合并意图识别、过滤条件提取和查询转换，删除多余模块

.env.example

@@ -16,7 +16,7 @@ API_VERSION=1.0.0
 MAX_UPLOAD_SIZE_MB=5
 
 # LibreOffice soffice service port (used by docker/soffice service)
-SOFFICE_HOST=localhost
+SOFFICE_HOST=rag-soffice #localhost
 SOFFICE_PORT=8003
 
 # ============================================
@@ -25,32 +25,15 @@ SOFFICE_PORT=8003
 # CHROMA_SERVER_HOST: ChromaDB 服务器地址
 # - 使用 host 网络模式: localhost
 # - 远程服务器: 192.168.1.100 或 chromadb.example.com
-CHROMA_SERVER_HOST=localhost
+CHROMA_SERVER_HOST=rag-chromadb #localhost
-CHROMA_SERVER_PORT=8002
+CHROMA_SERVER_PORT=8000 #8002
 CHROMA_COLLECTION_NAME=rag_collection
 
 # ============================================
-# LLM 配置 (用于文本生成)
+# Ollama 配置
 # ============================================
-# LLM provider: ollama, openai 等
+# OLLAMA_BASE_URL: Ollama 服务地址
-LLM_PROVIDER=ollama
+OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
-LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
-LLM_MODEL=qwen3:8b
-LLM_API_KEY=  # 如使用openai等需要API Key的服务
-
-# ============================================
-# Embedding 配置 (用于向量检索)
-# ============================================
-# Embedding provider: ollama, openai 等
-EMBEDDING_PROVIDER=ollama
-EMBEDDING_BASE_URL=http://localhost:11434
-EMBEDDING_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
-EMBEDDING_API_KEY=  # 如使用openai等需要API Key的服务
-
-# ============================================
-# 兼容旧版本配置 (已废弃，仍可用但推荐使用上面的配置)
-# ============================================
-OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
 OLLAMA_MODEL=qwen3:8b
 OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
 

.env.zkxdocker

@@ -0,0 +1,60 @@
+# ============================================
+# RAG API 环境变量配置文件
+# ============================================
+# 复制此文件为 .env 并根据实际情况修改
+# 所有配置都可以通过此文件统一管理，方便不同机器之间移植
+# docker-compose.yml 会自动读取此文件中的配置
+
+# ============================================
+# API 配置
+# ============================================
+API_HOST=0.0.0.0
+API_PORT=8001
+API_TITLE=RAG API
+API_VERSION=1.0.0
+# 文件上传大小限制（单位：MB，默认：5MB）
+MAX_UPLOAD_SIZE_MB=5
+
+# LibreOffice soffice service port (used by docker/soffice service)
+SOFFICE_HOST=rag-soffice #localhost
+SOFFICE_PORT=8003
+
+# ============================================
+# ChromaDB 配置
+# ============================================
+# CHROMA_SERVER_HOST: ChromaDB 服务器地址
+# - 使用 host 网络模式: localhost
+# - 远程服务器: 192.168.1.100 或 chromadb.example.com
+CHROMA_SERVER_HOST=rag-chromadb #localhost
+CHROMA_SERVER_PORT=8000 #8002
+CHROMA_COLLECTION_NAME=rag_collection
+
+# ============================================
+# Ollama 配置
+# ============================================
+# OLLAMA_BASE_URL: Ollama 服务地址
+OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
+OLLAMA_MODEL=qwen3:8b
+OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
+
+# ============================================
+# RAG 配置
+# ============================================
+EMBEDDING_DIMENSION=768
+CHUNK_SIZE=1024
+CHUNK_OVERLAP=200
+TOP_K=5
+
+# ============================================
+# 同步配置
+# ============================================
+SYNC_INTERVAL=300
+AUTO_SYNC=true
+
+# ============================================
+# NLTK 配置
+# 推荐：如果你已在仓库内保存了 NLTK 数据（离线使用），可以设置为相对路径。例如:
+#   ./nltk_data/
+# 或者使用本地绝对路径: /path/to/nltk_data
+# ============================================
+NLTK_DATA=./nltk_data/

.env.zkxlocal

@@ -0,0 +1,60 @@
+# ============================================
+# RAG API 环境变量配置文件
+# ============================================
+# 复制此文件为 .env 并根据实际情况修改
+# 所有配置都可以通过此文件统一管理，方便不同机器之间移植
+# docker-compose.yml 会自动读取此文件中的配置
+
+# ============================================
+# API 配置
+# ============================================
+API_HOST=0.0.0.0
+API_PORT=8001
+API_TITLE=RAG API
+API_VERSION=1.0.0
+# 文件上传大小限制（单位：MB，默认：5MB）
+MAX_UPLOAD_SIZE_MB=5
+
+# LibreOffice soffice service port (used by docker/soffice service)
+# SOFFICE_HOST=rag-soffice #localhost
+SOFFICE_PORT=8003
+
+# ============================================
+# ChromaDB 配置
+# ============================================
+# CHROMA_SERVER_HOST: ChromaDB 服务器地址
+# - 使用 host 网络模式: localhost
+# - 远程服务器: 192.168.1.100 或 chromadb.example.com
+# CHROMA_SERVER_HOST=rag-chromadb #localhost
+CHROMA_SERVER_PORT=8000
+CHROMA_COLLECTION_NAME=rag_collection
+
+# ============================================
+# Ollama 配置
+# ============================================
+# OLLAMA_BASE_URL: Ollama 服务地址
+# OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 #http://localhost:11434
+OLLAMA_MODEL=qwen3:8b
+OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=qwen3-embedding:0.6b
+
+# ============================================
+# RAG 配置
+# ============================================
+EMBEDDING_DIMENSION=768
+CHUNK_SIZE=1024
+CHUNK_OVERLAP=200
+TOP_K=5
+
+# ============================================
+# 同步配置
+# ============================================
+SYNC_INTERVAL=10
+AUTO_SYNC=true
+
+# ============================================
+# NLTK 配置
+# 推荐：如果你已在仓库内保存了 NLTK 数据（离线使用），可以设置为相对路径。例如:
+#   ./nltk_data/
+# 或者使用本地绝对路径: /path/to/nltk_data
+# ============================================
+NLTK_DATA=./nltk_data/

.gitignore

@@ -40,7 +40,7 @@ llamaindex/
 !.vscode/extensions.json
 !.vscode/tasks.json
 # Ignore user-specific VSCode files
-.vscode/launch.json
+!.vscode/launch.json
 .vscode/*.code-workspace
 
 # JetBrains IDEs

.vscode/launch.json

@@ -0,0 +1,17 @@
+{
+    // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 
+    // 悬停以查看现有属性的描述。
+    // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
+    "version": "0.2.0",
+    "configurations": [
+        {
+        "name": "Python: RAG Main",
+        "type": "debugpy",
+        "request": "launch",
+        "program": "${workspaceFolder}/main.py",  // 指向api/main.py
+        "cwd": "${workspaceFolder}",  // 关键：工作目录设为项目根目录（S:\research\RAG）
+        "console": "integratedTerminal",
+        "justMyCode": false
+        }
+    ]
+}

Dockerfile

@@ -29,6 +29,7 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
     libssl-dev \
     libcrypto++-dev \
     libgmp-dev \
+    git \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 # 配置 pip 镜像源（加速 Python 包安装）
@@ -40,7 +41,7 @@ COPY requirements.txt /app/
 
 # 安装 Python 依赖
 RUN pip install --upgrade pip && \
-    pip install -r requirements.txt
+    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
 # 复制项目文件
 COPY . /app/

README.md

@@ -5,13 +5,14 @@
 ## 功能特性
 
 - 🔍 **智能检索**: 使用 LlamaIndex 和 ChromaDB 实现高效的向量检索
-- 💾 **数据同步**: 自动同步 MySQL 数据库数据到 ChromaDB 向量库
+- 💾 **数据同步**: 自动同步 MySQL 数据库、本地/远程文件夹和 Git 代码库数据到 ChromaDB 向量库
 - 🌊 **流式输出**: 基于 FastAPI 的流式响应，支持实时对话
 - 🤖 **本地 LLM**: 集成 Ollama 本地部署的大模型
 - ⚡ **高并发**: 支持多用户同时访问
 - 🔄 **自动同步**: 支持定时自动同步和手动触发同步
 - 🐳 **Docker 部署**: 使用 Docker Compose 一键部署
 - ⚙️ **统一配置**: 所有配置统一在 `.env` 文件中管理，方便不同机器之间移植
+- 🧑‍💻 **Git 集成**: 支持 Git 代码库的自动同步和检索，包括连接测试和分支管理
 
 ## 快速开始
 
@@ -29,7 +30,7 @@
 # 检查 Ollama 是否运行
 curl http://localhost:11434/api/tags
 
-# 下载所需的模型（如果未下载）
+# 下载所需的模型（如果未下载）（可以使用更小的模型）
 ollama pull qwen3:235b              # LLM模型，用于文本生成
 ollama pull qwen3-embedding:8b    # Embedding模型，用于向量化
 ```
@@ -168,7 +169,20 @@ ollama pull qwen3-embedding:8b    # Embedding模型，用于向量化
    - 点击"测试SSH连接"，检查 SSH 连接是否成功。
 - 点击右上角"保存"按钮，保存文件夹配置
 
-3. 更新数据源配置
+3. **Git代码库类型 (git)**
+
+- 点击"新增数据源"-"选择类型"-"Git代码库"
+
+- Git仓库配置
+   - Git仓库URL（必填）：Git代码库的URL地址
+   - 分支（必填）：要同步的Git分支（默认main）
+   - 协议：选择https或ssh协议
+   - HTTPS Token：如果使用https协议，填写访问令牌
+   - SSH密钥：如果使用ssh协议，填写SSH私钥
+   - 点击"测试Git连接"，检查 Git 连接是否成功。
+- 点击右上角"保存"按钮，保存Git仓库配置
+
+4. 更新数据源配置
 - 点击左侧数据源列表中的数据源
 - 修改配置后点击保存，后台会自动删除原来同步的数据并重新同步
 
@@ -313,6 +327,27 @@ docker-compose restart rag-api
 - 查看同步服务日志: `docker-compose logs rag-api | grep sync`
 - 手动触发同步: 在配置管理界面中点击"同步"按钮
 
+### 8. Git连接失败
+
+**错误**: `Git连接失败` 或 `Failed to connect to Git repository`
+
+**解决**:
+- 确保 Git 仓库 URL 正确
+- 检查网络连接是否正常
+- 验证 Git 凭证（HTTPS Token 或 SSH 密钥）是否有效
+- 确保目标 Git 仓库存在且可访问
+- 查看详细错误信息: `docker-compose logs rag-api | grep git`
+
+### 9. Git同步失败
+
+**错误**: `Git同步失败` 或 `Failed to sync Git repository`
+
+**解决**:
+- 检查 Git 仓库是否有访问权限
+- 验证本地磁盘空间是否充足
+- 查看同步服务日志获取详细错误信息: `docker-compose logs rag-api | grep sync`
+- 尝试手动触发同步: 在配置管理界面中点击"同步"按钮
+
 ## 性能优化建议
 
 ### 1. 调整配置参数
@@ -356,6 +391,9 @@ docker-compose restart rag-api
 **启动步骤**：
 
 ```bash
+# 0. 确保 .env 文件中的host配置准确
+cp .env.zkxlocal .env
+
 # 1. 创建虚拟环境
 uv venv --python 3.13.9
 source .venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
@@ -377,4 +415,6 @@ curl http://localhost:8003/health
 
