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# 基础服务配置方案(PG / Redis / 知识图谱 / 向量库)
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## 1. 目标
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- 为 4.13-7.1 研发阶段提供统一、可重复的基础服务底座。
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- 与现有 `docker/dev-common` 与 `.devcontainer` 方案兼容,减少环境差异。
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## 2. 服务基线
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- 必选
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- PostgreSQL:主业务数据存储(多 schema)。
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- Redis:缓存、会话、热点数据。
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- Nacos:配置中心与注册中心(服务化阶段)。
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- NebulaGraph:知识图谱主方案(Neo4j 作为开发备选)。
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- Milvus:向量检索主方案。
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- 可选
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- Python AI 服务:统一模型调用、图谱同步、向量写入。
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## 3. 环境变量命名建议
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- PostgreSQL
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- `K12STUDY_DB_HOST`
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- `K12STUDY_DB_PORT`
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- `K12STUDY_DB_NAME`
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- `K12STUDY_DB_USER`
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- `K12STUDY_DB_PASSWORD`
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- Redis
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- `K12STUDY_REDIS_HOST`
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- `K12STUDY_REDIS_PORT`
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- `K12STUDY_REDIS_PASSWORD`
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- Nacos
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- `K12STUDY_REGISTRY_HOST`
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- `K12STUDY_REGISTRY_PORT`
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- `K12STUDY_REGISTRY_GRPC_PORT`
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- `K12STUDY_REGISTRY_RAFT_PORT`
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- 知识图谱(Nebula)
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- `K12STUDY_GRAPH_HOST`
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- `K12STUDY_GRAPH_PORT`
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- `K12STUDY_GRAPH_USER`
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- `K12STUDY_GRAPH_PASSWORD`
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- 向量库(Milvus)
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- `K12STUDY_VECTOR_HOST`
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- `K12STUDY_VECTOR_PORT`
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- `K12STUDY_VECTOR_GRPC_PORT`
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## 4. 配置落地建议
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- 阶段一(M2)
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- 先以本地单机编排启动,保证联调可用。
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- 阶段二(M5-M6)
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- 将图谱/向量配置接入 `ai-client` 与 `python-ai`。
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- 阶段三(M7-M8)
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- 增加连通性与降级测试(图谱不可用、向量库超时、Redis 抖动)。
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## 5. 健康检查建议
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- PostgreSQL:`pg_isready`
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- Redis:`redis-cli ping`
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- NebulaGraph:`graphd` 端口连接可用
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- Milvus:HTTP `/healthz`
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- Python AI:`GET /health`
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## 6. 与现有目录关系
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- 现有公共服务编排:`docker/dev-common/docker-compose.public-services.yml`
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- 本文新增服务编排样例:`docs/architecture/service-baseline.compose.yaml`
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