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# Jarvis 个人 AI 助理 — 设计规格书
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> 版本:v1.0
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> 日期:2026-03-20
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> 作者:Jarvis 设计团队
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## 1. 项目概述
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### 1.1 项目目标
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构建一个拟人化的个人 AI 助理系统,代号 **Jarvis**。核心目标是打造一个真正"懂你"的智能体 —— 理解你的知识体系、工作安排和个人偏好,而不仅仅是关键词匹配回答问题。
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### 1.2 核心价值
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- **知识回溯能力** — 基于 LlamaIndex Node 关系 + 知识图谱双层架构,确保 AI 真正理解你的知识和工作的内在联系
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- **拟人化协作** — 多 Agent 角色协同,每个角色有独立职责,像真实团队成员一样交流
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- **全端覆盖** — Web + Android 双端,随时随地与 Jarvis 对话
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- **本地部署** — 所有数据存储在 NAS,数据完全自主可控
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## 2. 技术栈
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| 层级 | 技术选型 | 说明 |
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|------|---------|------|
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| **Web 前端** | Vue 3 + TypeScript | Composition API,响应式 UI |
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| **移动端** | Kotlin (Android) | Jetpack Compose,轻量连接器 |
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| **后端框架** | FastAPI (Python 3.12+) | 高性能 ASGI,支持 async |
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| **Agent 框架** | LangGraph | 多 Agent 编排、工具调用、状态机流转 |
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| **LLM 适配器** | LangChain Claude / OpenAI / Ollama | 可切换,不影响上层逻辑 |
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| **知识库框架** | LlamaIndex | Node 关系索引、语义检索 |
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| **向量数据库** | ChromaDB | 轻量级向量存储 |
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| **关系数据库** | SQLite | 轻量数据持久化 |
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| **定时任务** | APScheduler | 定时任务调度 |
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| **部署环境** | NAS (本地) | Docker 容器化部署 |
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## 3. 系统架构
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### 3.1 整体架构图
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 用户端 │
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│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
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│ │ Web 前端 │ │ Android App │ │
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│ │ (Vue 3 + TS) │ │ (Kotlin) │ │
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│ └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘ │
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└───────────┼────────────────────────┼─────────────────┘
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│ │
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│ HTTP / WebSocket │
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└────────┬────────────────┘
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│
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┌────────────────────▼─────────────────────────────────┐
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│ FastAPI 后端服务 │
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│ (NAS Docker 容器) │
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│ │
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│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 多 Agent 调度系统 │ │
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│ │ ┌─────────┐ │ │
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│ │ │ 主Agent │ ◄── 协调者,统一入口 │ │
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│ │ │(调度员) │ │ │
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│ │ └────┬────┘ │ │
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│ │ ├──► 规划Agent ──► 任务拆解、计划制定 │ │
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│ │ ├──► 执行Agent ──► 工具调用、任务执行 │ │
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│ │ ├──► 知识管理员 ──► 知识库管理、图谱更新 │ │
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│ │ └──► 分析师Agent ──► 数据分析、报告生成 │ │
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||
│ │ └──► [可扩展] ────► 新角色注册机制 │ │
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│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
|
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||
│ │ LLM 适配器 │ │ 定时任务 │ │ 论坛扫描 │ │
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│ │ LangChain │ │ 引擎 │ │ 引擎 │ │
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│ │ (可切换) │ │ │ │ │ │
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│ └─────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ │
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||
└──────────────────────────┬────────────────────────────┘
|
||
│
|
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┌─────────────────────┼─────────────────────┐
|
||
│ │ │
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┌────▼────┐ ┌─────────────▼────┐ ┌──────────▼────────┐