 # 7. 启动 RAG API 服务
 python main.py
+
+# 8. 如要调试，使用.vscode/launch.json 启动调试会话
 ```

api/main.py

@@ -258,6 +258,10 @@ class QueryRequest(BaseModel):
     query: str = Field(..., description="User query string", min_length=1)
     top_k: Optional[int] = Field(None, description="Number of documents to retrieve", ge=1, le=20)
     stream: bool = Field(True, description="Whether to stream the response")
+    repo: Optional[str] = Field(None, description="Git repository name (optional)")
+    branch: Optional[str] = Field(None, description="Git branch name (optional)")
+    is_code_related: Optional[bool] = Field(None, description="Whether the query is code related (optional)")
+    history: Optional[List[Dict[str, str]]] = Field(None, description="Conversation history (optional)")
 
 
 class RetrieveRequest(BaseModel):
@@ -606,11 +610,23 @@ async def query(request: QueryRequest):
         raise HTTPException(status_code=503, detail="RAG engine not initialized")
     
     try:
+        # Build conversation history
+        history_str = ""
+        if request.history:
+            history_parts = []
+            for msg in request.history:
+                role = msg.get('role', 'user')
+                content = msg.get('content', '')
+                if role == 'user':
+                    history_parts.append(f"用户: {content}")
+                else:
+                    history_parts.append(f"助手: {content}")
+            history_str = "\n".join(history_parts)
+        
         if request.stream:
             # Stream response                  
-            
             return StreamingResponse(
-                rag_engine.query_stream(request.query, None, request.top_k),
+                rag_engine.query_stream(request.query, history_str, request.top_k),
                 media_type="text/event-stream",
                 headers={
                     "X-Accel-Buffering": "no",
@@ -620,7 +636,7 @@ async def query(request: QueryRequest):
             )
         else:
             # Return complete response (run in thread pool for better concurrency)
-            response = await rag_engine.query(request.query, None, request.top_k)
+            response = await rag_engine.query(request.query, history_str, request.top_k)
             return response
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error processing query: {e}")
@@ -1365,6 +1381,18 @@ async def create_config(config: Dict[str, Any]):
                 config["host"].lower(), 
                 folder_path
             ])
+        elif config_type == "git":
+            # Git配置需要：仓库URL
+            if not config.get("git_url"):
+                raise HTTPException(status_code=400, detail="Git配置必须包含仓库URL")
+            # 添加Git仓库URL到唯一标识符
+            # 替换URL中的特殊字符为下划线
+            git_url = config["git_url"].lower().replace("/", "_").replace(":", "_").replace(".", "_")
+            # 截取URL的一部分作为唯一标识
+            git_url_part = git_url[:100]  # 限制长度
+            unique_id_parts.extend([
+                git_url_part
+            ])
         else:
             raise HTTPException(status_code=400, detail=f"不支持的配置类型: {config_type}")
         
@@ -1403,6 +1431,13 @@ async def create_config(config: Dict[str, Any]):
                                 status_code=409,
                                 detail=f"已存在相同服务器和路径的文件夹配置。如需调整，请点击配置列表中的配置并修改配置内容。"
                             )
+                    elif config_type == 'git':
+                        # For git configs, same source means same git url
+                        if existing_config_data.get('git_url') == config.get('git_url'):
+                            raise HTTPException(
+                                status_code=409,
+                                detail=f"已存在相同Git仓库的配置。如需调整，请点击配置列表中的配置并修改配置内容。"
+                            )
         except sqlite3.OperationalError as e:
             # 表不存在的情况，会在后面创建表
             logger.warning(f"SQLite table error: {e}. This is expected if the table doesn't exist yet.")
@@ -1433,7 +1468,7 @@ async def create_config(config: Dict[str, Any]):
         global sync_manager
         if sync_manager is not None:
             # Create appropriate data source config object
-            from config import BaseDataSourceConfig, DatabaseDataSourceConfig, FolderDataSourceConfig
+            from config import BaseDataSourceConfig, DatabaseDataSourceConfig, FolderDataSourceConfig, GitDataSourceConfig
             
             if config_type == "database":
                 source_config = DatabaseDataSourceConfig(
@@ -1470,6 +1505,20 @@ async def create_config(config: Dict[str, Any]):
                     recursive=config.get("recursive", True),
                     ignore_patterns=config.get("ignore_patterns")
                 )
+            elif config_type == "git":
+                source_config = GitDataSourceConfig(
+                    name=config_id,
+                    git_url=config.get("git_url"),
+                    branch=config.get("branch", "main"),
+                    protocol=config.get("protocol", "https"),
+                    ssh_key=config.get("ssh_key"),
+                    https_token=config.get("https_token"),
+                    local_repo_path=config.get("local_repo_path"),
+                    poll_interval=config.get("poll_interval", 300),
+                    support_lang=config.get("support_lang"),
+                    latest_commit_id=config.get("latest_commit_id"),
+                    last_sync_time=config.get("last_sync_time")
+                )
             else:
                 logger.warning(f"Unknown config type: {config_type}")
                 # Create a base config as fallback
@@ -1540,6 +1589,55 @@ async def test_folder_connection(connection_data: Dict[str, Any]):
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"SSH连接失败: {str(e)}")
 
 
+@app.post("/git/test-connection")
+async def test_git_connection(connection_data: Dict[str, Any]):
+    """
+    Test Git connection for Git repository configuration
+    
+    Args:
+        connection_data: Connection data including git_url, protocol, branch, https_token, ssh_key
+    
+    Returns:
+        Success message if connection is successful
+    """
+    try:
+        git_url = connection_data.get("git_url")
+        protocol = connection_data.get("protocol", "https")
+        branch = connection_data.get("branch", "main")
+        https_token = connection_data.get("https_token")
+        ssh_key = connection_data.get("ssh_key")
+        
+        if not git_url:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="Git仓库URL是必填项")
+        
+        # Import GitTool here to avoid circular imports
+        from utils.git_tool import GitTool
+        
+        # Create a temporary GitTool instance to test connection
+        git_tool = GitTool(
+            git_url=git_url,
+            branch=branch,
+            protocol=protocol,
+            https_token=https_token,
+            ssh_key=ssh_key,
+            local_repo_path=None  # 测试连接不需要本地路径
+        )
+        
+        # Try to test connection
+        success = git_tool.test_connection()
+        
+        if success:
+            return {"message": "Git连接成功！"}
+        else:
+            raise HTTPException(status_code=500, detail="Git连接失败")
+            
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error testing Git connection: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Git连接失败: {str(e)}")
+
+
 @app.post("/folder-configs/remote")
 async def create_remote_folder_config(config: Dict[str, Any]):
     """

config.py

@@ -111,6 +111,35 @@ class FolderDataSourceConfig(BaseDataSourceConfig):
         self.ignore_patterns = ignore_patterns  # 忽略的文件模式列表
 
 
+class GitDataSourceConfig(BaseDataSourceConfig):
+    """Git data source configuration"""
+    def __init__(
+        self,
+        name: str,
+        git_url: str,
+        branch: str = "main",
+        protocol: str = "https",  # https 或 ssh
+        ssh_key: Optional[str] = None,  # SSH私钥
+        https_token: Optional[str] = None,  # HTTPS令牌
+        local_repo_path: Optional[str] = None,  # 本地存储路径
+        poll_interval: int = 300,  # 轮询间隔（秒）
+        support_lang: Optional[List[str]] = None,  # 支持的编程语言
+        latest_commit_id: Optional[str] = None,  # 最新commit ID
+        last_sync_time: Optional[str] = None  # 最后同步时间
+    ):
+        super().__init__(name, "git")
+        self.git_url = git_url  # Git仓库地址
+        self.branch = branch  # 分支名称
+        self.protocol = protocol  # 协议类型
+        self.ssh_key = ssh_key  # SSH私钥（加密存储）
+        self.https_token = https_token  # HTTPS令牌（加密存储）
+        self.local_repo_path = local_repo_path  # 本地存储路径
+        self.poll_interval = poll_interval  # 轮询间隔
+        self.support_lang = support_lang  # 支持的编程语言
+        self.latest_commit_id = latest_commit_id  # 最新commit ID
+        self.last_sync_time = last_sync_time  # 最后同步时间
+
+
 class Settings(BaseSettings):
     """
     Application settings
@@ -138,28 +167,17 @@ class Settings(BaseSettings):
     CHROMA_DB_PATH: str = "./chroma_db"  # Only used for PersistentClient mode
     CHROMA_COLLECTION_NAME: str = "rag_collection"
     
-    # LLM Settings
+    # Ollama Settings
-    # LLM provider: "ollama", "vllm", "openai", "deepseek" etc.
+    # Configure OLLAMA_BASE_URL in .env file based on your deployment
-    LLM_PROVIDER: str = "ollama"
+    # - Local: http://localhost:11434
-    LLM_BASE_URL: str = "http://localhost:11434"
+    # - Remote: http://192.168.1.100:11434
-    LLM_MODEL: str = "qwen3:8b"
-    LLM_API_KEY: Optional[str] = None
-    
-    # Embedding Settings  
-    # Embedding provider: "ollama", "vllm", "openai" etc.
-    EMBEDDING_PROVIDER: str = "ollama"
-    EMBEDDING_BASE_URL: str = "http://localhost:11434"
-    EMBEDDING_MODEL: str = "qwen3-embedding:0.6b"
-    EMBEDDING_API_KEY: Optional[str] = None
-    
-    # Legacy Ollama Settings (for backward compatibility)
     OLLAMA_BASE_URL: str = "http://localhost:11434"
-    OLLAMA_MODEL: str = "qwen3:8b"
+    OLLAMA_MODEL: str = "qwen3:1.7b"  # LLM model for text generation
-    OLLAMA_EMBEDDING_MODEL: str = "qwen3-embedding:0.6b"
+    OLLAMA_EMBEDDING_MODEL: str = "qwen3-embedding:0.6b"  # Embedding model for vectorization
     
     # RAG Settings
     EMBEDDING_DIMENSION: int = 768
-    CHUNK_SIZE: int = 1024
+    CHUNK_SIZE: int = 4000
     CHUNK_OVERLAP: int = 200
     TOP_K: int = 5  # Number of documents to retrieve
     
@@ -187,6 +205,12 @@ class Settings(BaseSettings):
     SOFFICE_HOST: str = "127.0.0.1"
     SOFFICE_PORT: int = 8003
     
+    # Git 相关配置
+    GIT_LOCAL_STORAGE_ROOT: str = "./git_repos"  # Git仓库本地存储根目录
+    GIT_DEFAULT_BRANCH: str = "main"  # 默认分支
+    GIT_POLL_INTERVAL: int = 300  # 默认轮询间隔（秒）
+    GIT_MAX_REPO_SIZE_MB: int = 500  # 最大仓库大小（MB）
+    
     # Pydantic v2 configuration
     model_config = SettingsConfigDict(
         env_file=".env",
@@ -195,71 +219,6 @@ class Settings(BaseSettings):
         extra="ignore"  # Ignore extra fields in .env file that are not defined in Settings
     )
     
-    def get_llm_config(self) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        Get LLM configuration with backward compatibility for legacy OLLAMA_* settings.
-        
-        Returns:
-            Dictionary with provider, base_url, model, and api_key
-        """
-        if self.LLM_PROVIDER == "ollama":
-            return {
-                "provider": "ollama",
-                "base_url": self.LLM_BASE_URL or self.OLLAMA_BASE_URL,
-                "model": self.LLM_MODEL or self.OLLAMA_MODEL,
-                "api_key": self.LLM_API_KEY
-            }
-        elif self.LLM_PROVIDER == "openai":
-            return {
-                "provider": "openai",
-                "base_url": self.LLM_BASE_URL or "https://api.openai.com/v1",
-                "model": self.LLM_MODEL,
-                "api_key": self.LLM_API_KEY
-            }
-        else:
-            return {
-                "provider": self.LLM_PROVIDER,
-                "base_url": self.LLM_BASE_URL,
-                "model": self.LLM_MODEL,
-                "api_key": self.LLM_API_KEY
-            }
-    
-    def get_embedding_config(self) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        Get Embedding configuration with backward compatibility for legacy OLLAMA_* settings.
-        
-        Returns:
-            Dictionary with provider, base_url, model, and api_key
-        """
-        if self.EMBEDDING_PROVIDER == "ollama":
-            return {
-                "provider": "ollama",
-                "base_url": self.EMBEDDING_BASE_URL or self.OLLAMA_BASE_URL,
-                "model": self.EMBEDDING_MODEL or self.OLLAMA_EMBEDDING_MODEL,
-                "api_key": self.EMBEDDING_API_KEY
-            }
-        elif self.EMBEDDING_PROVIDER == "vllm":
-            return {
-                "provider": "vllm",
-                "base_url": self.EMBEDDING_BASE_URL,
-                "model": self.EMBEDDING_MODEL,
-                "api_key": self.EMBEDDING_API_KEY
-            }
-        elif self.EMBEDDING_PROVIDER == "openai":
-            return {
-                "provider": "openai",
-                "base_url": self.EMBEDDING_BASE_URL or "https://api.openai.com/v1",
-                "model": self.EMBEDDING_MODEL,
-                "api_key": self.EMBEDDING_API_KEY
-            }
-        else:
-            return {
-                "provider": self.EMBEDDING_PROVIDER,
-                "base_url": self.EMBEDDING_BASE_URL,
-                "model": self.EMBEDDING_MODEL,
-                "api_key": self.EMBEDDING_API_KEY
-            }
-    
     def get_data_sources(self) -> List[BaseDataSourceConfig]:
         """
         Get list of data source configurations
@@ -336,6 +295,21 @@ class Settings(BaseSettings):
                                     recursive=ds_config.get('recursive', True),
                                     ignore_patterns=ds_config.get('ignore_patterns', None)
                                 ))
+                            elif source_type == 'git':
+                                # Create git data source
+                                configs.append(GitDataSourceConfig(
+                                    name=name,  # 使用数据库表中的name列
+                                    git_url=ds_config.get('git_url'),
+                                    branch=ds_config.get('branch', 'main'),
+                                    protocol=ds_config.get('protocol', 'https'),
+                                    ssh_key=ds_config.get('ssh_key'),
+                                    https_token=ds_config.get('https_token'),
+                                    local_repo_path=ds_config.get('local_repo_path'),
+                                    poll_interval=ds_config.get('poll_interval', 300),
+                                    support_lang=ds_config.get('support_lang'),
+                                    latest_commit_id=ds_config.get('latest_commit_id'),
+                                    last_sync_time=ds_config.get('last_sync_time')
+                                ))
                             else:
                                 from loguru import logger
                                 logger.warning(f"Unknown data source type: {source_type}, skipping")

db_utils.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 Database utilities for RAG system
 """
 import sqlite3
+import json
 from pathlib import Path
 from datetime import datetime
 from typing import Tuple, Optional
@@ -90,6 +91,75 @@ def update_data_source_update_at(source_name: str, update_at: datetime) -> bool:
         return False
 
 
+def add_git_datasource(user_id: str, repo_config: dict):
+    """
+    新增Git仓库配置
+    
+    Args:
+        user_id: 用户ID
+        repo_config: 仓库配置
+    """
+    conn, cursor = get_db_connection()
+    try:
+        cursor.execute("""
+            INSERT INTO datasource (user_id, name, type, git_config, create_time)
+            VALUES (?, ?, 'git', ?, datetime('now'))
+        """, (user_id, repo_config["name"], json.dumps(repo_config)))
+        conn.commit()
+        logger.info(f"新增Git数据源: {repo_config['name']}")
+    finally:
+        conn.close()
+
+
+def update_git_sync_status(user_id: str, repo_id: str, sync_status: dict):
+    """
+    更新Git仓库同步状态
+    
+    Args:
+        user_id: 用户ID
+        repo_id: 仓库ID
+        sync_status: 同步状态
+    """
+    conn, cursor = get_db_connection()
+    try:
+        cursor.execute("""
+            UPDATE datasource SET git_config = json_set(git_config, '$.latest_commit_id', ?, '$.last_sync_time', ?)
+            WHERE user_id = ? AND id = ?
+        """, (sync_status["latest_commit_id"], sync_status["last_sync_time"], user_id, repo_id))
+        conn.commit()
+        logger.info(f"更新Git同步状态: {repo_id}")
+    finally:
+        conn.close()
+
+
+def update_git_repo_config(user_id: str, repo_id: str, config: dict):
+    """
+    更新Git仓库配置
+    
+    Args:
+        user_id: 用户ID
+        repo_id: 仓库ID
+        config: 配置信息
+    """
+    conn, cursor = get_db_connection()
+    try:
+        # 获取当前配置
+        cursor.execute("SELECT git_config FROM datasource WHERE user_id = ? AND id = ?", (user_id, repo_id))
+        result = cursor.fetchone()
+        if result:
+            current_config = json.loads(result[0])
+            # 更新配置
+            current_config.update(config)
+            cursor.execute("""
+                UPDATE datasource SET git_config = ?
+                WHERE user_id = ? AND id = ?
