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mcp-go 接通向量 RAG：embedding(OpenAI 兼容 provider 抽象) + Milvus 真实连接， kb_ingest 入库、wiki_search 真检索。retriever 节点一行不改即从桩变真。 - mcp-go internal/rag: embed.go(OpenAI 兼容 /embeddings 客户端) + milvus.go(milvus-sdk-go 真连，集合按首次 embedding 维度懒建+AUTOINDEX/COSINE索引+加载，insert/向量search) + rag.go(Engine: 切块→embed→insert / embed query→search；embedding 或 Milvus 缺则降级) - mcp-go gateway: 新工具 kb_ingest，wiki_search 换真(RAG 向量检索，kb 过滤 topK) - mcp-go main: rag.Open 读 MILVUS_ADDR/EMBED_BASE_URL/EMBED_API_KEY/EMBED_MODEL 环境变量 - gateway: POST /api/v1/kb/ingest → kb_ingest（供知识库页/脚本） - scripts/mock_embeddings.py: 确定性词法向量(字+bigram 哈希)，无真 key 验证检索 - 开发期 embedding 接在线 API(无真 key 用 mock)，见 llm-provider-strategy - 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库5条→Milvus；retriever 节点查'向量数据库' →召回 Milvus 那条→DeepSeek 答'Milvus'；查'知识图谱'→Neo4j（向量检索区分正确） 注: 当前向量单路；Bleve/Neo4j 融合 + rerank + 真实语义 embedding 为后续。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Go
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Go
package handler
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import (
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"net/http"
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"github.com/gin-gonic/gin"
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"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
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)
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// KbIngest: POST /api/v1/kb/ingest —— 把文本入库到知识库（→ mcp-go kb_ingest → 切块/embedding/Milvus）。
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// 供知识库管理页/脚本调用。
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func (h *Handler) KbIngest(c *gin.Context) {
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var body struct {
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KB string `json:"kb"`
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Text string `json:"text"`
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}
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if err := c.ShouldBindJSON(&body); err != nil || body.Text == "" {
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c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "text required"})
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return
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}
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res, err := h.bus.CallTool(c.Request.Context(), contract.ToolSubjectGo("kb_ingest"),
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&contract.ToolCall{Tool: "kb_ingest", Args: map[string]any{"kb": body.KB, "text": body.Text}})
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if err != nil {
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c.JSON(http.StatusBadGateway, gin.H{"error": err.Error()})
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return
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}
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if !res.OK {
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c.JSON(http.StatusUnprocessableEntity, gin.H{"error": res.Error})
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return
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}
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c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"status": "ok", "message": res.Content})
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}
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