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||
│ ChromaDB│ │ SQLite │ │ 文件存储 │
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||
│向量数据库│ │ (关系数据) │ │ (NAS 共享目录) │
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└─────────┘ └───────────────────┘ └────────────────────┘
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```
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### 3.2 通信模式
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- **协作式 + 主 Agent 协调**
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- 主 Agent 作为统一入口,接收用户请求后分发到子 Agent
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- 子 Agent 完成任务后汇总结果给主 Agent
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- 子 Agent 之间可通过主 Agent 传递信息
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- 支持新增 Agent 注册到系统中
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## 4. 核心功能模块
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### 4.1 多 Agent 调度系统
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#### Agent 角色定义
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| Agent | 职责 | 核心能力 |
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|-------|------|---------|
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| **主Agent (Jarvis)** | 协调调度、对话入口 | 意图识别、任务分发、结果汇总 |
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| **规划Agent** | 制定每日计划 | 任务拆解、优先级排序、时间规划 |
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| **执行Agent** | 执行具体任务 | 工具调用、进度追踪、结果反馈 |
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| **知识管理员** | 管理知识库和图谱 | 文档索引、实体提取、图谱更新 |
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| **分析师Agent** | 分析工作数据 | 数据统计、趋势分析、报告生成 |
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#### Agent 扩展机制
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- 通过配置文件或 API 注册新 Agent
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- 每个 Agent 有独立的 system prompt 和工具集
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- 新增 Agent 自动出现在对话上下文中
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### 4.2 知识库系统
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#### 文档处理流程
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```
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用户上传文件
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│
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▼
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文件解析
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├── Markdown → 直接读取
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├── PDF → PDF 解析(PyMuPDF)
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├── DOCX → python-docx
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└── TXT → 直接读取
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│
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▼
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LlamaIndex Node 构建
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||
├── 按标题层级切分(Header-based Chunking)
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||
├── 保留 Node 关系链表(PARENT, PREVIOUS, NEXT, SOURCE)
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└── 每个 Node 包含 metadata(标题、章节、页码)
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│
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▼
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向量存储 → ChromaDB
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│
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||
▼
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知识图谱构建
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├── LLM 实体识别(从 Node 内容中提取)
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├── LLM 关系抽取(实体之间的关系)
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└── 存入 SQLite(nodes + edges 表)
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```
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#### 检索流程(Small-to-Big 策略)
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```
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用户提问
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│
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▼
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ChromaDB 向量检索
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├── 用小 Chunk 精确匹配
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└── 返回多个相关 Node
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│
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▼
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||
上下文回溯
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||
├── 顺着 Node 关系找到完整章节(父 Node)
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└── 附加上下文给 LLM
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│
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▼
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LLM 生成回答
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||
```
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### 4.3 知识图谱系统
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#### 图谱数据结构
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||
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||
```sql
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||
-- 知识图谱节点表
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||