+            """, (json.dumps(current_config), user_id, repo_id))
+            conn.commit()
+            logger.info(f"更新Git仓库配置: {repo_id}")
+    finally:
+        conn.close()
+
+
 def init_session_db():
     """
     Initialize session database with users and sessions tables

docker-compose.yml

@@ -52,7 +52,10 @@ services:
     container_name: rag-api
     # 使用宿主机网络模式，可以直接访问宿主机上的服务（Ollama、MySQL 等）
     # 注意：使用 host 网络模式时，不能使用 ports 映射，容器直接使用宿主机的网络
-    network_mode: host
+    # network_mode: host # 注释/删除host网络模式（Windows下无效)
+    # 添加端口映射（Windows下开发）
+    ports:
+      - "${API_PORT:-8001}:8001"
     # 自动读取 .env 文件（如果存在）
     env_file:
       - .env
@@ -96,7 +99,7 @@ services:
       
       # RAG 配置
       - EMBEDDING_DIMENSION=${EMBEDDING_DIMENSION:-768}
-      - CHUNK_SIZE=${CHUNK_SIZE:-1024}
+      - CHUNK_SIZE=${CHUNK_SIZE:-4000}
       - CHUNK_OVERLAP=${CHUNK_OVERLAP:-200}
       - TOP_K=${TOP_K:-5}
       

docker/soffice/Dockerfile

@@ -25,7 +25,7 @@ RUN apt-get update \
 WORKDIR /app
 
 COPY requirements.txt /app/requirements.txt
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
 COPY docker/soffice/app.py /app/app.py
 COPY docker/soffice/README.md /app/README.md

docs/RAG智能问答助手——Git 代码库二次开发.md

@@ -0,0 +1,828 @@
+# RAG智能问答助手——Git 代码库二次开发
+
+# 新增Git代码库作为数据源的二次开发实现细节
+
+本次二次开发核心是在原仓库**MySQL/达梦数据库/文件夹**三种数据源基础上，新增**Git代码库**数据源类型，需适配**代码拉取-解析切片-向量化存储-增量同步-代码专属检索/生成**全流程。以下结合原仓库的代码架构、文件结构，按**工程结构调整、核心模块开发、前后端适配、配置/部署修改、核心方法实现**五个维度，给出可落地的实现细节，完全复用原仓库的LlamaIndex/ChromaDB/Ollama基础能力，仅做针对性扩展。
+
+## 一、原仓库核心架构复用与工程结构调整
+
+原仓库已实现**通用同步基类、ChromaDB向量操作、FastAPI接口、前端配置管理**等基础能力，本次开发仅需**新增Git相关模块、扩展原有基类/接口、适配代码场景的解析/检索逻辑**，不改动原核心代码，保证兼容性。
+
+### 1. 原仓库核心复用模块
+
+|原仓库模块/文件|复用功能|扩展点|
+|---|---|---|
+|`sync/base_sync.py`|同步基类、通用向量化、ChromaDB基础写入|新增**代码库专属的抽象方法**（如`git_clone`/`detect_git_update`），让GitSync子类实现|
+|`config.py`|全局环境变量读取、配置管理|新增Git代码库相关的全局配置（本地存储根目录、默认分支等）|
+|`main.py`|FastAPI接口、流式响应、路由注册|新增Git数据源的配置路由、Git仓库手动同步路由|
+|`static/config/`|前端数据源配置界面|新增Git类型的配置表单（仓库地址、协议、SSH密钥等）|
+|`db_utils.py`|数据库工具、配置持久化|新增Git仓库同步配置的存储逻辑（最后同步commit ID、分支、轮询频率等）|
+|原ChromaDB操作逻辑|向量增删改查、embedding配对|重构**存储结构**，适配函数级代码的元数据/业务数据（如函数唯一ID、仓库名、分支等）|
+### 2. 新增/修改的文件结构
+
+在原仓库基础上新增**Git同步、代码解析**专属模块，修改少量核心文件，新增文件如下（按目录分类）：
+
+```Plain Text
+
+# 核心同步模块新增
+sync/
+├── git_sync.py        # Git代码库同步子类，继承BaseSync，实现代码拉取/增量同步/函数解析
+└── ast_parser.py      # 代码AST解析工具类，实现跨语言函数级切片（核心）
+
+# 前端配置界面新增（Git配置表单）
+static/config/
+├── js/git_config.js   # Git配置的前端逻辑（凭证验证、仓库地址解析）
+└── components/
+    └── git-form.html  # Git数据源配置的HTML组件（嵌入原config/index.html）
+
+# 工具类新增
+utils/
+├── git_tool.py        # Git命令封装工具类（clone/fetch/merge/日志解析，封装subprocess执行Git命令）
+└── func_id_generator.py # 函数全局唯一ID生成工具类（按用户/仓库/分支/文件/函数生成）
+
+# 原文件修改（仅扩展，不改动原有逻辑）
+sync/base_sync.py      # 扩展基类，新增代码向量化专属方法
+config.py              # 新增Git相关全局配置
+main.py                # 新增Git数据源路由
+db_utils.py            # 新增Git同步配置持久化
+Dockerfile             # 安装git命令（容器内需要执行Git操作）
+.env.example           # 新增Git相关环境变量配置项
+```
+
+## 二、核心模块开发（按技术流程拆解）
+
+按**代码拉取与存储→代码解析与向量化→增量同步→代码专属检索/生成**的技术流程，结合原仓库代码实现核心功能，每个环节均给出**原仓库对接点+代码实现思路**。
+
+### 阶段1：代码拉取与存储（Git仓库专属）
+
+核心实现**用户Git配置验证、多协议克隆、本地结构化存储**，封装为`git_tool.py`工具类，在`git_sync.py`中调用，复用原仓库的**数据源配置管理**能力。
+
+#### 1. 原仓库对接点
+
+- 前端配置界面提交的Git配置信息（仓库地址、协议、SSH私钥/HTTPS令牌、分支），通过原仓库的`/api/config/datasource`路由接收，新增`type: git`标识，与`mysql/folder`区分；
+
+- 配置信息通过`db_utils.py`持久化到原仓库的配置库（SQLite/MySQL），新增`git_config`字段存储Git专属配置（commit ID、存储路径、轮询间隔等）。
+
+#### 2. 核心实现细节
+
+##### （1）Git工具类封装（`utils/git_tool.py`）
+
+封装所有Git原生命令，避免硬编码，处理**SSH/HTTPS/git**多协议，实现**克隆、远程更新检测、增量拉取、文件变更解析**等核心功能，示例核心方法：
+
+```Python
+
+import subprocess
+import os
+from config import settings  # 原仓库的全局配置
+
+class GitTool:
+    def __init__(self, user_id: str, repo_id: str, git_config: dict):
+        self.user_id = user_id
+        self.repo_id = repo_id
+        self.git_url = git_config["git_url"]  # 用户配置的Git仓库地址
+        self.branch = git_config.get("branch", settings.GIT_DEFAULT_BRANCH)
+        self.ssh_key = git_config.get("ssh_key")  # SSH私钥（base64加密存储）
+        # 本地结构化存储路径（按文档规范：根目录/用户ID/仓库ID）
+        self.local_repo_path = os.path.join(settings.GIT_LOCAL_STORAGE_ROOT, user_id, repo_id)
+        self._init_git_env()  # 初始化Git环境（SSH密钥配置）
+
+    # 初始化Git SSH环境（核心，解决容器内SSH密钥验证）
+    def _init_git_env(self):
+        if self.ssh_key:
+            # 解密SSH私钥，写入临时文件，配置Git SSH
+            os.environ["GIT_SSH_COMMAND"] = f"ssh -i /tmp/ssh_key_{self.user_id} -o StrictHostKeyChecking=no"
+            with open(f"/tmp/ssh_key_{self.user_id}", "w") as f:
+                f.write(self.ssh_key)
+            os.chmod(f"/tmp/ssh_key_{self.user_id}", 0o600)
+
+    # 克隆Git仓库（适配多协议，复用文档的git clone命令）
+    def clone_repo(self) -> bool:
+        if not os.path.exists(self.local_repo_path):
+            os.makedirs(os.path.dirname(self.local_repo_path), exist_ok=True)
+            # 执行git clone --depth=none --single-branch --branch <分支> <地址> <本地路径>
+            cmd = [
+                "git", "clone", "--depth=none", "--single-branch",
+                "--branch", self.branch, self.git_url, self.local_repo_path
+            ]
+            res = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
+            if res.returncode != 0:
+                raise Exception(f"Git克隆失败: {res.stderr}")
+            # 克隆后校验（git fsck + 语言检测）
+            self._check_repo_integrity()
+            return True
+        return False
+
+    # 仓库完整性校验（git fsck）+ 支持的编程语言检测
+    def _check_repo_integrity(self):
+        # 执行git fsck
+        subprocess.run(["git", "fsck"], cwd=self.local_repo_path, check=True)
+        # 扫描文件类型，记录支持的编程语言（如.py/.java/.go），存入配置库
+        from utils.lang_detect import detect_support_lang  # 简单的文件后缀检测工具
+        support_lang = detect_support_lang(self.local_repo_path)
+        from db_utils import update_git_repo_config
+        update_git_repo_config(self.user_id, self.repo_id, {"support_lang": support_lang})
+
+    # 远程更新检测（对比本地/远程commit ID，复用文档逻辑）
+    def detect_remote_update(self) -> tuple[bool, str, str]:
+        # 拉取远程commit记录（仅拉取，不拉取文件）
+        subprocess.run(["git", "fetch", "origin", f"{self.branch}:{self.branch}"], cwd=self.local_repo_path, check=True)
+        # 获取本地/远程commit ID
+        local_commit = subprocess.run(["git", "rev-parse", "HEAD"], cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        remote_commit = subprocess.run(["git", "rev-parse", f"origin/{self.branch}"], cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        return local_commit != remote_commit, local_commit, remote_commit
+
+    # 增量拉取代码+解析文件变更（新增/修改/删除）
+    def incremental_pull(self) -> dict:
+        # 快进合并到远程最新版本
+        subprocess.run(["git", "merge", "--ff-only", f"origin/{self.branch}"], cwd=self.local_repo_path, check=True)
+        # 提取增量commit的文件变更
+        delta_commits = subprocess.run(["git", "log", "--pretty=format:%H", f"{self.local_commit}..{self.remote_commit}"], cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.split()
+        # 解析文件变更为ADD/MODIFY/DELETE
+        delta_files = self._parse_delta_files(delta_commits)
+        return delta_files
+
+    # 解析文件变更集（复用文档的parse_delta_files.py逻辑）
+    def _parse_delta_files(self, delta_commits: list) -> dict:
+        add_files, modify_files, delete_files = [], [], []
+        for commit in delta_commits:
+            # git show --name-status 获取文件变更
+            res = subprocess.run(["git", "show", "--name-status", commit], cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout
+            for line in res.splitlines():
+                if not line: continue
+                status, file_path = line.split("\t", 1)
+                file_path = os.path.join(self.local_repo_path, file_path)
+                if status == "A": add_files.append(file_path)
+                elif status == "M": modify_files.append(file_path)
+                elif status == "D": delete_files.append(file_path)
+        # 去重并返回
+        return {
+            "ADD": list(set(add_files)),
+            "MODIFY": list(set(modify_files)),
+            "DELETE": list(set(delete_files))
+        }
+```
+
+##### （2）Git配置持久化（修改`db_utils.py`）
+
+原仓库已实现数据源配置的持久化，新增**Git仓库专属配置字段**，存储：
+
+- 仓库基础配置：`git_url`/`protocol`/`branch`/`ssh_key`（AES256加密）/`https_token`（加密）；
+
+- 同步状态配置：`local_repo_path`/`latest_commit_id`/`support_lang`/`poll_interval`（轮询间隔）/`last_sync_time`；
+
+- 示例新增方法：
+
+```Python
+
+# 新增Git仓库配置存储
+def add_git_datasource(user_id: str, repo_config: dict):
+    # 原仓库的配置表新增git_config字段，存储json格式的配置
+    conn = get_sqlite_conn()  # 原仓库的SQLite连接方法
+    cursor = conn.cursor()
+    cursor.execute("""
+        INSERT INTO datasource (user_id, name, type, git_config, create_time)
+        VALUES (?, ?, 'git', ?, datetime('now'))
+    """, (user_id, repo_config["name"], json.dumps(repo_config)))
+    conn.commit()
+    conn.close()
+
+# 更新Git仓库同步状态（最后同步commit ID、时间）
+def update_git_sync_status(user_id: str, repo_id: str, sync_status: dict):
+    conn = get_sqlite_conn()
+    cursor = conn.cursor()
+    cursor.execute("""
+        UPDATE datasource SET git_config = json_set(git_config, '$.latest_commit_id', ?, '$.last_sync_time', ?)
+        WHERE user_id = ? AND id = ?
+    """, (sync_status["latest_commit_id"], sync_status["last_sync_time"], user_id, repo_id))
+    conn.commit()
+    conn.close()
+```
+
+### 阶段2：代码解析与向量化（代码场景核心改造）
+
+核心实现**函数级AST切片、LLM标准化生成函数描述、ChromaDB函数级存储**，是本次开发的**核心改造点**，需扩展原仓库的`base_sync.py`向量化逻辑，新增`ast_parser.py`和函数ID生成工具。
+
+#### 1. 原仓库对接点
+
+- 复用原仓库的**Ollama向量化能力**（`qwen3-embedding:8b`），仅修改向量化的**源数据**（从普通文本→LLM生成的函数描述）；
+
+- 复用原仓库的ChromaDB基础操作（`add/delete/query`），**重构ChromaDB的存储结构**，适配函数级代码的元数据/业务数据；
+
+- 继承`sync/base_sync.py`的`BaseSync`基类，实现`extract_data`（函数切片）、`vectorize_data`（函数描述向量化）、`save_to_chroma`（函数级存入）方法。
+
+#### 2. 核心实现细节
+
+##### （1）AST函数级切片（`sync/ast_parser.py`）
+
+摒弃正则，采用**编程语言专属AST解析库**，实现跨语言函数提取，输出**标准化函数字典**（复用文档的格式），示例核心方法：
+
+```Python
+
+import ast
+import libcst  # Python AST解析，支持代码修改
+from typing import List, Dict
+
+class ASTParser:
+    def __init__(self, file_path: str, lang: str):
+        self.file_path = file_path
+        self.lang = lang  # 编程语言（python/java/go等）
+        self.func_list: List[Dict] = []  # 提取的函数列表
+
+    # 统一入口：根据语言调用对应解析方法
+    def parse_functions(self) -> List[Dict]:
+        if not os.path.exists(self.file_path):
+            raise Exception(f"文件不存在: {self.file_path}")
+        with open(self.file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            self.code = f.read()
+        # 按语言解析
+        if self.lang == "python":
+            self._parse_python()
+        # 后续扩展java/go，此处先实现Python
+        return self.func_list
+
+    # Python函数解析（基于ast+libcst）
+    def _parse_python(self):
+        try:
+            tree = ast.parse(self.code)
+            for node in ast.walk(tree):
+                # 提取函数定义（普通函数/类方法）
+                if isinstance(node, ast.FunctionDef) or isinstance(node, ast.AsyncFunctionDef):
+                    func_info = self._extract_python_func_info(node)
+                    self.func_list.append(func_info)
+        except SyntaxError as e:
+            raise Exception(f"Python代码语法错误: {e}")
+
+    # 提取Python函数的标准化信息
+    def _extract_python_func_info(self, node) -> Dict:
+        # 提取函数名、参数、返回值、函数体等
+        func_name = node.name
+        params = [arg.arg for arg in node.args.args]  # 简化参数提取，可扩展类型注解
+        return_type = ast.unparse(node.returns) if node.returns else "None"
+        # 提取函数体代码
+        func_body = libcst.parse_module(self.code).code_for_node(node)
+        return {
+            "file_path": self.file_path,
+            "func_name": func_name,
+            "params": params,
+            "return_type": return_type,
+            "func_body": func_body,
+            "class_name": None  # 类方法需额外解析，此处简化
+        }
+```
+
+##### （2）函数全局唯一ID生成（`utils/func_id_generator.py`）
+
+为每个函数生成**全局唯一ID**（核心，用于增量同步时精准定位ChromaDB条目），复用文档的ID格式：`用户ID_仓库ID_分支_文件相对路径_类名_函数名`：
+
+```Python
+
+import os
+from config import settings
+
+def generate_func_unique_id(user_id: str, repo_id: str, branch: str, file_path: str, class_name: str, func_name: str) -> str:
+    # 将本地绝对路径转为仓库根目录的相对路径
+    local_repo_root = os.path.join(settings.GIT_LOCAL_STORAGE_ROOT, user_id, repo_id)
+    rel_file_path = os.path.relpath(file_path, local_repo_root).replace(os.sep, "_")
+    # 类名为None则拼接空字符串
+    class_name = class_name if class_name else "None"
+    # 生成唯一ID
+    unique_id = f"{user_id}_{repo_id}_{branch}_{rel_file_path}_{class_name}_{func_name}"
+    # 替换特殊字符，避免ChromaDB主键冲突
+    unique_id = unique_id.replace("/", "_").replace("\\", "_").replace(":", "_")
+    return unique_id
+```
+
+##### （3）LLM生成标准化函数描述（修改`sync/base_sync.py`）
+
+复用原仓库的Ollama LLM调用能力（`qwen3:235b`），**新增标准化Prompt模板**（复用文档），为每个函数生成描述，示例方法：
+
+```Python
+
+# 在sync/base_sync.py的BaseSync类中新增方法
+def generate_func_desc(self, func_info: Dict) -> str:
+    """调用LLM生成标准化函数描述"""
+    # 文档中的标准化Prompt模板
+    prompt = f"""
+### 任务要求
+你是资深程序员,需要为给定的代码函数生成**简洁､准确､结构化的自然语言描述**,用于代码语义检索,严格遵循以下规则:
+1. 描述仅包含｢函数功能+入参作用+返回值意义｣,无额外冗余内容;
+2. 语言为中文,字数控制在50-100字;
+3. 若为类中的方法,需体现方法与类的关联;
+4. 不添加代码､注释､表情,仅纯自然语言描述｡
+### 待描述函数信息
+文件路径:{func_info['file_path']}
+所属类:{func_info['class_name']}
+函数名:{func_info['func_name']}
+参数:{func_info['params']}
+返回值类型:{func_info['return_type']}
+函数代码:
+{func_info['func_body']}
+### 输出示例
+示例1(全局函数):该函数为工具函数,接收两个整数类型的参数a和b,实现两数相加的功能,返回相加后的整数结果｡
+### 请输出你的描述
+    """.strip()
+    # 调用原仓库的Ollama LLM调用方法
+    from utils.ollama_client import call_ollama  # 原仓库的Ollama客户端
+    desc = call_ollama(prompt, model=self.ollama_model)
+    return desc.strip()
+```
+
+##### （4）ChromaDB函数级存储（重构`base_sync.py`的`save_to_chroma`，贴合检索需求）
+
+核心贴合你的需求：**按func_desc检索、返回对应func_body**，改造核心是明确「func_desc向量化生成embedding（检索核心）+ 业务数据关联存储（返回func_body依据）」，复用原仓库ChromaDB客户端，仅重构入参结构，确保检索时通过func_desc匹配，精准返回对应func_body，具体改造如下：
+
+**核心改造原仓库的ChromaDB存储结构**，按文档要求设计**向量字段+元数据字段+业务数据字段**，复用原仓库的ChromaDB客户端，仅修改入参结构，示例方法：
+
+```Python
+
+# 重构sync/base_sync.py的save_to_chroma方法，完全贴合「按func_desc检索、返回func_body」需求
+def save_to_chroma(self, func_data_list: List[Dict], embeddings: List[List[float]]):
+    """
+    核心设计：
+    1. 检索核心：embeddings仅基于func_desc生成（与检索逻辑完全对齐）
+    2. 关联存储：将func_body及关键信息存入metadatas（结构化存储，便于检索后直接提取）
+    3. 检索匹配：documents仅存func_desc（确保检索时仅匹配函数描述，提升精准度）
+    """
+    # 初始化ChromaDB客户端（复用原仓库配置，不做修改）
+    import chromadb
+    client = chromadb.HttpClient(host=settings.CHROMA_SERVER_HOST, port=settings.CHROMA_SERVER_PORT)
+    # 按用户隔离集合（复用原仓库多用户隔离逻辑，避免数据冲突）
+    collection = client.get_or_create_collection(name=f"code_rag_{self.user_id}")
+
+    # 构造ChromaDB入参（核心重构，贴合需求）
+    # 1. 唯一ID：沿用函数全局唯一ID，用于精准定位和增量更新（复用原生成逻辑）
+    ids = [func["func_unique_id"] for func in func_data_list]
+    # 2. 元数据（核心关联存储）：存入func_body及关键信息，作为检索后返回func_body的直接依据
+    metadatas = [
+        {
+            "user_id": self.user_id,
+            "repo_id": self.repo_id,
+            "branch": self.branch,
+            "file_path": func["file_path"],
+            "func_name": func["func_name"],
+            "func_body": func["func_body"],  # 关键：存储func_body，检索后直接提取返回
+            "latest_commit_id": self.latest_commit_id
+        } for func in func_data_list
+    ]
+    # 3. 检索匹配字段：仅存func_desc（确保检索时，仅基于函数描述进行向量匹配，提升精准度）
+    documents = [func["func_desc"] for func in func_data_list]
+    # 4. 向量核心：embeddings仅基于func_desc生成（与documents完全对应，检索核心）
+    # （注：embeddings由外部传入，对应vectorize_data方法中func_desc的向量化结果）
+
+    # 批量存入ChromaDB（复用原仓库批量操作逻辑，不做修改）
+    collection.add(
+        ids=ids,
+        embeddings=embeddings,
+        metadatas=metadatas,
+        documents=documents
+    )
+    # 补充：检索逻辑对应调整（后续检索时，通过func_desc生成embedding查询，从metadatas提取func_body）
+    # 此处提前预留检索逻辑适配说明，确保存储与检索闭环
+```
+
+##### （5）GitSync子类实现（`sync/git_sync.py`）
+
+继承原仓库的`BaseSync`基类，整合**Git拉取、AST切片、LLM描述、向量化、ChromaDB存储**全流程，实现基类的抽象方法：
+
+```Python
+
+from sync.base_sync import BaseSync
+from utils.git_tool import GitTool
+from sync.ast_parser import ASTParser
+from utils.func_id_generator import generate_func_unique_id
+from config import settings
+
+class GitSync(BaseSync):
+    def __init__(self, user_id: str, repo_id: str, git_config: dict):
+        super().__init__(user_id)
+        self.repo_id = repo_id
+        self.git_config = git_config
+        self.branch = git_config.get("branch", settings.GIT_DEFAULT_BRANCH)
+        self.git_tool = GitTool(user_id, repo_id, git_config)
+        self.latest_commit_id = git_config.get("latest_commit_id")
+
+    # 实现基类的extract_data：拉取代码+AST函数切片
+    def extract_data(self) -> List[Dict]:
+        # 1. 克隆/拉取代码
+        self.git_tool.clone_repo()
+        # 2. 获取仓库支持的编程语言
+        support_lang = self.git_config.get("support_lang", ["python"])
+        # 3. 遍历仓库文件，AST切片提取函数
+        func_data_list = []
+        for root, _, files in os.walk(self.git_tool.local_repo_path):
+            for file in files:
+                file_path = os.path.join(root, file)
+                # 匹配支持的编程语言
+                lang = self._get_file_lang(file_path)
+                if lang not in support_lang:
+                    continue
+                # 4. AST解析函数
+                ast_parser = ASTParser(file_path, lang)
+                func_list = ast_parser.parse_functions()
+                # 5. 为每个函数生成唯一ID+LLM描述
+                for func in func_list:
+                    func["func_unique_id"] = generate_func_unique_id(
+                        self.user_id, self.repo_id, self.branch,
+                        file_path, func["class_name"], func["func_name"]
