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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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