knowledge_graph_nodes (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 用户隔离(支持多用户)
|
||
entity_type TEXT, -- 实体类型:PERSON / EVENT / CONCEPT / OBJECT
|
||
entity_name TEXT, -- 实体名称
|
||
description TEXT, -- 实体描述
|
||
source_doc_id TEXT, -- 来源文档
|
||
source_node_id TEXT, -- 来源 Node
|
||
importance REAL, -- 重要程度 (0-1)
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
updated_at TIMESTAMP
|
||
)
|
||
|
||
-- 知识图谱边表
|
||
knowledge_graph_edges (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 用户隔离
|
||
source_node_id TEXT,
|
||
target_node_id TEXT,
|
||
relation_type TEXT, -- 关系类型:包含 / 依赖 / 相关 / 导致 / 属于
|
||
weight REAL, -- 关系权重 (0-1)
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
FOREIGN KEY (source_node_id) REFERENCES knowledge_graph_nodes(id),
|
||
FOREIGN KEY (target_node_id) REFERENCES knowledge_graph_nodes(id)
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
#### 图谱更新机制
|
||
|
||
- **事件驱动**:文档上传/任务变更时实时触发
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||
- **定时同步**:每日凌晨增量扫描,防止遗漏
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||
- **手动触发**:用户可主动要求重建图谱
|
||
- **增量检测**:基于文件 mtime + 内容 hash 判断文档是否变化
|
||
|
||
#### 数据模型
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||
|
||
```sql
|
||
-- 文档表
|
||
documents (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 用户隔离
|
||
filename TEXT,
|
||
file_type TEXT, -- pdf / markdown / docx / txt
|
||
file_path TEXT, -- NAS 存储路径
|
||
file_hash TEXT, -- 内容 hash,用于增量检测
|
||
summary TEXT, -- AI 生成的文档摘要
|
||
file_size INTEGER,
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
updated_at TIMESTAMP
|
||
)
|
||
|
||
-- 文档分块表(LlamaIndex Node 映射)
|
||
document_chunks (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 用户隔离
|
||
document_id TEXT,
|
||
chunk_index INTEGER, -- 在文档中的顺序
|
||
content TEXT, -- 原始文本内容
|
||
metadata JSON, -- LlamaIndex Node metadata(包含 title、chapter、relationships 等)
|
||
embedding_id TEXT, -- ChromaDB 中的向量 ID
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
FOREIGN KEY (document_id) REFERENCES documents(id)
|
||
)
|
||
```
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||
#### 图谱可视化
|
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||
- 前端 Web 端展示交互式知识图谱
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- 节点可点击查看详情
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- 支持按类型筛选、按时间筛选
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- 支持搜索实体名称
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### 4.4 论坛系统
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#### 功能设计
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- **发布内容** — 你在论坛发布想法、指令、问题
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- **AI 扫描** — Jarvis 定时扫描论坛内容
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||
- **任务识别** — 识别可执行的任务转为看板任务
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||
- **互动回应** — AI 在帖子下回复,像团队成员讨论
|
||
|
||
#### 数据模型
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||
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||
```sql
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||
forum_posts (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 发帖用户
|
||
title TEXT,
|
||
content TEXT,
|
||
parent_id TEXT, -- 回复的帖子 ID(自关联,支持嵌套回复)
|
||
status TEXT, -- pending / processing / completed
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
updated_at TIMESTAMP
|
||
)
|
||
```
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||
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### 4.5 看板系统
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||
#### 功能设计
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- **任务管理** — 创建、编辑、删除任务
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- **状态流转** — 待办 / 进行中 / 已完成 / 已取消
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- **优先级** — P0 / P1 / P2 / P3
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||
- **AI 凌晨分析** — 每日凌晨分析完成情况,规划次日任务
|
||
- **AI 建议** — 根据你的工作模式给出优先级建议
|
||
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||
#### 数据模型
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```sql
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tasks (
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||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 用户隔离
|
||
title TEXT,
|
||
description TEXT,
|
||
priority TEXT, -- P0 / P1 / P2 / P3
|
||
status TEXT, -- todo / in_progress / done / cancelled
|
||
deadline TIMESTAMP,
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
updated_at TIMESTAMP,
|
||
completed_at TIMESTAMP
|
||
)
|
||
|
||
task_history (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
task_id TEXT,
|
||
action TEXT, -- created / updated / completed / cancelled
|
||
old_value TEXT,
|
||
new_value TEXT,
|
||
timestamp TIMESTAMP,
|
||
FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES tasks(id)
|
||
)
|
||
```
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||
### 4.6 Markdown 编辑器
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||
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||
#### 功能设计
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- 浏览器端在线编辑 Markdown
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- 支持实时预览
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- AI 辅助功能:
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- AI 续写
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||
- AI 润色
|
||
- AI 总结
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||
- 自动保存到知识库
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||
- 支持创建新文档和编辑已有文档
|
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### 4.7 定时任务引擎
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||
#### 内置定时任务
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||
| 任务 | 触发时间 | 功能 |
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|------|---------|------|
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||
| 论坛扫描 | 可配置(默认每小时) | 扫描新帖子,识别可执行任务 |
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||
| 图谱增量同步 | 每日凌晨 2:00 | 扫描文档变化,更新知识图谱 |
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||
| 每日规划 | 每日早上 8:00 | 分析昨日任务完成情况,规划当日 |
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| 知识摘要 | 每周一凌晨 | 生成上周工作摘要 |
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---
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## 5. 数据库设计
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### 5.1 ER 图
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```
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users
|
||
│
|
||
▼
|
||
documents ──► document_chunks ──► embeddings (ChromaDB)
|
||
│
|
||
▼
|
||
knowledge_graph_nodes ◄──► knowledge_graph_edges
|
||
│
|
||
▼
|
||
tasks ◄─── task_history
|
||
│
|
||
▼
|
||
forum_posts (自关联: parent_id ──► forum_posts.id)
|
||
│
|
||
▼
|
||
conversations ──► messages
|
||
```
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||
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||
### 5.2 核心表结构
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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||
| `users` | 用户信息 |
|
||
| `documents` | 上传的文档元数据 |
|
||
| `document_chunks` | LlamaIndex Node 映射(保留关系) |
|
||
| `knowledge_graph_nodes` | 知识图谱节点 |
|
||
| `knowledge_graph_edges` | 知识图谱边 |
|
||
| `tasks` | 看板任务 |
|
||
| `task_history` | 任务变更历史 |
|
||
| `forum_posts` | 论坛帖子(含回复,通过 parent_id 自关联) |
|
||
| `conversations` | 主对话会话 |
|
||
| `messages` | 对话消息 |
|
||
| `knowledge_summaries` | 历史对话摘要 |
|
||
|
||
#### 对话数据模型
|
||
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||
```sql
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||
conversations (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT, -- 用户隔离
|
||
title TEXT,
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
updated_at TIMESTAMP
|
||
)
|
||
|
||
messages (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
conversation_id TEXT,
|
||
role TEXT, -- user / assistant
|
||
content TEXT,
|
||
model TEXT, -- 使用的模型
|
||
created_at TIMESTAMP,
|
||
FOREIGN KEY (conversation_id) REFERENCES conversations(id)
|
||
)
|
||
|
||
knowledge_summaries (
|
||
id TEXT PRIMARY KEY,
|
||
user_id TEXT,
|
||
period TEXT, -- daily / weekly / monthly
|
||
period_start DATE,
|
||
period_end DATE,
|
||
summary TEXT, -- 摘要内容
|
||
created_at TIMESTAMP
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
---
|
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## 6. API 设计
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### 6.1 主要 API 端点
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> **通用规则**:所有列表接口支持分页参数 `page`(页码,默认 1)和 `page_size`(每页数量,默认 20)。返回格式统一为 `{ data: [...], total: N, page: X, page_size: Y }`。
|
||
|
||
#### 认证接口
|
||
- `POST /api/auth/register` — 用户注册
|
||
- `POST /api/auth/login` — 用户登录,返回 JWT Token
|
||
- `POST /api/auth/refresh` — 刷新 Token
|
||
- `POST /api/auth/logout` — 登出
|
||
|
||
#### 对话接口
|
||
- `POST /api/chat` — 发送消息,获取 AI 回复
|
||
- `GET /api/conversations?page=&page_size=` — 获取对话历史列表
|
||
- `GET /api/conversations/{id}/messages?page=&page_size=` — 获取对话消息
|
||
|
||
#### 知识库接口
|
||
- `POST /api/documents/upload` — 上传文档(支持 multipart/form-data,最大 50MB)
|
||
- `GET /api/documents?page=&page_size=` — 获取文档列表
|
||
- `DELETE /api/documents/{id}` — 删除文档
|
||
- `POST /api/documents/{id}/reindex` — 重建索引(幂等操作)
|
||
- `POST /api/search` — 语义搜索
|
||
- 请求体:`{ "query": "搜索内容", "top_k": 5, "filters": {} }`
|
||
|
||
#### 知识图谱接口
|
||
- `GET /api/knowledge-graph` — 获取图谱数据
|
||
- `POST /api/knowledge-graph/rebuild` — 触发图谱重建(幂等,带锁防止并发)
|
||
- `GET /api/knowledge-graph/search?q=` — 搜索实体
|
||
|
||
#### 看板接口
|
||
- `GET /api/tasks?page=&page_size=&status=` — 获取任务列表
|
||
- `POST /api/tasks` — 创建任务
|
||
- `PUT /api/tasks/{id}` — 更新任务
|
||
- `DELETE /api/tasks/{id}` — 删除任务
|
||
|
||
#### 论坛接口
|
||
- `GET /api/forum/posts?page=&page_size=` — 获取帖子列表
|
||
- `POST /api/forum/posts` — 发布帖子
|
||
- `GET /api/forum/posts/{id}` — 获取帖子详情(含回复树)
|
||
- `POST /api/forum/posts/{id}/reply` — 回复帖子
|
||
|
||
#### Markdown 编辑器接口
|
||
- `GET /api/notes?page=&page_size=` — 获取笔记列表
|
||
- `POST /api/notes` — 创建笔记
|
||
- `PUT /api/notes/{id}` — 更新笔记
|
||
- `DELETE /api/notes/{id}` — 删除笔记
|
||
- `POST /api/notes/{id}/ai-assist` — AI 辅助操作
|
||
- 请求体:`{ "action": "continue" | "polish" | "summarize" }`
|
||
|
||
### 6.2 WebSocket 实时通信
|
||
|
||
消息格式统一为 JSON:
|
||
```json
|
||
// 通用消息结构
|
||
{
|
||
"type": "chat_message" | "graph_update" | "task_update",
|
||
"payload": { ... },
|
||
"timestamp": "ISO8601"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