+                    )
+                    func["func_desc"] = self.generate_func_desc(func)  # 调用基类的LLM描述方法
+                    func["latest_commit_id"] = self.latest_commit_id
+                    func_data_list.append(func)
+        return func_data_list
+
+    # 实现基类的vectorize_data：函数描述向量化（复用原仓库Ollama）
+    def vectorize_data(self, func_data_list: List[Dict]) -> List[List[float]]:
+        func_descs = [func["func_desc"] for func in func_data_list]
+        # 调用原仓库的向量化方法（复用qwen3-embedding:8b）
+        return self._ollama_embedding(func_descs)
+
+    # 实现基类的run_sync：整合全流程
+    def run_sync(self):
+        # 1. 提取函数数据
+        func_data_list = self.extract_data()
+        if not func_data_list:
+            return "无函数数据可同步"
+        # 2. 函数描述向量化
+        embeddings = self.vectorize_data(func_data_list)
+        # 3. 存入ChromaDB
+        self.save_to_chroma(func_data_list, embeddings)
+        # 4. 更新同步状态（最后commit ID）
+        from db_utils import update_git_sync_status
+        update_git_sync_status(self.user_id, self.repo_id, {
+            "latest_commit_id": self.latest_commit_id,
+            "last_sync_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        })
+        return f"同步成功，共处理{len(func_data_list)}个函数"
+
+    # 辅助方法：根据文件后缀判断编程语言
+    def _get_file_lang(self, file_path: str) -> str:
+        suffix = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
+        lang_map = {".py": "python", ".java": "java", ".go": "go", ".js": "javascript"}
+        return lang_map.get(suffix, "unknown")
+```
+
+### 阶段3：代码增量同步（Git仓库核心亮点）
+
+核心实现**定期轮询、Git增量拉取、函数级增删改识别、ChromaDB精准增量更新**，复用原仓库的**定时同步框架**（`sync_service.py`），在`git_sync.py`中新增增量同步方法，**全程避免全量解析/向量化**。
+
+#### 1. 原仓库对接点
+
+- 复用原仓库的**定时同步能力**（`SYNC_INTERVAL`/`AUTO_SYNC`），为Git数据源新增**自定义轮询间隔**（用户可配置）；
+
+- 复用原仓库的**手动同步路由**，新增`/api/sync/git`路由，支持手动触发Git仓库增量同步；
+
+- 基于ChromaDB的`delete`+`add`实现增量更新（原仓库已支持ChromaDB的增删操作）。
+
+#### 2. 核心实现细节（在`git_sync.py`中新增增量同步方法）
+
+ps. 「 2. 增量拉取代码，解析文件变更集（ADD/MODIFY/DELETE）」更细粒度的处理： 新增一个path_change_files，识别仅「路径变、内容不变」的文件，在增量更新时，仅更新元数据，复用原有向量和业务数据。
+
+```Python
+
+# 在GitSync类中新增增量同步方法
+def run_incremental_sync(self) -> str:
+    """Git仓库增量同步：检测更新→增量拉取→函数级变更→ChromaDB增量更新"""
+    # 1. 检测远程更新
+    has_update, local_commit, remote_commit = self.git_tool.detect_remote_update()
+    if not has_update:
+        return "无远程更新，无需同步"
+    self.latest_commit_id = remote_commit  # 更新为最新commit ID
+
+    # 2. 增量拉取代码，解析文件变更集（ADD/MODIFY/DELETE）
+    delta_files = self.git_tool.incremental_pull(local_commit, remote_commit)
+    add_files, modify_files, delete_files = delta_files["ADD"], delta_files["MODIFY"], delta_files["DELETE"]
+
+    # 3. 函数级增删改识别（核心）
+    func_change = self._detect_func_change(add_files, modify_files, delete_files)
+    add_funcs, modify_funcs, delete_func_ids = func_change["ADD"], func_change["MODIFY"], func_change["DELETE"]
+
+    # 4. ChromaDB增量更新（复用文档的先删后加逻辑）
+    self._chroma_incremental_update(add_funcs, modify_funcs, delete_func_ids)
+
+    # 5. 更新同步状态
+    from db_utils import update_git_sync_status
+    update_git_sync_status(self.user_id, self.repo_id, {
+        "latest_commit_id": remote_commit,
+        "last_sync_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    })
+    return f"增量同步成功：新增{len(add_funcs)}个函数，修改{len(modify_funcs)}个函数，删除{len(delete_func_ids)}个函数"
+
+# 函数级增删改识别：文件变更→函数变更
+def _detect_func_change(self, add_files: list, modify_files: list, delete_files: list) -> dict:
+    add_funcs, modify_funcs = [], []
+    # 初始化ChromaDB客户端，获取当前仓库的函数数据
+    client = chromadb.HttpClient(host=settings.CHROMA_SERVER_HOST, port=settings.CHROMA_SERVER_PORT)
+    collection = client.get_collection(name=f"code_rag_{self.user_id}")
+    # 过滤当前仓库的所有函数ID
+    repo_funcs = collection.query(
+        where={"$and": [{"user_id": self.user_id}, {"repo_id": self.repo_id}]},
+        ids_only=True
+    )
+    repo_func_ids = set(repo_funcs["ids"])
+
+    # 处理新增/修改文件：重解析→对比函数ID
+    all_change_files = add_files + modify_files
+    support_lang = self.git_config.get("support_lang", ["python"])
+    for file in all_change_files:
+        lang = self._get_file_lang(file)
+        if lang not in support_lang:
+            continue
+        # AST解析最新函数
+        ast_parser = ASTParser(file, lang)
+        latest_funcs = ast_parser.parse_functions()
+        # 生成函数唯一ID
+        for func in latest_funcs:
+            func["func_unique_id"] = generate_func_unique_id(
+                self.user_id, self.repo_id, self.branch,
+                file, func["class_name"], func["func_name"]
+            )
+            func["func_desc"] = self.generate_func_desc(func)
+            func["latest_commit_id"] = self.latest_commit_id
+            # 新增函数：ID不在仓库函数ID中
+            if func["func_unique_id"] not in repo_func_ids:
+                add_funcs.append(func)
+            # 修改函数：ID存在，代码不一致
+            else:
+                modify_funcs.append(func)
+
+    # 处理删除文件：过滤ChromaDB中该文件的所有函数ID
+    delete_func_ids = []
+    for file in delete_files:
+        rel_file_path = os.path.relpath(file, self.git_tool.local_repo_path).replace(os.sep, "_")
+        # 按文件路径过滤函数ID
+        del_funcs = collection.query(
+            where={"$and": [{"user_id": self.user_id}, {"repo_id": self.repo_id}, {"file_path": file}]},
+            ids_only=True
+        )
+        delete_func_ids.extend(del_funcs["ids"])
+
+    return {"ADD": add_funcs, "MODIFY": modify_funcs, "DELETE": list(set(delete_func_ids))}
+
+# ChromaDB增量更新：删→增（修改函数先删后加）
+def _chroma_incremental_update(self, add_funcs: list, modify_funcs: list, delete_func_ids: list):
+    client = chromadb.HttpClient(host=settings.CHROMA_SERVER_HOST, port=settings.CHROMA_SERVER_PORT)
+    collection = client.get_collection(name=f"code_rag_{self.user_id}")
+
+    # 1. 删除函数：批量删除
+    if delete_func_ids:
+        collection.delete(ids=delete_func_ids)
+
+    # 2. 新增函数：向量化+批量添加
+    if add_funcs:
+        embeddings = self.vectorize_data(add_funcs)
+        self.save_to_chroma(add_funcs, embeddings)
+
+    # 3. 修改函数：先删后加（ChromaDB无更新API）
+    if modify_funcs:
+        # 删除旧版本
+        old_func_ids = [func["func_unique_id"] for func in modify_funcs]
+        collection.delete(ids=old_func_ids)
+        # 添加新版本
+        embeddings = self.vectorize_data(modify_funcs)
+        self.save_to_chroma(modify_funcs, embeddings)
+```
+
+#### 3. 定时同步整合（修改`sync_service.py`）
+
+原仓库的`sync_service.py`实现了定时同步的核心逻辑，新增**Git数据源的同步调度**，在`sync_service.py`的main函数里启动所有的同步（`GitSync`/`MySQLSync`/`FolderSync`）：
+
+### 阶段4：代码专属检索与生成（查询阶段改造）
+
+核心实现**代码意图识别、查询优化、ChromaDB元数据过滤、代码专属Prompt生成**，修改原仓库的`main.py`中`/api/chat/stream`接口逻辑，复用原仓库的**流式响应**能力；同时确保检索函数（code_retrieve）与`git_sync.py`存储逻辑完全适配，形成「存储-检索」闭环。
+
+#### 1. 原仓库对接点
+
+- 复用原仓库的**Ollama生成能力**和**流式响应逻辑**，仅修改**检索逻辑**和**Prompt模板**；
+
+- 复用原仓库的ChromaDB`query`方法，新增**元数据过滤条件**（user_id/repo_id/branch）；
+
+- 前端聊天界面新增**代码仓库/分支选择器**，传递仓库/分支参数到后端。
+
+#### 2. 核心实现细节（修改`main.py`的聊天接口）
+
+```Python
+
+# 新增：代码专属检索（ChromaDB元数据过滤+向量匹配）- 已适配git_sync.py存储逻辑
+def code_retrieve(user_id: str, repo_id: str, branch: str, query: str, top_k: int) -> list:
+    """ChromaDB检索代码函数
+    核心逻辑：通过用户查询生成embedding，匹配存储的func_desc向量，从metadatas中提取func_body（贴合存储逻辑）
+    适配性说明（与git_sync.py存储逻辑对应）：
+    1.  向量匹配：与git_sync.py中vectorize_data方法一致，均调用BaseSync._ollama_embedding生成embedding，确保检索与存储的向量逻辑统一；
+    2.  元数据过滤：where条件（user_id/repo_id/branch），与git_sync.py.save_to_chroma存入的metadatas字段完全对应，确保数据隔离精准；
+    3.  数据提取：从metadatas提取func_body/file_path/func_name，均为git_sync.py中明确存入的字段，无字段缺失；
+    4.  集合命名：collection命名（code_rag_{user_id}），与git_sync.py中存储时的集合命名规则完全一致，避免集合错乱。
+    返回：包含func_body及溯源信息的列表，供后续生成回答使用
+    """
+    import chromadb
+    client = chromadb.HttpClient(host=settings.CHROMA_SERVER_HOST, port=settings.CHROMA_SERVER_PORT)
+    collection = client.get_collection(name=f"code_rag_{self.user_id}")
+    # 调用原仓库的向量化方法，生成查询embedding（与git_sync.py中func_desc向量化逻辑完全一致）
+    from sync.base_sync import BaseSync
+    embedding = BaseSync(user_id)._ollama_embedding([query])[0]
+    # 元数据过滤：仅检索当前用户/仓库/分支，与git_sync.py存入的metadatas字段精准对应
+    results = collection.query(
+        query_embeddings=[embedding],  # 基于用户查询生成的embedding，匹配git_sync.py存储的func_desc向量
+        n_results=top_k,
+        where={
+            "$and": [
+                {"user_id": user_id},
+                {"repo_id": repo_id},
+                {"branch": branch}
+            ]
+        },
+        include=["metadatas"]  # 明确指定获取metadatas，对应git_sync.py中存储func_body的核心位置，无需额外获取documents
+    )
+    # 从metadatas中提取func_body，字段与git_sync.py存入的metadatas完全匹配，确保能精准提取
+    retrieved_funcs = []
+    for metadata in results["metadatas"][0]:  # results["metadatas"]是二维列表，外层对应查询次数，内层对应top-k结果
+        func_info = f"文件路径：{metadata['file_path']}
+函数名：{metadata['func_name']}
+函数代码：{metadata['func_body']}"
+        retrieved_funcs.append(func_info)
+    return retrieved_funcs  # 返回提取的func_body列表，替代原有的documents列表，与git_sync.py存储逻辑闭环
+
+# 适配性补充说明（与git_sync.py存储逻辑强关联）
+def retrieve_storage_compatibility_check() -> bool:
+    """校验code_retrieve与git_sync.py存储逻辑的适配性，可用于启动时自检"""
+    # 1. 校验集合命名规则一致（确保检索与存储使用同一集合）
+    from sync.git_sync import GitSync
+    mock_sync = GitSync(user_id="test", repo_id="test_repo", git_config={})
+    sync_collection_name = f"code_rag_{mock_sync.user_id}"
+    retrieve_collection_name = f"code_rag_test"
+    if sync_collection_name != retrieve_collection_name:
+        raise Exception("适配异常：code_retrieve与git_sync.py的ChromaDB集合命名规则不一致")
+    
+    # 2. 校验元数据字段一致（确保检索时提取的字段，均在git_sync.py中已存入）
+    sync_metadata_fields = ["user_id", "repo_id", "branch", "file_path", "func_name", "func_body"]
+    retrieve_extract_fields = ["file_path", "func_name", "func_body"]
+    for field in retrieve_extract_fields:
+        if field not in sync_metadata_fields:
+            raise Exception(f"适配异常：code_retrieve提取的{field}字段，未在git_sync.py存储逻辑中定义")
+    
+    # 3. 校验向量化逻辑一致（确保检索与存储的embedding生成方法统一）
+    sync_embedding_logic = "基于func_desc调用BaseSync._ollama_embedding"
+    retrieve_embedding_logic = "基于用户query调用BaseSync._ollama_embedding"
+    if not sync_embedding_logic.split("调用")[1] == retrieve_embedding_logic.split("调用")[1]:
+        raise Exception("适配异常：code_retrieve与git_sync.py的向量化方法不一致")
+    
+    return True
+
+# 新增：构建代码专属Prompt
+def build_code_prompt(optimized_query: str, retrieved_funcs: list) -> str:
+    """复用文档的代码回答Prompt模板，适配新的retrieved_funcs（func_body列表）"""
+    retrieved_context = "\n".join([f"{i+1}. {func}" for i, func in enumerate(retrieved_funcs)])
+    prompt = f"""
+### 角色
+你是资深程序员,负责解答用户关于指定代码仓库的技术问题,回答必须严格基于提供的代码上下文,不得编造代码/信息｡
+### 核心规则
+1. 回答需｢先给出核心结论,再补充详细解释｣,逻辑清晰;
+2. 若询问函数功能,需结合函数代码说明功能､参数作用､返回值意义;
+3. 若询问实现逻辑,需逐行/分模块解析代码的执行流程;
+4. 若询问使用方式,需给出具体的调用示例(基于函数参数);
+5. 若提供的代码中无相关答案,明确告知｢未检索到相关代码,无法解答｣,不做猜测;
+6. 代码相关的回答需附带｢所属文件路径+函数名｣,方便用户溯源｡
+### 检索到的相关代码（共{len(retrieved_funcs)}个，含完整函数体）
+{retrieved_context}
+### 用户问题
+{optimized_query}
+### 请输出你的回答
+    """.strip()
+    return prompt
+```
+
+## 三、前后端适配（新增Git配置+代码聊天界面）
+
+### 1. 后端接口扩展（修改`main.py`）
+
+在原仓库的数据源配置路由中，**新增Git类型的配置支持**，无需新增独立路由，仅在入参中判断`type: git`，示例：
+
+```Python
+
+# 修改/api/config/datasource的POST接口
+@router.post("/config/datasource")
+async def add_datasource(ds_config: DataSourceConfig):
+    if ds_config.type == "git":
+        from db_utils import add_git_datasource
+        add_git_datasource(ds_config.user_id, ds_config.git_config)
+        return {"code": 200, "msg": "Git数据源配置成功"}
+    elif ds_config.type == "mysql":
+        # 原仓库的MySQL配置逻辑
+    elif ds_config.type == "folder":
+        # 原仓库的文件夹配置逻辑
+```
+
+新增**Git仓库手动同步路由**：
+
+```Python
+
+# 新增Git手动同步路由
+@router.post("/sync/git")
+async def sync_git(user_id: str, repo_id: str):
+    from db_utils import get_git_datasource
+    git_config = get_git_datasource(user_id, repo_id)
+    git_sync = GitSync(user_id, repo_id, git_config)
+    res = git_sync.run_incremental_sync()
+    return {"code": 200, "msg": res}
+```
+
+### 2. 前端适配（修改`static/config/`和`static/chat/`）
+
+#### （1）配置界面：新增Git配置表单
+
+在`static/config/index.html`中嵌入`git-form.html`组件，实现**Git仓库地址、协议选择、SSH密钥/HTTPS令牌、分支、轮询间隔**的配置，新增：
+
+- 协议选择（SSH/HTTPS/git），动态显示对应的凭证输入框（SSH私钥/HTTPS令牌）；
+
+- **Git配置验证按钮**：调用`/api/config/verify/git`接口，验证仓库地址和凭证的有效性；
+
+- 分支输入框，默认填充`main/master`。
+
+#### （2）聊天界面：
+
+无需特别改动。
+
+暂时对代码问答和基于其他知识库的问答不做区分。先简单粗暴把相关代码搜出来即可，让模型判断是否在回答中用搜出来的代码进行增强。
+
+- 知识库检索：按照现在处理，即只是后台无差别检索。
+
+- 围绕知识库回答：按照现在处理，即“根据参考消息x”。
+
+## 四、配置与部署修改
+
+### 1. 环境变量配置（修改`.env.example`）
+
+新增Git代码库相关的全局配置项，所有配置通过`config.py`读取，示例：
+
+```TOML
+
+# Git代码库配置
+GIT_LOCAL_STORAGE_ROOT=/opt/rag-code-repo  # 本地Git仓库存储根目录
+GIT_DEFAULT_BRANCH=main                    # 默认克隆分支
+GIT_DEFAULT_POLL_INTERVAL=300              # 默认轮询间隔（秒）
+CODE_TOP_K=5                               # 代码检索top-k值
+LIGHT_LLM_MODEL=qwen2:0.5b                 # 代码意图识别的轻量LLM模型
+# SSH密钥加密配置
+AES_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxx                  # AES256加密密钥（用于加密SSH/HTTPS凭证）
+```
+
+### 2. Docker部署修改（修改`Dockerfile`和`docker-compose.yml`）
+
+原仓库的Docker容器内需要执行Git命令，因此**修改Dockerfile安装git**：
+
+```Dockerfile
+
+# 原仓库的Dockerfile新增
+RUN apt-get update && apt-get install -y git && apt-get clean
+# 新建SSH临时目录
+RUN mkdir -p /tmp/ssh && chmod 777 /tmp/ssh
+```
+
+`docker-compose.yml`中**挂载Git本地存储目录**，实现数据持久化：
+
+```YAML
+
+# 新增卷挂载
+volumes:
+  - ./chroma_db_data:/chroma_db_data
+  - ./data:/data
+  - ./rag-code-repo:/opt/rag-code-repo  # Git仓库存储目录
+```
+
+## 五、异常处理与性能优化（补充）
+
+### 1. 核心异常处理（新增到`git_tool.py`和`git_sync.py`）
+
+按文档要求，处理Git操作的常见异常，示例：
+
+- **SSH密钥验证失败**：捕获`subprocess.CalledProcessError`，返回凭证无效提示；
+
+- **Git强制推送**：检测到版本分叉时，执行`git fetch --force`，触发全量同步；
+
+- **网络故障**：采用**指数退避重试**机制，重试3次失败后暂停轮询；
+
+- **ChromaDB写入失败**：捕获ChromaDB的API异常，回滚操作，记录告警日志。
+
+### 2. 性能优化（复用文档建议）
+
+- **异步分批次解析**：大仓库首次解析时，按文件分片，借助Celery实现异步解析；
+
+- **Redis缓存**：将高频检索的函数向量/代码缓存到Redis，减少ChromaDB查询压力；
+
+- **解析白名单**：支持用户配置需要解析的目录（如`src/`），忽略`node_modules/`/`dist/`等无效目录；
+
+- **LLM描述缓存**：函数代码未变更时，复用原有LLM描述，避免重复调用。
+
+## 六、二次开发后整体流程验证
+
+1. **前端配置**：用户新增Git数据源，填写仓库地址、SSH密钥、分支，点击验证并保存；
+
+2. **首次同步**：系统自动克隆Git仓库，AST切片提取函数，LLM生成描述，向量化后存入ChromaDB；
+
+3. **增量同步**：定时轮询远程Git仓库，检测到新commit后，增量拉取代码，识别函数级增删改，精准更新ChromaDB；
+
+4. **代码查询**：用户在代码聊天界面提问，系统识别代码意图，优化查询后检索ChromaDB，基于代码生成精准回答并流式返回。
+
+本次开发完全**复用原仓库的核心架构和能力**，仅做Git代码库的专属扩展，保证了代码的兼容性和可维护性，同时实现了文档中要求的**企业级代码RAG核心能力**。
+
+
+> （注：文档部分内容可能由 AI 生成）

docs/手工debug记录.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+1. 没找到id。
+错因：字典用的字段错了。
+解法：debug找到纠正。
+2. metadata类型错误。
+self.collection.add(
+                                    ids=valid_batch_ids,
+                                    embeddings=valid_batch_embeddings,
+                                    documents=valid_batch_texts,
+                                    metadatas=valid_batch_metadatas
+                                )
+Traceback (most recent call last):
+  File "<string>", line 1, in <module>
+  File "s:\research\RAG\.venv\Lib\site-packages\chromadb\api\models\Collection.py", line 106, in add
+    self._client._add(
+    ~~~~~~~~~~~~~~~~~^
+        collection_id=self.id,
+        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+    ...<6 lines>...
+        database=self.database,
+        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+    )
+    ^
+  File "s:\research\RAG\.venv\Lib\site-packages\chromadb\api\rust.py", line 452, in _add
+    return self.bindings.add(
+           ~~~~~~~~~~~~~~~~~^
+        ids,
+        ^^^^
+    ...<6 lines>...
+        database,
+        ^^^^^^^^^
+    )
+    ^
+TypeError: argument 'metadatas': Cannot convert Python object to MetadataValue
+错因：是因为valid_batch_metadatas 中包含了 None 值，而 ChromaDB 不允许 None 值作为元数据。
+解法：将 None 值设置为 "None" 字符串。

git_repos/default/git_git@gitee_com_maxine2_testrepo_git

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit c22e97f255c92b61ad6014ef74ec662d9f5f6325

git_repos/default/git_git@gitee_com_thealgorithms_python_git

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit 678dedbbf94be54b3c9c258368e28bb8e7736d62

git_repos/default/git_git@github_com_secondmind-labs_trieste_git

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit 1e967fc87c2761167e0a0a0e84dd2d213c0e1186

git_repos/default/git_https___gitee_com_maxine2_testrepo_git

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit c22e97f255c92b61ad6014ef74ec662d9f5f6325

git_repos/default/git_https___gitlink_org_cn_kexing_rag_git

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit 31c3f4bc08e848cb34760d3cdf9065d385ecca14

rag/rag_engine.py

@@ -5,7 +5,6 @@ from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
 from llama_index.core.response_synthesizers import ResponseMode
 from llama_index.core.base.response.schema import StreamingResponse
 from llama_index.llms.ollama import Ollama
-from llama_index.llms.openai import OpenAI
 from llama_index.core import PromptTemplate
 from typing import AsyncIterator, Optional, Tuple
 import asyncio
@@ -14,6 +13,8 @@ from loguru import logger
 from config import settings
 from .vector_store import VectorStoreManager
 from .chunk_handler import OptimizedDeltaThinkFilter
+from utils.query_processor import QueryProcessor
+from utils.code_prompt_manager import generate_dynamic_code_prompt
 
 
 # Single module-level prompt string for easy editing in one place
@@ -83,71 +84,42 @@ class RAGEngine:
     """Main RAG engine for query processing"""
     
     @staticmethod
-    def check_llm_connection(provider: str, base_url: str, model: str, api_key: Optional[str] = None) -> Tuple[bool, str]:
+    def check_ollama_connection() -> Tuple[bool, str]:
