2026-04-16 15:46:29 +08:00
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# K12Study 逻辑视图
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## 1. 分层结构
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- 终端层
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- `frontend`（React 管理端）
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- `app`（微信小程序）
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- 接入与安全层
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- `gateway`（统一入口、鉴权、路由、跨域、trace）
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- `auth`（登录、刷新、当前用户）
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- 平台能力层
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- `upms`（租户、组织、用户、角色、菜单、路由元数据）
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- `ai-client`（Java 侧 AI 适配）
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- `python-ai`（AI 处理服务）
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- 业务域层（规划中）
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- `course`、`question`、`achievement`、`recommendation`
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- 数据与基础设施层
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- PostgreSQL（多 schema）
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- Redis（缓存、会话、热点）
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- NebulaGraph / Neo4j（知识图谱）
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- Milvus（向量检索）
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- Nacos（注册配置）
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## 2. 逻辑架构图
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```mermaid
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graph TD
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WEB[Frontend React] --> GW[Gateway]
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MINI[Mini Program] --> GW
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GW --> AUTH[Auth Service]
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GW --> UPMS[UPMS Service]
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GW --> COURSE[Course Service]
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GW --> QUESTION[Question Service]
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GW --> ACHIEVE[Achievement Service]
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GW --> REC[Recommendation Service]
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AUTH --> PG[(PostgreSQL)]
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UPMS --> PG
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COURSE --> PG
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QUESTION --> PG
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ACHIEVE --> PG
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REC --> PG
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AUTH --> REDIS[(Redis)]
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UPMS --> REDIS
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COURSE --> REDIS
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QUESTION --> REDIS
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ACHIEVE --> REDIS
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REC --> REDIS
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QUESTION --> AICLIENT[AI Client]
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AICLIENT --> PYAI[Python AI]
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PYAI --> KG[(NebulaGraph / Neo4j)]
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PYAI --> VDB[(Milvus)]
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PYAI --> PG
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## 3. 主链路视角
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### 3.1 基础架构链路
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2026-04-16 18:12:09 +08:00
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- 登录：`frontend/app -> /api/auth/tokens -> auth -> token`
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2026-04-16 15:46:29 +08:00
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- 权限与路由：`frontend/app -> /api/upms/routes -> upms`
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2026-04-16 18:12:09 +08:00
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- 组织数据：`/api/upms/areas|tenants|departments`
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2026-04-16 15:46:29 +08:00
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### 3.2 教学业务链路
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- 教师发作业：题库/试卷/作业配置 -> 投放班级。
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- 学生提交：答题内容 + 文件（可选）。
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- 批改流程：自动批改 + 人工复核 -> 成绩汇总 -> 错题沉淀。
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- 复习与推荐：复习计划 -> 推荐内容 -> 用户反馈 -> 闭环效果。
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- 成就激励：事件触发 -> 规则命中 -> 成就发放/进度更新。
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### 3.3 AI 知识链路
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- 文件入库：`upms.tb_sys_file -> ai.tb_ai_knowledge_file`
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- 同步任务：`ai.tb_ai_knowledge_sync_task` 异步推送图谱/向量库
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- 检索与推理：业务服务通过 `ai-client` 调 `python-ai`
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## 4. 设计约束
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- API 对外统一前缀 `/api/*`，内部服务前缀保持领域语义。
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- 多租户与组织隔离字段在核心表统一保留（`tenant_id/tenant_path/dept_id/dept_path/adcode`）。
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- 业务域之间优先通过 API 契约与事件解耦，不直接跨模块读写表。
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