似度，用于人工确认语义区分度。
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+**新增 `module/agent/attachment/`**：
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-## 验证步骤
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+1. **`ChatAttachmentService`**
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+ - `upload(file, session)`：校验（表格 ≤200MB / 文档 ≤50MB / 白名单 / sanitize）→ 存盘三层路径 → 路由执行（A 提取 / B 流式扫描+（xlsx）sidecar csv / C Tika 全文→sidecar→同步 RAG 索引）→ 落表 → 返回 `{id, name, size, kind, rows/chars, truncated, indexedChunks?, status}`
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+ - `loadForSession(ids, session, question)`：三重归属 → 内联块 / 表指引块（路径+schema+样本）/ **大文档用 question 检索 top-8 片段**（复用 `RagVectorMapper.searchVector` 同款 cosine SQL + session 过滤）
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+ - `purgeOrphans()`：`@Scheduled` 24h 清理（文件 + sidecar + pgvector 行）
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+2. **`AttachmentSheetScanner`**：csv 流式一行行读（行数+表头+样本，常数内存）；xls/xlsx Fesod `AiRowReader.forEachRow` 流式（同一回调顺写 sidecar csv）
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+3. **`AttachmentDocIndexer`**：分块 → embedding（**`EmbeddingModelFactory.resolveDefault()`**，与 `RagSchemaService` 同一模型维度，并发 8 路）→ `RagVectorMapper` 建表/写入。未配置 embedding 模型 → 上传报错「未配置嵌入模型，无法索引大文档」（与现有 RAG 同一前提）
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+4. **`AttachmentContentRouter`**：DOCUMENT | TABLE | UNSUPPORTED（纯函数单测）
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+5. **`ChatAttachment` entity + Mapper + `sql/chat_attachment.sql`**：`id/user_id/case_id/session_id/file_name/file_path/sidecar_path/mime/kind/size_bytes/char_count/row_count/truncated/index_blocks/index_status/status/link_message_id/create_at`
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+6. **`ChatAttachmentProperties`**：`zsjz.chat-attachment`（enabled/max-doc-mb=50/max-sheet-mb=200/inline-max-chars=30000/inline-max-rows=200/chunk-size=1000/chunk-overlap=100/max-chunks=500/top-k=8/白名单）
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+7. **`AgentChatController`** 增 `POST /chat/attachments`（multipart）
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-1. `mvn -pl ai-server compile` 通过
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-2. 启动应用，curl 调试接口：确认返回 1024 维、归一化正确（模长≈1）、相关语句相似度显著高于无关语句、首次调用触发模型加载日志
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-3. 业务接入示例写入类 Javadoc
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+**修改**：`ChatRequestDTO` + `attachmentIds`；`AgentChatServiceImpl#doStream` 的 `msgs` 组装（附件块+问题原文单条 USER Msg）；`persistUserMessage` 落**原文** + `metadata.attachments` 徽标。
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-## 风险与注意事项
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+## 四、前端设计
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-- **内存**：权重在堆外（native），进程 RSS 约 +2.5~3GB；首次加载 20~60 秒
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-- **CPU 速度**：表结构/短文本（几百 token）毫秒级~秒级；超长文本可通过 `max-seq-len` 控制
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-- **GPU**：本期 CPU；后续换 `onnxruntime_gpu` 依赖 + ExecutionProvider 配置即可，API 不变
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+- **`ChatComposer.vue`**：附件按钮 + hidden input（aiPlugin 三件套）→ 选择即上传（`defHttp.uploadFile` 显式拼 `ctxPath+adminPath`，进度抄 governApi）→ chips（文件名+大小+「N 行/已索引 N 片/截断」+转圈/失败×移除）；`emit('send')`：string → `{ text, attachmentIds }`
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+- `ChatPanel` / `useAiChatPage` / `chatStream.ts`：载荷透传；乐观 userMessage 带附件；`onRegenerate` 复用原 attachmentIds
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+- `chatApi.ts`+`types.ts`：`ChatStreamParams.attachmentIds`（协议前后端同步，AI_AGENT.md §6）
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+- `ChatMessageItem.vue`：用户气泡徽标；`hydrateMessage` 从 `metadata.attachments` 还原历史
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+## 五、验证计划
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+1. `mvn compile` + 新单测：Router 三分类、SheetScanner（csv 行数/样本/xlsx sidecar）、Extractor 截断、Indexer 分块与 payload session 字段、`loadForSession` 跨会话 400、doStream 注入块（mock agent 捕获 Msg）
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+2. 浏览器端到端：① 100MB CSV 问总金额 → 时间线出现 `execute_python`（`pd.read_csv`）→ 结果对行数核对；② 100MB txt/word 问细节 → RAG 片段注入 → 原文可核对；③ 小 txt/小表直接回答；④ 图片拒绝；⑤ 刷新徽标仍在；⑥ 旧 attachmentId 换会话 400
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+3. 既有测试全绿
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+## 六、风险
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+- RAG 索引耗时：500 块×远程 embedding 并发 8 路 ≈ 十几秒（上传超时 120s）；本地 bge-m3 慢 → 建议配远程 embedding（配置可调）
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+- 文档 >50 万字：截断索引并在注入块标注「仅索引前 N 字」（诚实告知）
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+- 附件生命周期：24h 孤儿清理（文件+sidecar+向量行）；已关联随会话留存（级联删列后续）
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+- pandas 读文件编码/分隔符报错 → tool_result 回给 Agent 自行纠错（`read_csv` 参数迭代），这是 Code Interpreter 模式的固有能力
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+**预计改动**：后端新增 7 文件 + DDL，修改 3；前端新增 1，修改 7；测试新增 3-4。相比上版砍掉了 DuckDB 导入整条流水线。
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