         """
-        Check if LLM server is accessible and connection can be established
+        Check if Ollama server is accessible and connection can be established
         
-        Args:
-            provider: LLM provider (ollama, vllm, openai)
-            base_url: Base URL for the LLM service
-            model: Model name
-            api_key: Optional API key for authentication
-            
         Returns:
             Tuple of (is_connected: bool, error_message: str)
             If connected, error_message will be empty string
         """
         try:
-            headers = {}
+            logger.info(f"Checking Ollama connection to {settings.OLLAMA_BASE_URL}...")
-            if api_key:
-                headers["Authorization"] = f"Bearer {api_key}"
             
-            if provider == "ollama":
+            # Test connection by calling Ollama API
-                logger.info(f"Checking Ollama connection to {base_url}...")
+            with httpx.Client(timeout=10.0) as client:
-                with httpx.Client(timeout=10.0) as client:
+                response = client.get(f"{settings.OLLAMA_BASE_URL}/api/tags")
-                    response = client.get(f"{base_url}/api/tags")
+                if response.status_code == 200:
-                    if response.status_code == 200:
+                    models = response.json().get("models", [])
-                        models = response.json().get("models", [])
+                    model_names = [m.get("name", "unknown") for m in models]
-                        model_names = [m.get("name", "unknown") for m in models]
+                    logger.info(f"✓ Ollama connection successful (found {len(models)} model(s): {', '.join(model_names[:3])}{'...' if len(model_names) > 3 else ''})")
-                        logger.info(f"✓ Ollama connection successful (found {len(models)} model(s): {', '.join(model_names[:3])}{'...' if len(model_names) > 3 else ''})")
-                        return True, ""
-                    else:
-                        error_message = f"Ollama API returned status {response.status_code}: {response.text}"
-                        logger.error(f"✗ Ollama connection failed: {error_message}")
-                        return False, error_message
-            elif provider == "openai":
-                logger.info(f"Checking OpenAI-compatible API connection to {base_url}...")
-                if not api_key:
-                    logger.warning("OpenAI provider requires API key, skipping connection check")
                     return True, ""
-                with httpx.Client(timeout=10.0, headers=headers) as client:
+                else:
-                    response = client.get(f"{base_url}/models")
+                    error_message = f"Ollama API returned status {response.status_code}: {response.text}"
-                    if response.status_code == 200:
+                    logger.error(f"✗ Ollama connection failed: {error_message}")
-                        models = response.json().get("data", [])
+                    return False, error_message
-                        model_names = [m.get("id", "unknown") for m in models]
-                        logger.info(f"✓ OpenAI-compatible API connection successful (found {len(models)} model(s): {', '.join(model_names[:3])}{'...' if len(model_names) > 3 else ''})")
-                        return True, ""
-                    else:
-                        error_message = f"OpenAI API returned status {response.status_code}: {response.text}"
-                        logger.error(f"✗ OpenAI connection failed: {error_message}")
-                        return False, error_message
-            else:
-                logger.warning(f"Unknown LLM provider: {provider}, skipping connection check")
-                return True, ""
-                
         except httpx.ConnectError as e:
-            error_message = f"Cannot connect to {provider} server at {base_url}. " \
+            error_message = f"Cannot connect to Ollama server at {settings.OLLAMA_BASE_URL}. " \
-                          f"Please check if server is running and accessible."
+                          f"Please check if Ollama server is running and accessible."
-            logger.error(f"✗ {provider} connection failed: {error_message}")
+            logger.error(f"✗ Ollama connection failed: {error_message}")
             return False, error_message
         except httpx.TimeoutException:
-            error_message = f"Connection to {provider} server at {base_url} timed out. " \
+            error_message = f"Connection to Ollama server at {settings.OLLAMA_BASE_URL} timed out. " \
-                          f"Please check if server is running and accessible."
+                          f"Please check if Ollama server is running and accessible."
-            logger.error(f"✗ {provider} connection failed: {error_message}")
+            logger.error(f"✗ Ollama connection failed: {error_message}")
             return False, error_message
         except Exception as e:
-            error_message = f"Unexpected error while checking {provider} connection: {str(e)}"
+            error_message = f"Unexpected error while checking Ollama connection: {str(e)}"
-            logger.error(f"✗ {provider} connection check failed: {error_message}")
+            logger.error(f"✗ Ollama connection check failed: {error_message}")
             return False, error_message
     
     def __init__(
@@ -156,59 +128,40 @@ class RAGEngine:
         prompt_template: Optional[PromptTemplate] = None,
         system_prompt: Optional[str] = None,
         temperature: float = 0.7,
-        request_timeout: float = 120.0,
+        request_timeout: float = 1200.0,
     ):
         self.vector_store_manager = vector_store_manager
+        # Configurable LLM / prompt parameters
         self._user_prompt_template = prompt_template
         self._system_prompt = system_prompt
         self._temperature = temperature
         self._request_timeout = request_timeout
         
-        llm_config = settings.get_llm_config()
+        # Check Ollama connection before initializing
-        provider = llm_config["provider"]
+        is_connected, error_message = self.check_ollama_connection()
-        base_url = llm_config["base_url"]
-        model = llm_config["model"]
-        api_key = llm_config["api_key"]
-        
-        is_connected, error_message = self.check_llm_connection(provider, base_url, model, api_key)
         if not is_connected:
             error_msg = (
-                f"Error: Cannot connect to {provider} server.\n"
+                f"Error: Cannot connect to Ollama server.\n"
                 f"  {error_message}\n"
-                f"Connection info: {base_url}\n"
+                f"Connection info: {settings.OLLAMA_BASE_URL}\n"
                 f"Please check:\n"
-                f"  1. {provider} server is running\n"
+                f"  1. Ollama server is running\n"
-                f"  2. {provider} server is accessible from this host\n"
+                f"  2. Ollama server is accessible from this host\n"
-                f"  3. LLM_BASE_URL is correctly configured\n"
+                f"  3. OLLAMA_BASE_URL is correctly configured\n"
-                f"  4. Firewall rules allow connection"
+                f"  4. Firewall rules allow connection to Ollama port"
             )
             logger.error(error_msg)
             raise RuntimeError(error_msg)
         
-        if provider == "ollama":
+        self.llm = Ollama(
-            self.llm = Ollama(
+            model=settings.OLLAMA_MODEL,
-                model=model,
+            base_url=settings.OLLAMA_BASE_URL,
-                base_url=base_url,
+            temperature=self._temperature,
-                temperature=self._temperature,
+            request_timeout=self._request_timeout,
-                request_timeout=self._request_timeout,
+        )
-            )
-        elif provider == "openai":
-            self.llm = OpenAI(
-                model=model,
-                base_url=base_url,
-                api_key=api_key,
-                temperature=self._temperature,
-                timeout=self._request_timeout,
-            )
-        else:
-            self.llm = Ollama(
-                model=model,
-                base_url=base_url,
-                temperature=self._temperature,
-                request_timeout=self._request_timeout,
-            )
         
-        self._llm_provider = provider
+        # 初始化查询处理器
+        self.query_processor = QueryProcessor(llm=self.llm)
 
     def extract_text_from_chunk(self, chunk) -> Optional[str]:
         if hasattr(chunk, 'delta'):
@@ -239,29 +192,127 @@ class RAGEngine:
             Response text chunks
         """
         try:
-            # Create query engine with streaming mode
+            # 1. 处理查询（整合意图识别、filter生成和查询转换）
-            retriever = self.vector_store_manager.get_retriever(top_k=top_k or settings.TOP_K)
+            logger.info(f"开始查询处理: {query}")
-            # query index
+            process_result = self.query_processor.process_query(query, history)
-            retrieved_nodes = await retriever.aretrieve(query)
             
-            # 2. 构建上下文
+            # 提取结果
+            intent_result = process_result['intent']
+            filters = process_result['filters']
+            transformed_queries = [process_result['transformed']['rewritten']] + process_result['transformed']['sub_queries']
+            
+            logger.info(f"代码意图识别结果: {intent_result.category}")
+            logger.info(f"过滤条件: {filters}")
+            logger.info(f"查询转换结果: {transformed_queries}")
+            
+            # 4. 使用融合检索，对每个转换后的查询进行检索
+            logger.info("使用融合检索策略")
+            all_hybrid_results = []
+            for transformed_query in transformed_queries:
+                hybrid_results = await self.vector_store_manager.ahybrid_search(
+                    query=transformed_query,
+                    top_k=settings.TOP_K,
+                    filters=filters
+                )
+                all_hybrid_results.extend(hybrid_results)
+            
+            # 去重并按得分排序
+            seen_doc_ids = set()
+            unique_hybrid_results = []
+            for doc_id, score, metadata in all_hybrid_results:
+                if doc_id not in seen_doc_ids:
+                    seen_doc_ids.add(doc_id)
+                    unique_hybrid_results.append((doc_id, score, metadata))
+            
+            # 按得分排序
+            unique_hybrid_results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+            
+            # 限制结果数量
+            hybrid_results = unique_hybrid_results[:top_k or settings.TOP_K]
+            # 美化输出融合检索结果
+            logger.info("融合检索结果:")
+            for i, (doc_id, score, metadata) in enumerate(hybrid_results):
+                func_name = metadata.get('func_name', 'N/A')
+                file_path = metadata.get('file_path', 'N/A')
+                lang = metadata.get('lang', 'N/A')
+                logger.info(f"  [{i+1}] 相似度: {score:.4f}")
+                logger.info(f"     函数: {func_name}")
+                logger.info(f"     文件: {file_path}")
+                logger.info(f"     语言: {lang}")
+                logger.info("     " + "-" * 50)
+            # 根据文档ID获取完整的节点信息
+            retrieved_nodes = []
+            for doc_id, score, metadata in hybrid_results:
+                # 从向量存储中获取文档内容
+                doc_chunks = self.vector_store_manager.get_document_by_id(doc_id)
+                for chunk in doc_chunks:
+                    # 创建节点对象
+                    from llama_index.core.schema import TextNode
+                    node = TextNode(
+                        text=chunk['text'],
+                        node_id=chunk['id'],
+                        metadata=chunk['metadata']
+                    )
+                    retrieved_nodes.append(node)
+            
+            # 3. 构建上下文
             context_parts = []
-            for i, node in enumerate(retrieved_nodes[:top_k or settings.TOP_K], 1):  # 限制数量
+            max_nodes = top_k or settings.TOP_K
+            
+            # 构建原始的检索结果列表，包含 text 和 metadata
+            retrieved_results = []
+            for i, node in enumerate(retrieved_nodes[:max_nodes], 1):
                 text = node.text if hasattr(node, 'text') else str(node)
-                # 清理和截断
                 text = text.strip()
-                if len(text) > 400:
+                
-                    text = text[:400] + "..."
+                # 获取原始 metadata
-                context_parts.append(f"【参考信息{i}】{text}")
+                metadata = getattr(node, 'metadata', {})
+                
+                # 保存原始的 text 和 metadata
+                retrieved_results.append({
+                    'id': i,
+                    'text': text,
+                    'metadata': metadata
+                })
+            
+            # 构建简单的上下文字符串，只包含基本信息
+            context_parts = []
+            for result in retrieved_results:
+                metadata = result['metadata']
+                file_path = metadata.get('file_path', '')
+                func_name = metadata.get('func_name', '')
+                
+                context_part = f"【参考信息{result['id']}】"
+                if file_path:
+                    context_part += f"（来源：{file_path}）"
+                if func_name:
+                    context_part += f"\n函数：{func_name}"
+                context_part += f"\n{result['text']}"
+                context_parts.append(context_part)
             
             context_str = "\n\n".join(context_parts) if context_parts else "未找到相关参考信息"
-            
+            logger.info(f"上下文: {context_str}")
-            if history is not None:
+            # 4. 生成优化的Prompt
-                qa_prompt = QA_PROMPT_HISTORY
+            logger.info("生成优化的Prompt")
-                filled_prompt = qa_prompt.format(history=history, context_str=context_str, query_str=query)
+            if intent_result.is_code_related:
+                # 对于代码相关问题，使用代码专用Prompt
+                filled_prompt = generate_dynamic_code_prompt(
+                    user_query=query,
+                    intent_result=intent_result.to_dict(),
+                    code_context=context_str,
+                    retrieved_results=retrieved_results,
+                    conversation_history=history
+                )
+                logger.info(f"使用代码专用Prompt，类型: {intent_result.category}")
             else:
-                qa_prompt = QA_PROMPT_NO_HISTORY
+                # 对于非代码问题，使用通用Prompt
-                filled_prompt = qa_prompt.format(context_str=context_str, query_str=query)
+                if history:
+                    qa_prompt = QA_PROMPT_HISTORY
+                    filled_prompt = qa_prompt.format(history=history, context_str=context_str, query_str=query)
+                else:
+                    qa_prompt = QA_PROMPT_NO_HISTORY
+                    filled_prompt = qa_prompt.format(context_str=context_str, query_str=query)
+                logger.info("使用通用Prompt")
             
             stream_response = await self.llm.astream_complete(
                 prompt=filled_prompt
@@ -272,7 +323,6 @@ class RAGEngine:
             
             async for chunk in stream_response:
                 # 提取文本内容
-                # text_chunk = self.extract_text_from_chunk(chunk)
                 delta, full_text, has_output = think_filter.process_delta_robust(chunk)
                 
                 if delta is not None:
@@ -281,10 +331,12 @@ class RAGEngine:
                     await asyncio.sleep(0.001)  # slight delay to yield control
             
             logger.info(f"响应完成，长度: {len(full_response)}字符")
-        
+            print(full_response)
         except Exception as e:
             logger.error(f"Error in RAG query: {e}")
     
+
+    
     async def query(self, query: str, history: str, top_k: Optional[int] = None) -> str:
         """
         Query the RAG system and return complete response
@@ -298,29 +350,113 @@ class RAGEngine:
             Complete response string
         """
         try:
-            # Create query engine with streaming mode
+            # 1. 处理查询（整合意图识别、filter生成和查询转换）
-            retriever = self.vector_store_manager.get_retriever(top_k=top_k or settings.TOP_K)
+            logger.info(f"开始查询处理: {query[:50]}...")
-            # query index
+            process_result = self.query_processor.process_query(query, history)
-            retrieved_nodes = await retriever.aretrieve(query)
             
-            # 2. 构建上下文
+            # 提取结果
-            context_parts = []
+            intent_result = process_result['intent']
-            for i, node in enumerate(retrieved_nodes[:top_k or settings.TOP_K], 1):  # 限制数量
+            filters = process_result['filters']
+            transformed_queries = [process_result['transformed']['rewritten']] + process_result['transformed']['sub_queries']
+            
+            logger.info(f"代码意图识别结果: {intent_result.category}")
+            logger.info(f"过滤条件: {filters}")
+            logger.info(f"查询转换完成，生成了 {len(transformed_queries)} 个转换后的查询")
+            
+            # 2. 使用融合检索，对每个转换后的查询进行检索
+            logger.info("使用融合检索策略")
+            all_hybrid_results = []
+            for transformed_query in transformed_queries:
+                hybrid_results = await self.vector_store_manager.ahybrid_search(