- `/ws/chat` — 实时对话(流式输出)
|
||
- `/ws/knowledge-graph` — 图谱更新实时推送
|
||
- `/ws/tasks` — 任务状态变化实时推送
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 7. 前端设计
|
||
|
||
### 7.1 Web 端页面结构
|
||
|
||
```
|
||
┌─────────────────────────────────────────┐
|
||
│ 顶部导航栏 │
|
||
│ [对话] [知识库] [图谱] [看板] [论坛] [笔记] │
|
||
└─────────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
▼
|
||
┌─────────────────────────────────────────┐
|
||
│ │
|
||
│ 主内容区域 │
|
||
│ │
|
||
└─────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
### 7.2 核心页面
|
||
|
||
| 页面 | 功能 |
|
||
|------|------|
|
||
| **对话页** | 主对话界面,Jarvis 头像,消息列表,输入框 |
|
||
| **知识库页** | 文档列表,上传入口,搜索框 |
|
||
| **图谱页** | 交互式知识图谱,节点详情侧边栏 |
|
||
| **看板页** | 任务看板(Kanban 布局),AI 规划建议 |
|
||
| **论坛页** | 帖子列表,发帖入口,AI 回复展示 |
|
||
| **笔记页** | Markdown 编辑器,笔记列表 |
|
||
|
||
### 7.3 Android 端
|
||
|
||
- 独立对话窗口,直接与 Jarvis 对话
|
||
- 任务查看和简单编辑
|
||
- 推送通知(每日规划提醒、任务到期提醒)
|
||
- 核心是**对话遥控**,重度操作建议用 Web 端
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 8. 部署架构
|
||
|
||
### 8.1 NAS 部署方案
|
||
|
||
```
|
||
┌──────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ NAS │
|
||
│ │
|
||
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
|
||
│ │ Docker Compose │ │
|
||
│ │ │ │
|
||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │
|
||
│ │ │ Jarvis API │ │ ChromaDB │ │ │
|
||
│ │ │ (FastAPI) │ │ (向量数据) │ │ │
|
||
│ │ └──────────────┘ └──────────────────┘ │ │
|
||
│ │ │ │
|
||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │
|
||
│ │ │ SQLite │ │ 文件存储 │ │ │
|
||
│ │ │ (关系数据) │ │ /data/files │ │ │
|
||
│ │ └──────────────┘ └──────────────────┘ │ │
|
||
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
|
||
│ │
|
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│ NAS 共享目录 /data 挂载到容器 │
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### 8.2 环境变量配置
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```env
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# LLM 配置
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LLM_PROVIDER=claude # claude / deepseek / ollama
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CLAUDE_API_KEY=xxx
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DEEPSEEK_API_KEY=xxx
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OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
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OLLAMA_MODEL=llama3
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# 数据库配置
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DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///data/jarvis.db
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CHROMA_PERSIST_DIR=/data/chroma
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# 文件存储
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FILE_STORAGE_DIR=/data/files
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# 定时任务配置
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FORUM_SCAN_INTERVAL=3600 # 秒
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DAILY_PLAN_TIME=08:00
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GRAPH_SYNC_TIME=02:00
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# JWT 认证
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JWT_SECRET=xxx
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JWT_ALGORITHM=HS256
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## 9. 安全设计
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- **JWT 认证** — 所有 API 需要 Token 验证
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- **数据加密** — SQLite 数据库可配置加密
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- **文件隔离** — 用户上传文件存储在独立目录
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- **API 限流** — 防止 API 滥用
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- **敏感信息** — API Key 等存储在环境变量,不进入代码库
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## 10. 未来扩展方向
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- **多模态支持** — 图片、音频、视频解析
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- **更多 Agent** — 按领域细分的专业助手
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- **插件系统** — 第三方工具集成
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- **团队协作** — 多用户知识共享
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- **云端同步** — 异地数据备份
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## 11. 开发阶段建议
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> **注意**:Phase 3 的知识图谱依赖 Phase 1 的知识库基础设施。Phase 1-3 为核心 MVP,需按顺序开发。
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| 阶段 | 内容 | 优先级 |
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| **Phase 1** | 基础框架搭建、对话系统、知识库上传检索 | P0 |
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| **Phase 2** | 看板系统、论坛系统、Markdown 编辑器 | P0 |
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| **Phase 3** | 知识图谱构建与可视化、多 Agent 协同 | P0 |
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| **Phase 4** | 定时任务引擎、AI 每日规划功能 | P1 |
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| **Phase 5** | Android App 开发 | P1 |
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| **Phase 6** | 优化与扩展 | P2 |
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*本文档为 Jarvis 个人 AI 助理系统的初始设计规格,将根据开发进展持续更新。*
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