1.9 KiB
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基础服务配置方案(PG / Redis / 知识图谱 / 向量库)
1. 目标
- 为 4.13-7.1 研发阶段提供统一、可重复的基础服务底座。
- 与现有
docker/dev-common与.devcontainer方案兼容,减少环境差异。
2. 服务基线
- 必选
- PostgreSQL:主业务数据存储(多 schema)。
- Redis:缓存、会话、热点数据。
- Nacos:配置中心与注册中心(服务化阶段)。
- NebulaGraph:知识图谱主方案(Neo4j 作为开发备选)。
- Milvus:向量检索主方案。
- 可选
- Python AI 服务:统一模型调用、图谱同步、向量写入。
3. 环境变量命名建议
- PostgreSQL
K12STUDY_DB_HOSTK12STUDY_DB_PORTK12STUDY_DB_NAMEK12STUDY_DB_USERK12STUDY_DB_PASSWORD
- Redis
K12STUDY_REDIS_HOSTK12STUDY_REDIS_PORTK12STUDY_REDIS_PASSWORD
- Nacos
K12STUDY_REGISTRY_HOSTK12STUDY_REGISTRY_PORTK12STUDY_REGISTRY_GRPC_PORTK12STUDY_REGISTRY_RAFT_PORT
- 知识图谱(Nebula)
K12STUDY_GRAPH_HOSTK12STUDY_GRAPH_PORTK12STUDY_GRAPH_USERK12STUDY_GRAPH_PASSWORD
- 向量库(Milvus)
K12STUDY_VECTOR_HOSTK12STUDY_VECTOR_PORTK12STUDY_VECTOR_GRPC_PORT
4. 配置落地建议
- 阶段一(M2)
- 先以本地单机编排启动,保证联调可用。
- 阶段二(M5-M6)
- 将图谱/向量配置接入
ai-client与python-ai。
- 将图谱/向量配置接入
- 阶段三(M7-M8)
- 增加连通性与降级测试(图谱不可用、向量库超时、Redis 抖动)。
5. 健康检查建议
- PostgreSQL:
pg_isready - Redis:
redis-cli ping - NebulaGraph:
graphd端口连接可用 - Milvus:HTTP
/healthz - Python AI:
GET /health
6. 与现有目录关系
- 现有公共服务编排:
docker/dev-common/docker-compose.public-services.yml - 本文新增服务编排样例:
docs/architecture/service-baseline.compose.yaml