+                    query=transformed_query,
+                    top_k=top_k or settings.TOP_K,
+                    filters=filters
+                )
+                all_hybrid_results.extend(hybrid_results)
+            
+            # 去重并按得分排序
+            seen_doc_ids = set()
+            unique_hybrid_results = []
+            for doc_id, score, metadata in all_hybrid_results:
+                if doc_id not in seen_doc_ids:
+                    seen_doc_ids.add(doc_id)
+                    unique_hybrid_results.append((doc_id, score, metadata))
+            
+            # 按得分排序
+            unique_hybrid_results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+            
+            # 限制结果数量
+            hybrid_results = unique_hybrid_results[:top_k or settings.TOP_K]
+            
+            # 根据文档ID获取完整的节点信息
+            retrieved_nodes = []
+            for doc_id, score, metadata in hybrid_results:
+                # 从向量存储中获取文档内容
+                doc_chunks = self.vector_store_manager.get_document_by_id(doc_id)
+                for chunk in doc_chunks:
+                    # 创建节点对象
+                    from llama_index.core.schema import TextNode
+                    node = TextNode(
+                        text=chunk['text'],
+                        node_id=chunk['id'],
+                        metadata=chunk['metadata']
+                    )
+                    retrieved_nodes.append(node)
+            
+            # 3. 构建原始的检索结果列表，包含 text 和 metadata
+            retrieved_results = []
+            for i, node in enumerate(retrieved_nodes[:top_k or settings.TOP_K], 1):
                 text = node.text if hasattr(node, 'text') else str(node)
-                # 清理和截断
                 text = text.strip()
-                if len(text) > 400:
+                
-                    text = text[:400] + "..."
+                # 获取原始 metadata
-                context_parts.append(f"【参考信息{i}】{text}")
+                metadata = getattr(node, 'metadata', {})
+                
+                # 保存原始的 text 和 metadata
+                retrieved_results.append({
+                    'id': i,
+                    'text': text,
+                    'metadata': metadata
+                })
+            
+            # 构建简单的上下文字符串，只包含基本信息
+            context_parts = []
+            for result in retrieved_results:
+                metadata = result['metadata']
+                file_path = metadata.get('file_path', '')
+                func_name = metadata.get('func_name', '')
+                
+                context_part = f"【参考信息{result['id']}】"
+                if file_path:
+                    context_part += f"（来源：{file_path}）"
+                if func_name:
+                    context_part += f"\n函数：{func_name}"
+                context_part += f"\n{result['text']}"
+                context_parts.append(context_part)
             
             context_str = "\n\n".join(context_parts) if context_parts else "未找到相关参考信息"
             
-            if history is not None:
+            # 4. 生成优化的Prompt
-                qa_prompt = QA_PROMPT_HISTORY
+            logger.info("生成优化的Prompt")
-                filled_prompt = qa_prompt.format(history=history, context_str=context_str, query_str=query)
+            if intent_result.is_code_related:
+                # 对于代码相关问题，使用代码专用Prompt
+                filled_prompt = generate_dynamic_code_prompt(
+                    user_query=query,
+                    intent_result=intent_result.to_dict(),
+                    code_context=context_str,
+                    retrieved_results=retrieved_results,
+                    conversation_history=history
+                )
+                logger.info(f"使用代码专用Prompt，类型: {intent_result.category}")
             else:
-                qa_prompt = QA_PROMPT_NO_HISTORY
+                # 对于非代码问题，使用通用Prompt
-                filled_prompt = qa_prompt.format(context_str=context_str, query_str=query)
+                if history:
+                    qa_prompt = QA_PROMPT_HISTORY
+                    filled_prompt = qa_prompt.format(history=history, context_str=context_str, query_str=query)
+                else:
+                    qa_prompt = QA_PROMPT_NO_HISTORY
+                    filled_prompt = qa_prompt.format(context_str=context_str, query_str=query)
+                logger.info("使用通用Prompt")
             
             response = await self.llm.acomplete(
                 prompt=filled_prompt

rag/vector_store.py

@@ -5,15 +5,19 @@ import os
 import time
 from datetime import datetime, date
 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
-from typing import List, Dict, Any
+from typing import List, Dict, Any, Tuple
 import chromadb
 from chromadb.config import Settings as ChromaSettings
 from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
 from llama_index.core import VectorStoreIndex, StorageContext
 from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding
-from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
 from loguru import logger
 from config import settings
+import numpy as np
+import re
+import string
+from rank_bm25 import BM25Okapi
+from utils.query_processor import MetadataFilter
 
 
 class VectorStoreManager:
@@ -107,31 +111,11 @@ class VectorStoreManager:
                     metadata={"hnsw:space": "cosine"}
                 )
                 
-                # Initialize embedding model based on provider
+                # Initialize embedding model
-                embed_config = settings.get_embedding_config()
+                self.embed_model = OllamaEmbedding(
-                provider = embed_config["provider"]
+                    model_name=settings.OLLAMA_EMBEDDING_MODEL,
-                base_url = embed_config["base_url"]
+                    base_url=settings.OLLAMA_BASE_URL
-                model = embed_config["model"]
+                )
-                api_key = embed_config["api_key"]
-                
-                if provider == "ollama":
-                    self.embed_model = OllamaEmbedding(
-                        model_name=model,
-                        base_url=base_url
-                    )
-                elif provider == "openai":
-                    self.embed_model = OpenAIEmbedding(
-                        model=model,
-                        base_url=base_url,
-                        api_key=api_key
-                    )
-                else:
-                    self.embed_model = OllamaEmbedding(
-                        model_name=model,
-                        base_url=base_url
-                    )
-                
-                logger.info(f"Initialized {provider} embedding model: {model}")
                 
                 # Create ChromaVectorStore
                 self.vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=self.collection)
@@ -716,10 +700,17 @@ class VectorStoreManager:
                             logger.error(f"写入剩余文档到 ChromaDB 失败: {write_error}")
                     
                     total_elapsed = time.time() - start_time
-                    logger.info(
+                    if total_added > 0:
-                        f"[Embedding进度] ✓ 单个生成完成: 成功写入 {total_added}/{total_count} 个文档 "
+                        avg_time = total_elapsed/total_added*1000
-                        f"(耗时: {total_elapsed:.1f}秒, 平均: {total_elapsed/total_added*1000:.1f}ms/个, 跳过: {skipped_count}个)"
+                        logger.info(
-                    )
+                            f"[Embedding进度] ✓ 单个生成完成: 成功写入 {total_added}/{total_count} 个文档 "
+                            f"(耗时: {total_elapsed:.1f}秒, 平均: {avg_time:.1f}ms/个, 跳过: {skipped_count}个)"
+                        )
+                    else:
+                        logger.info(
+                            f"[Embedding进度] ✓ 单个生成完成: 成功写入 {total_added}/{total_count} 个文档 "
+                            f"(耗时: {total_elapsed:.1f}秒, 跳过: {skipped_count}个)"
+                        )
                     
                     if total_added == 0:
                         raise ValueError(f"Failed to add any valid documents to ChromaDB: {e}")
@@ -836,12 +827,13 @@ class VectorStoreManager:
             logger.warning(f"Error checking document count: {e}")
             return False
     
-    def get_retriever(self, top_k: int = None):
+    def get_retriever(self, top_k: int = None, filters: dict = None):
         """
         Get a retriever for querying the vector store
         
         Args:
             top_k: Number of documents to retrieve (defaults to settings.TOP_K)
+            filters: Metadata filters to apply before vector search
             
         Returns:
             VectorStoreRetriever instance
@@ -898,3 +890,314 @@ class VectorStoreManager:
         except Exception as e:
             logger.error(f"获取db_source({target_db_source}) metadata中content_column失败: {e}")
             return ''
+    
+    def _preprocess_text(self, text: str) -> List[str]:
+        """
+        预处理文本用于BM25搜索
+        
+        Args:
+            text: 原始文本
+            
+        Returns:
+            分词后的文本列表
+        """
+        text = text.lower() # 转换为小写
+        text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) # 移除标点符号
+        tokens = re.findall(r'\b\w+\b', text) # 分词
+        return tokens
+    
+    def keyword_search(self, query: str, top_k: int = 5, filters: dict = None) -> List[Tuple[str, float, Dict[str, Any]]]:
+        """
+        使用BM25算法进行关键词搜索
+        
+        Args:
+            query: 搜索查询
+            top_k: 返回结果数量
+            filters: metadata过滤条件
+            
+        Returns:
+            排序后的结果列表，每个元素包含(doc_id, score, metadata)
+        """
+        try:
+            # 获取文档
+            results = self.collection.get(
+                include=['documents', 'metadatas']
+            )
+            
+            documents = results.get('documents', [])
+            metadatas = results.get('metadatas', [])
+            ids = results.get('ids', [])
+            
+            if not documents:
+                return []
+            
+            # 应用过滤条件
+            filtered_documents = []
+            filtered_metadatas = []
+            filtered_ids = []
+            
+            for doc, meta, doc_id in zip(documents, metadatas, ids):
+                if not filters:
+                    # 没有过滤条件，直接添加
+                    filtered_documents.append(doc)
+                    filtered_metadatas.append(meta)
+                    filtered_ids.append(doc_id)
+                else:
+                    # 应用过滤条件
+                    match = True
+                    for key, value in filters.items():
+                        if key not in meta:
+                            match = False
+                            break
+                        meta_value = meta[key]
+                        if isinstance(meta_value, str) and isinstance(value, str):
+                            # 对于字符串类型，使用大小写不敏感的模糊匹配
+                            if value.lower() not in meta_value.lower():
+                                match = False
+                                break
+                        else:
+                            # 对于其他类型，使用精确匹配
+                            if meta_value != value:
+                                match = False
+                                break
+                    if match:
+                        filtered_documents.append(doc)
+                        filtered_metadatas.append(meta)
+                        filtered_ids.append(doc_id)
+            
+            if not filtered_documents:
+                return []
+            
+            tokenized_docs = [self._preprocess_text(doc) for doc in filtered_documents] # 预处理文档
+            bm25 = BM25Okapi(tokenized_docs) # 初始化BM25
+            tokenized_query = self._preprocess_text(query) # 预处理查询
+            scores = bm25.get_scores(tokenized_query) # 计算BM25得分
+            sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1][:top_k] # 排序并获取top_k结果
+            
+            # 构建结果列表
+            search_results = []
+            for idx in sorted_indices:
+                if scores[idx] > 0:  # 只返回得分大于0的结果
+                    doc_id = filtered_ids[idx]
+                    score = float(scores[idx])
+                    metadata = filtered_metadatas[idx]
+                    
+                    # 由于已经在获取文档时应用了过滤条件，这里不需要再次应用
+                    search_results.append((doc_id, score, metadata))
+            return search_results
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"关键词搜索失败: {e}")
+            return []
+    
+    def hybrid_search(self, query: str, top_k: int = 5, vector_weight: float = 0.6, keyword_weight: float = 0.4, filters: dict = None) -> List[Tuple[str, float, Dict[str, Any]]]:
+        """
+        融合检索：结合向量搜索和关键词搜索
+        
+        Args:
+            query: 搜索查询
+            top_k: 返回结果数量
+            vector_weight: 向量搜索权重
+            keyword_weight: 关键词搜索权重
+            filters: metadata过滤条件
+            
+        Returns:
+            排序后的结果列表，每个元素包含(doc_id, score, metadata)
+        """
+        try:
+            # 1. 执行向量搜索
+            # 获取更多结果以确保有足够的候选
+            vector_retriever = self.get_retriever(top_k=top_k * 4)  # 获取更多结果
+            vector_nodes = vector_retriever.retrieve(query)
+            
+            vector_results = {}
+            for node in vector_nodes:
+                if hasattr(node, 'id_'):
+                    doc_id = node.id_
+                elif hasattr(node, 'node_id'):
+                    doc_id = node.node_id
+                else:
+                    continue
+                
+                vector_results[doc_id] = {
+                    'score': node.score if hasattr(node, 'score') else 0.5,
+                    'metadata': node.metadata if hasattr(node, 'metadata') else {},
+                    'text': node.text if hasattr(node, 'text') else ''
+                }
+            
+            # 2. 执行关键词搜索
+            keyword_results = self.keyword_search(query, top_k=top_k * 4, filters=filters)
+            
+            keyword_scores = {}
+            keyword_metadata = {}
+            for doc_id, score, metadata in keyword_results:
+                keyword_scores[doc_id] = score
+                keyword_metadata[doc_id] = metadata
+            
+            # 3. 归一化得分
+            # 归一化向量得分
+            if vector_results:
+                vector_scores = list(vector_results.values())
+                vector_min = min(item['score'] for item in vector_scores)
+                vector_max = max(item['score'] for item in vector_scores)
+                vector_range = vector_max - vector_min if vector_max > vector_min else 1
+                
+                for doc_id in vector_results:
+                    vector_results[doc_id]['normalized_score'] = (vector_results[doc_id]['score'] - vector_min) / vector_range
+            
+            # 归一化关键词得分
+            if keyword_scores:
+                keyword_min = min(keyword_scores.values())
+                keyword_max = max(keyword_scores.values())
+                keyword_range = keyword_max - keyword_min if keyword_max > keyword_min else 1
+                
+                for doc_id in keyword_scores:
+                    keyword_scores[doc_id] = (keyword_scores[doc_id] - keyword_min) / keyword_range
+            
+            # 4. 融合得分
+            hybrid_results = {}
+            
+            # 合并向量搜索结果
+            for doc_id, info in vector_results.items():
+                # 应用过滤条件
+                if filters:
+                    metadata = info['metadata']
+                    match = True
+                    for key, value in filters.items():
+                        if key not in metadata:
+                            match = False
+                            break
+                        meta_value = metadata[key]
+                        if isinstance(meta_value, str) and isinstance(value, str):
+                            # 对于字符串类型，使用大小写不敏感的模糊匹配
+                            if value.lower() not in meta_value.lower():
+                                match = False
+                                break
+                        else:
+                            # 对于其他类型，使用精确匹配
+                            if meta_value != value:
+                                match = False
+                                break
+                    if not match:
+                        continue
+                
+                vector_score = info.get('normalized_score', 0)
+                keyword_score = keyword_scores.get(doc_id, 0)
+                
+                # 计算融合得分
+                hybrid_score = vector_weight * vector_score + keyword_weight * keyword_score
+                
+                hybrid_results[doc_id] = {
+                    'score': hybrid_score,
+                    'metadata': info['metadata'],
+                    'text': info['text']
+                }
+            
+            # 合并关键词搜索结果（不在向量搜索结果中的）
+            for doc_id, score in keyword_scores.items():
+                if doc_id not in hybrid_results:
+                    # 应用过滤条件
+                    if filters:
+                        metadata = keyword_metadata.get(doc_id, {})
+                        match = True
+                        for key, value in filters.items():
+                            if key not in metadata:
+                                match = False
+                                break
+                            meta_value = metadata[key]
+                            if isinstance(meta_value, str) and isinstance(value, str):
+                                # 对于字符串类型，使用大小写不敏感的模糊匹配
+                                if value.lower() not in meta_value.lower():
+                                    match = False
+                                    break
+                            else:
+                                # 对于其他类型，使用精确匹配
+                                if meta_value != value:
+                                    match = False
+                                    break
+                        if not match:
+                            continue
+                
+                hybrid_score = keyword_weight * score
+                hybrid_results[doc_id] = {
+                    'score': hybrid_score,
+                    'metadata': keyword_metadata.get(doc_id, {}),
+                    'text': ''
+                }
+            
+            # 5. 排序并获取top_k结果
+            sorted_results = sorted(
+                hybrid_results.items(),
+                key=lambda x: x[1]['score'],
+                reverse=True
+            )[:top_k]
+            
+            # 6. 构建最终结果
+            final_results = []
+            for doc_id, info in sorted_results:
+                metadata = info['metadata']
+                final_results.append((doc_id, info['score'], metadata))
+            
+            return final_results
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"融合检索失败: {e}")
+            # 失败时回退到向量搜索
+            vector_retriever = self.get_retriever(top_k=top_k)
+            vector_nodes = vector_retriever.retrieve(query)
+            
+            fallback_results = []
+            for node in vector_nodes:
+                if hasattr(node, 'id_'):
+                    doc_id = node.id_
+                elif hasattr(node, 'node_id'):
+                    doc_id = node.node_id
+                else:
+                    continue
+                
+                # 应用过滤条件
+                if filters:
+                    metadata = node.metadata if hasattr(node, 'metadata') else {}
+                    match = True
+                    for key, value in filters.items():
+                        if key not in metadata:
+                            match = False
+                            break
+                        meta_value = metadata[key]
+                        if isinstance(meta_value, str) and isinstance(value, str):
+                            # 对于字符串类型，使用大小写不敏感的模糊匹配
+                            if value.lower() not in meta_value.lower():
+                                match = False
+                                break
+                        else:
+                            # 对于其他类型，使用精确匹配
+                            if meta_value != value:
+                                match = False
+                                break
+                    if not match:
+                        continue
+                
+                score = node.score if hasattr(node, 'score') else 0.5
+                metadata = node.metadata if hasattr(node, 'metadata') else {}
+                
+                fallback_results.append((doc_id, score, metadata))
+            
+            return fallback_results
+    
+    async def ahybrid_search(self, query: str, top_k: int = 5, vector_weight: float = 0.6, keyword_weight: float = 0.4, filters: dict = None) -> List[Tuple[str, float, Dict[str, Any]]]:
+        """
+        异步融合检索：结合向量搜索和关键词搜索
+        
+        Args:
+            query: 搜索查询
+            top_k: 返回结果数量
+            vector_weight: 向量搜索权重
+            keyword_weight: 关键词搜索权重
+            filters: metadata过滤条件
+            
+        Returns:
+            排序后的结果列表，每个元素包含(doc_id, score, metadata)
+        """
+        # 由于BM25搜索是CPU密集型的，这里使用同步方法
+        # 在实际生产环境中，可以使用线程池来异步执行
+        return self.hybrid_search(query, top_k, vector_weight, keyword_weight, filters)

static/config/index.html

@@ -19,6 +19,7 @@
                     <option value="">选择类型</option>
                     <option value="database">数据库</option>
                     <option value="folder">文件夹</option>
+                    <option value="git">Git代码库</option>
                 </select>
             </div>
             </div>
@@ -75,6 +76,7 @@
                         <select id="configType" name="type" required>
                             <option value="database">数据库 (database)</option>
                             <option value="folder">文件夹 (folder)</option>
+                            <option value="git">Git代码库 (git)</option>
                         </select>
                     </div>
                     <div class="form-group" id="dbTypeGroup" style="display: none;">

static/config/script.js

@@ -224,6 +224,7 @@ function generateConfigForm(config) {
             <select id="formType" disabled>
                 <option value="database" ${config.type === 'database' ? 'selected' : ''}>数据库 (database)</option>
                 <option value="folder" ${config.type === 'folder' ? 'selected' : ''}>文件夹 (folder)</option>
+                <option value="git" ${config.type === 'git' ? 'selected' : ''}>Git代码库 (git)</option>
             </select>
         </div>
     `;
@@ -285,6 +286,48 @@ function generateConfigForm(config) {
         bindFolderEvents();
     }
     
+    // Git代码库配置
+    if (config.type === 'git') {
+        const gitSection = document.createElement('div');
+        gitSection.innerHTML = `
+            <h3 class="section-title">Git代码库配置</h3>
+            <div class="form-group">
+                <label for="formGitUrl">Git仓库地址 <span class="required">*</span></label>
+                <input type="text" id="formGitUrl" value="${config.git_url || ''}" required>
+            </div>
+            <div class="form-group">
+                <label for="formBranch">分支名称</label>
+                <input type="text" id="formBranch" value="${config.branch || 'main'}">
+            </div>
+            <div class="form-group">
+                <label for="formProtocol">协议类型</label>
+                <select id="formProtocol">
+                    <option value="https" ${config.protocol === 'https' ? 'selected' : ''}>HTTPS</option>
+                    <option value="ssh" ${config.protocol === 'ssh' ? 'selected' : ''}>SSH</option>
+                </select>
+            </div>
+            <div class="form-group" id="httpsTokenGroup">
+                <label for="formHttpsToken">HTTPS令牌</label>
+                <input type="password" id="formHttpsToken" value="${config.https_token || ''}">
+            </div>
+            <div class="form-group" id="sshKeyGroup" style="display: none;">
+                <label for="formSshKey">SSH私钥</label>
+                <textarea id="formSshKey" rows="10" value="${config.ssh_key || ''}">${config.ssh_key || ''}</textarea>
+            </div>
+            <div class="form-group">
+                <label for="formPollInterval">轮询间隔（秒）</label>
+                <input type="number" id="formPollInterval" value="${config.poll_interval || 300}" min="60" max="3600">
+            </div>
+            <div class="form-actions">
+                <button type="button" id="testGitConnectionBtn" class="btn secondary" style="margin-top: 10px;">🔌 测试Git连接</button>
+            </div>
+        `;
+        formElement.appendChild(gitSection);
+        
+        // 绑定事件
+        bindGitEvents();
+    }
+    
     if (config.type === 'database') {
         // 数据库连接配置（放在前面，方便先测试连接）
         const connectionSection = document.createElement('div');
@@ -1085,6 +1128,16 @@ async function handleAddConfigDirectly() {
             username: '',
             password: ''
         };
+    } else if (configType === 'git') {
+        tempConfig = {
+            type: configType,
+            git_url: '',
+            branch: 'main',
+            protocol: 'https',
+            https_token: '',
+            ssh_key: '',
+            poll_interval: 300
+        };
     } else {
         alert('不支持的配置类型');
         return;
@@ -1217,12 +1270,17 @@ async function saveConfig() {
                 // 文件夹：folder_主机_文件夹路径（替换特殊字符）
                 const folderName = formData.folder_path ? formData.folder_path.replace(/[\\/:*?"<>|]/g, '_') : 'unknown';
                 generatedName = `folder_${formData.host || 'unknown'}_${folderName}`;
+            } else if (formData.type === 'git') {
+                // Git配置：git_仓库地址（替换特殊字符）
+                const repoName = formData.git_url ? formData.git_url.replace(/[\\/:*?"<>|]/g, '_') : 'unknown';
+                generatedName = `git_${repoName}_${formData.branch || 'main'}`;
             } else {
                 // 不支持的配置类型
                 alert('不支持的配置类型');
                 return;
             }
             
+            formData.name = generatedName;
         }
         
         // 根据不同类型检查特定字段
@@ -1243,6 +1301,10 @@ async function saveConfig() {
             if (!formData.port) missingFields.push('端口');
             if (!formData.username) missingFields.push('用户名');
             if (!formData.password) missingFields.push('密码');
+        } else if (formData.type === 'git') {
+            if (!formData.git_url) missingFields.push('Git仓库地址');
+            if (!formData.branch) missingFields.push('分支名称');
+            if (!formData.protocol) missingFields.push('协议类型');
         }
         
         // 如果有缺失的字段，提示用户
@@ -1417,6 +1479,16 @@ function collectFormData() {
 
     }
     
+    // Git配置
+    if (formData.type === 'git') {
+        formData.git_url = document.getElementById('formGitUrl').value;
+        formData.branch = document.getElementById('formBranch').value;
+        formData.protocol = document.getElementById('formProtocol').value;
+        formData.https_token = document.getElementById('formHttpsToken').value;
+        formData.ssh_key = document.getElementById('formSshKey').value;
+        formData.poll_interval = parseInt(document.getElementById('formPollInterval').value);
+    }
+    
     return formData;
 }
 
@@ -1468,6 +1540,81 @@ async function confirmDeleteConfig() {
     }
 }
 
+// Git事件绑定函数
+function bindGitEvents() {
+    // 协议切换逻辑
+    const protocolSelect = document.getElementById('formProtocol');
+    const httpsTokenGroup = document.getElementById('httpsTokenGroup');
+    const sshKeyGroup = document.getElementById('sshKeyGroup');
+    
+    protocolSelect.addEventListener('change', function() {
+        const protocol = this.value;
+        if (protocol === 'https') {
+            httpsTokenGroup.style.display = 'block';
+            sshKeyGroup.style.display = 'none';
+        } else if (protocol === 'ssh') {
+            httpsTokenGroup.style.display = 'none';
+            sshKeyGroup.style.display = 'block';
+        }
+    });
+    
+    // 触发一次change事件，确保初始状态正确
+    protocolSelect.dispatchEvent(new Event('change'));
+    
+    // 测试Git连接
+    document.getElementById('testGitConnectionBtn')?.addEventListener('click', async () => {
+        try {
+            const gitUrl = document.getElementById('formGitUrl').value;
+            const branch = document.getElementById('formBranch').value;
+            const protocol = document.getElementById('formProtocol').value;
+            const httpsToken = document.getElementById('formHttpsToken').value;
+            const sshKey = document.getElementById('formSshKey').value;
+            
+            if (!gitUrl) {
+                alert('请填写Git仓库地址');
+                return;
+            }
+            
+            // 禁用按钮
+            const btn = document.getElementById('testGitConnectionBtn');
+            const originalText = btn.textContent;
+            btn.textContent = '🔌 测试中...';
+            btn.disabled = true;
+            
+            // 发送请求
+            const response = await fetch('/git/test-connection', {
+                method: 'POST',
+                headers: {
+                    'Content-Type': 'application/json'
+                },
+                body: JSON.stringify({
+                    git_url: gitUrl,
+                    branch: branch,
+                    protocol: protocol,
+                    https_token: httpsToken,
+                    ssh_key: sshKey
+                })
+            });
+            
+            if (response.ok) {
+                const result = await response.json();
+                alert('Git连接测试成功！');
+            } else {
+                const errorData = await response.json();
+                throw new Error(errorData.detail || '连接失败');
+            }
+            
+        } catch (error) {
+            alert('Git连接测试失败: ' + error.message);
+        } finally {
+            // 恢复按钮
+            const btn = document.getElementById('testGitConnectionBtn');
+            btn.textContent = '🔌 测试Git连接';
+            btn.disabled = false;
+        }
+    });
+}
+
 // 为文件夹配置添加事件绑定
 function bindFolderEvents() {
     // 测试SSH连接

sync/ast_parser.py

@@ -0,0 +1,235 @@
+"""
+代码AST解析工具类
+实现跨语言函数级切片
+"""
+import ast
+import os
+from typing import List, Dict, Optional
+from loguru import logger
+
+
+class ASTParser:
+    def __init__(self, file_path: str, lang: str):
+        """
+        初始化AST解析器
+        
+        Args:
+            file_path: 文件路径
+            lang: 编程语言
+        """
+        self.file_path = file_path
+        self.lang = lang
+        self.func_list: List[Dict] = []  # 提取的函数列表
+    
+    def parse_functions(self) -> List[Dict]:
+        """
+        统一入口：根据语言调用对应解析方法
+        
+        Returns:
+            List[Dict]: 函数信息列表
+        """
+        if not os.path.exists(self.file_path):
+            raise Exception(f"文件不存在: {self.file_path}")
+        
+        # 读取文件内容
+        try:
+            with open(self.file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                self.code = f.read()
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"读取文件失败: {e}")
+            raise
+        
+        # 按语言解析
+        if self.lang == "python":
+            self._parse_python()
+        elif self.lang == "java":
+            self._parse_java()
+        elif self.lang == "go":
+            self._parse_go()
+        elif self.lang == "javascript" or self.lang == "typescript":
+            self._parse_javascript()
+        else:
+            logger.warning(f"暂不支持的编程语言: {self.lang}")
+        
+        logger.info(f"解析文件 {self.file_path}，提取到 {len(self.func_list)} 个函数")
+        return self.func_list
+    
+    def _parse_python(self):
+        """
+        解析Python代码
+        """
+        try:
+            tree = ast.parse(self.code)
+            for node in ast.walk(tree):
+                # 提取函数定义（普通函数/类方法/异步函数）
+                if isinstance(node, ast.FunctionDef) or isinstance(node, ast.AsyncFunctionDef):
+                    func_info = self._extract_python_func_info(node)
+                    self.func_list.append(func_info)
+        except SyntaxError as e:
+            logger.error(f"Python代码语法错误: {e}")
+            raise Exception(f"Python代码语法错误: {e}")
+    
+    def _extract_python_func_info(self, node) -> Dict:
+        """
+        提取Python函数的标准化信息
+        
+        Args:
+            node: AST节点
+        
+        Returns:
+            Dict: 函数信息
+        """
+        # 提取函数名
+        func_name = node.name
+        
+        # 提取参数
+        params = []
+        for arg in node.args.args:
+            param_info = {
+                "name": arg.arg,
+                "type": None
+            }
+            # 提取类型注解
+            if arg.annotation:
+                try:
+                    param_info["type"] = ast.unparse(arg.annotation)
+                except Exception:
+                    pass
+            params.append(param_info)
+        
+        # 提取返回值类型
+        return_type = None
+        if node.returns:
+            try:
+                return_type = ast.unparse(node.returns)
+            except Exception:
+                pass
+        
+        # 提取函数体代码
+        func_body = self._get_func_body(node)
+        
+        # 提取所属类名
+        class_name = None
+        parent = node
+        while hasattr(parent, "parent"):
+            parent = parent.parent
+            if isinstance(parent, ast.ClassDef):
+                class_name = parent.name
+                break
+        
+        # 提取函数文档字符串
+        docstring = ast.get_docstring(node)
+        
+        return {
+            "file_path": self.file_path,
+            "lang": "python",
+            "func_name": func_name,
+            "class_name": class_name,
+            "params": params,
+            "return_type": return_type,
+            "func_body": func_body,
+            "docstring": docstring,
+            "start_line": node.lineno,
+            "end_line": node.end_lineno
+        }
+    
+    def _parse_java(self):
+        """
+        解析Java代码
+        注意：这里使用简单的正则解析，实际项目中建议使用专业的Java解析库
+        """
+        logger.warning("Java解析功能暂未完全实现，使用简单的正则解析")
+        # TODO: 实现Java代码的AST解析
+    
+    def _parse_go(self):
+        """
+        解析Go代码
+        注意：这里使用简单的正则解析，实际项目中建议使用专业的Go解析库
+        """
+        logger.warning("Go解析功能暂未完全实现，使用简单的正则解析")
+        # TODO: 实现Go代码的AST解析
+    
+    def _parse_javascript(self):
+        """
+        解析JavaScript/TypeScript代码
+        注意：这里使用简单的正则解析，实际项目中建议使用专业的JS解析库
+        """
+        logger.warning("JavaScript解析功能暂未完全实现，使用简单的正则解析")
+        # TODO: 实现JavaScript代码的AST解析
+    
+    def _get_func_body(self, node) -> str:
+        """
+        获取函数体代码
+        
+        Args:
+            node: AST节点
+        
+        Returns:
+            str: 函数体代码
+        """
+        try:
+            # 使用ast.unparse获取函数体代码
+            return ast.unparse(node)
+        except Exception:
+            # 降级方案：根据行号提取代码
+            lines = self.code.splitlines()
+            start_line = node.lineno - 1  # 转换为0-based索引
+            end_line = node.end_lineno  # 转换为0-based索引
+            if start_line >= 0 and end_line <= len(lines):
+                return "\n".join(lines[start_line:end_line])
+            return ""
+    
+    @staticmethod
+    def detect_language(file_path: str) -> Optional[str]:
+        """
+        根据文件扩展名检测编程语言
+        
+        Args:
+            file_path: 文件路径
+        
+        Returns:
+            Optional[str]: 编程语言
+        """
+        ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
+        
+        lang_map = {
+            ".py": "python",
+            ".java": "java",
+            ".go": "go",
+            ".js": "javascript",
+            ".ts": "typescript",
+            ".jsx": "javascript",
+            ".tsx": "typescript",
+            ".c": "c",
+            ".cpp": "cpp",
+            ".h": "c",
+            ".hpp": "cpp",
+            ".cs": "csharp",
+            ".rs": "rust",
+            ".php": "php",
+            ".rb": "ruby",
+            ".swift": "swift",
+            ".kt": "kotlin",
+            ".scala": "scala"
+        }
+        
+        return lang_map.get(ext)
+    
+    @staticmethod
+    def parse_file(file_path: str) -> List[Dict]:
+        """
+        静态方法：解析文件
+        
+        Args:
+            file_path: 文件路径
+        
+        Returns:
+            List[Dict]: 函数信息列表
+        """
+        lang = ASTParser.detect_language(file_path)
+        if not lang:
+            logger.warning(f"无法检测文件类型: {file_path}")
+            return []
+        
+        parser = ASTParser(file_path, lang)
+        return parser.parse_functions()

sync/base_sync.py

@@ -134,7 +134,7 @@ class BaseSync(ABC):
         for doc in docs:
             try:
                 llamaindex_doc = self.doc_to_llamaindex_doc(doc)
-                if len(llamaindex_doc.text.strip()) >= 100:
+                if len(llamaindex_doc.text.strip()) >= 10:
                     documents.append(llamaindex_doc)
                 else:
                     logger.warning(f"跳过过短文档 (id: {llamaindex_doc.id_})，内容长度: {len(llamaindex_doc.text)} 字符")
@@ -164,7 +164,7 @@ class BaseSync(ABC):
         from config import settings
         
         node_parser = SentenceSplitter(
-            chunk_size=settings.CHUNK_SIZE,
+            chunk_size=settings.CHUNK_SIZE, #NOTE: 从settings中获取，默认1024
             chunk_overlap=settings.CHUNK_OVERLAP
         )
         
@@ -285,7 +285,7 @@ def get_sync_class(source_type: str, db_type: str = 'mysql') -> type[BaseSync]:
     Get the appropriate sync class based on data source type
 
     Args:
-        source_type: Type of data source (database, folder)
+        source_type: Type of data source (database, folder, git)
         db_type: Type of database (mysql, dameng, etc.) - only used when source_type is 'database'
 
     Returns:
@@ -297,6 +297,7 @@ def get_sync_class(source_type: str, db_type: str = 'mysql') -> type[BaseSync]:
     from sync.mysql_sync import MySQLSync
     from sync.folder_sync import FolderSync
     from sync.dameng_sync import DaMengSync
+    from sync.git_sync import GitSync
 
     if source_type == 'database':
         # 根据数据库类型选择相应的同步类
@@ -307,5 +308,7 @@ def get_sync_class(source_type: str, db_type: str = 'mysql') -> type[BaseSync]:
             return MySQLSync
     elif source_type == 'folder':
         return FolderSync
+    elif source_type == 'git':
+        return GitSync
     else:
         raise ValueError(f"Unsupported data source type: {source_type}")

sync/git_sync.py

@@ -0,0 +1,301 @@
+"""
+Git代码库同步子类
+继承BaseSync，实现代码拉取/增量同步/函数解析
+"""
+import os
+from typing import List, Dict, Any, Set, Optional
+from datetime import datetime
+from loguru import logger
+from config import BaseDataSourceConfig, GitDataSourceConfig, settings
+from sync.base_sync import BaseSync
+from sync.ast_parser import ASTParser
+from utils.git_tool import GitTool
+from utils.func_id_generator import generate_func_unique_id
+
+
+class GitSync(BaseSync):
+    def __init__(self, config: GitDataSourceConfig, vector_store_manager=None):
+        """
+        初始化Git同步器
+        
+        Args:
+            config: Git数据源配置
+            vector_store_manager: 向量存储管理器
+        """
+        super().__init__(config, vector_store_manager)
+        self.config = config
+        # 初始化Git工具
+        self.git_tool = GitTool(
+            user_id="default",  # 暂时使用默认用户ID
+            repo_id=config.name,
+            git_config={
+                "git_url": config.git_url,
+                "branch": config.branch,
+                "ssh_key": config.ssh_key,
+                "https_token": config.https_token,
+                "local_repo_path": config.local_repo_path
+            }
+        )
+    
+    def fetch_all_documents(self) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        获取所有文档（函数）
+        
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: 函数信息列表
+        """
+        # 克隆仓库
+        self.git_tool.clone_repo()
+        
+        # 扫描仓库文件
+        func_list = []
+        support_lang = self.git_tool._detect_support_lang()
+        
+        for root, dirs, files in os.walk(self.git_tool.local_repo_path):
+            # 跳过.git目录
+            if ".git" in dirs:
+                dirs.remove(".git")
+            
+            for file in files:
+                file_path = os.path.join(root, file)
+                # 检测文件语言
+                lang = ASTParser.detect_language(file_path)
+                if lang and lang in support_lang:
+                    # 解析文件中的函数
+                    parser = ASTParser(file_path, lang)
+                    try:
+                        functions = parser.parse_functions()
+                        # 为每个函数生成doc_id并设置到字典中
+                        for func in functions:
+                            # 生成唯一的文档ID
+                            func_id = generate_func_unique_id(
+                                user_id="default",
+                                repo_id=self.config.name,
+                                branch=self.config.branch,
+                                file_path=func["file_path"],
+                                class_name=func.get("class_name"),
+                                func_name=func["func_name"]
+                            )
+                            func['id'] = func_id
+                        func_list.extend(functions)
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"解析文件失败 {file_path}: {e}")
+        
+        logger.info(f"获取到 {len(func_list)} 个函数")
+        return func_list
+    
+    def doc_to_llamaindex_doc(self, doc: Dict) -> 'Document':
+        """
+        转换函数信息为LlamaIndex Document
+        
+        Args:
+            doc: 函数信息
+        
+        Returns:
+            Document: LlamaIndex Document对象
+        """
+        from llama_index.core import Document
+        
+        # 生成函数唯一ID
+        func_id = doc.get('id')
+        
+        # 生成函数描述
+        func_desc = self.generate_func_desc(doc)
+        
+        # 创建Document对象
+        document = Document(
+            text=func_desc,  # 使用函数描述作为文本（用于向量化）
+            id_=func_id,
+            metadata={
+                "func_id": func_id,
+                "func_name": doc["func_name"],
+                "class_name": doc.get("class_name") if doc.get("class_name")!=None else "None",
+                "file_path": doc["file_path"],
+                "lang": doc["lang"],
+                "params": len(doc.get("params", [])),  # 只存储参数数量，不存储完整参数列表
+                "return_type": doc.get("return_type") if doc.get("return_type")!=None else "None",
+                "docstring": doc.get("docstring", "")[:200],  # 进一步限制文档字符串长度
+                "start_line": doc.get("start_line"),
+                "end_line": doc.get("end_line"),
+                "repo_id": self.config.name,
+                "branch": self.config.branch,
+                "func_body": doc["func_body"][:1000]  # 限制函数体长度，避免metadata过长
+            }
+        )
+        
+        return document
+    
+    def generate_func_desc(self, func_info: Dict) -> str:
+        """
+        生成函数描述
+        
+        Args:
+            func_info: 函数信息
+        
+        Returns:
+            str: 函数描述
+        """
+        # 构建函数描述
+        parts = []
+        
+        # 函数类型
+        if func_info.get("class_name"):
+            parts.append(f"{func_info['class_name']}类的{func_info['func_name']}方法")
+        else:
+            parts.append(f"{func_info['func_name']}函数")
+        
+        # 参数信息
+        params = func_info.get("params", [])
+        if params:
+            param_str = []
+            for param in params:
+                if param.get("type"):
+                    param_str.append(f"{param['name']}: {param['type']}")
+                else:
+                    param_str.append(param['name'])
+            parts.append(f"接收参数: {', '.join(param_str)}")
+        
+        # 返回值信息
+        return_type = func_info.get("return_type")
+        if return_type:
+            parts.append(f"返回类型: {return_type}")
+        
+        # 文档字符串
+        docstring = func_info.get("docstring")
+        if docstring:
+            parts.append(f"功能描述: {docstring.strip()}")
+        
+        return ". ".join(parts)
+    
+    def fetch_new_documents(self, last_sync_time=None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        获取新文档（增量同步）
+        
+        Args:
+            last_sync_time: 上次同步时间
+        
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: 新函数信息列表
+        """
+        # 检测远程更新
+        has_update, local_commit, remote_commit = self.git_tool.detect_remote_update()
+        
+        if not has_update:
+            logger.info("Git仓库无更新")
+            return []
+        
+        # 增量拉取
+        delta_files = self.git_tool.incremental_pull(local_commit, remote_commit)
+        
+        # 解析新增/修改的文件
+        func_list = []
+        for file_path in delta_files.get("ADD", []) + delta_files.get("MODIFY", []):
+            lang = ASTParser.detect_language(file_path)
+            if lang:
+                parser = ASTParser(file_path, lang)
+                try:
+                    functions = parser.parse_functions()
+                    # 为每个函数生成doc_id并设置到字典中
+                    for func in functions:
+                        # 生成唯一的文档ID
+                        func_id = generate_func_unique_id(
+                            user_id="default",
+                            repo_id=self.config.name,
+                            branch=self.config.branch,
+                            file_path=func["file_path"],
+                            class_name=func.get("class_name"),
+                            func_name=func["func_name"]
+                        )
+                        func['id'] = func_id
+                    func_list.extend(functions)
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"解析文件失败 {file_path}: {e}")
+        
+        logger.info(f"增量同步获取到 {len(func_list)} 个函数")
+        return func_list
+    
+    def get_synced_document_ids(self) -> Set[str]:
+        """
+        获取已同步的文档ID
+        
+        Returns:
+            Set[str]: 文档ID集合
+        """
+        # 从向量存储中获取已同步的函数ID
+        if not self.vector_store_manager:
+            return set()
+        
+        try:
+            # 获取所有已存在的文档ID
+            all_doc_ids = self.vector_store_manager.get_existing_doc_ids()
+            
+            # 过滤出与当前Git仓库相关的文档ID
+            synced_ids = set()
+            
+            # 获取所有文档的元数据，用于过滤
+            results = self.vector_store_manager.collection.get(include=['metadatas'])
+            metadatas = results.get('metadatas', [])
+            ids = results.get('ids', [])
+            
+            for doc_id, metadata in zip(ids, metadatas):
+                if metadata and metadata.get('repo_id') == self.config.name:
+                    synced_ids.add(doc_id)
+            
+            logger.info(f"获取到 {len(synced_ids)} 个已同步的Git函数ID")
+            return synced_ids
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"获取已同步文档ID失败: {e}")
+            return set()
+    
+    def generate_doc_id(self, identifier: str) -> str:
+        """
+        生成唯一的文档ID
+        
+        Args:
+            identifier: 文档的唯一标识符（文件路径等）
+            
+        Returns:
+            str: 唯一的文档ID
+        """
+        from utils.func_id_generator import generate_func_unique_id
+        
+        # 对于Git数据源，使用函数唯一ID生成器
+        # 假设identifier是文件路径
+        return generate_func_unique_id(
+            user_id="default",
+            repo_id=self.config.name,
+            branch=self.config.branch,
+            file_path=identifier,
+            class_name="",
+            func_name=identifier.split('/')[-1].split('.')[0]
+        )
+    
+    @staticmethod
+    def check_data_source_exists(config: BaseDataSourceConfig) -> bool:
+        """
+        检查数据源是否存在
+        
+        Args:
+            config: 数据源配置
+        
+        Returns:
+            bool: 是否存在
+        """
+        try:
+            # 尝试克隆仓库
+            git_tool = GitTool(
+                user_id="default",
+                repo_id=config.name,
+                git_config={
+                    "git_url": config.git_url,
+                    "branch": config.branch,
+                    "ssh_key": config.ssh_key,
+                    "https_token": config.https_token
+                }
+            )
+            git_tool.clone_repo()
+            logger.info(f"Git数据源检查成功: {config.name}")
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Git数据源检查失败: {e}")
+            return False

sync_service.py

@@ -197,6 +197,33 @@ class SyncService:
                         chunked_docs = self.syncer.chunk_documents(processed_docs)
                         all_chunked_docs.extend(chunked_docs)
                 
+                        # Update last sync time
+                        self.last_sync_time = datetime.now()
+                    elif self.source_config.type == "git":
+                        if not force:
+                            new_documents = []
+                            for doc in documents:
+                                # 检查服务运行状态：仅在非手动同步时检查
+                                if not is_manual and not self._running:
+                                    logger.info(f"Sync interrupted during document filtering: {self.source_name}")
+                                    return all_chunked_docs, total_docs, skipped_docs_count  # 返回结果，不退出程序
+                                
+                                doc_id = doc.get('id')
+                                if not self.vector_store_manager.document_exists(doc_id):
+                                    new_documents.append(doc)
+                                else:
+                                    skipped_docs_count += 1
+                                
+                            if not new_documents:
+                                self.last_sync_time = datetime.now()
+                                return all_chunked_docs, total_docs, skipped_docs_count
+                            documents = new_documents
+                        
+                        # Process and chunk documents
+                        processed_docs = self.syncer.process_documents(documents)
+                        chunked_docs = self.syncer.chunk_documents(processed_docs)
+                        all_chunked_docs.extend(chunked_docs)
+                
                         # Update last sync time
                         self.last_sync_time = datetime.now()
                     else:
@@ -358,7 +385,7 @@ class SyncService:
             return
         
         max_restart_attempts = 10  # Maximum number of restart attempts
-        restart_delay = 60  # Wait 60 seconds before restarting after an error
+        restart_delay = 10  # Wait 60 seconds before restarting after an error
         restart_count = 0
         
         self._running = True

utils/code_prompt_manager.py

@@ -0,0 +1,725 @@
+"""
+代码Prompt管理模块
+用于生成和管理代码相关问答的专属Prompt模板
+支持基于代码意图分类的动态Prompt选择和生成
+"""
+import json
+import re
+import sys
+import os
+from typing import Dict, Any, Optional, List, Tuple
+from enum import Enum
+from loguru import logger
+
+# 添加项目根目录到 Python 模块搜索路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+project_root = os.path.dirname(current_dir)
+if project_root not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, project_root)
+
+from utils.query_processor import CodeIntentCategory, PromptTemplateType
+from utils.prompt import (
+    INTENT_DETECTION_TEMPLATE,
+    CODE_EXPLANATION_TEMPLATE,
+    CODE_DEBUGGING_TEMPLATE,
+    CODE_GENERATION_TEMPLATE,
+    ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE,
+    CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE,
+    GENERAL_QA_TEMPLATE,
+)
+
+
+class CodePromptManager:
+    """代码Prompt管理类"""
+    
+    def __init__(self):
+        """
+        初始化代码Prompt管理器
+        """
+        self._templates = self._load_templates()
+        self._context_cache: Dict[str, List[Dict[str, str]]] = {}
+        logger.info("代码Prompt管理器初始化完成")
+    
+    def _load_templates(self) -> Dict[PromptTemplateType, str]:
+        """
+        加载Prompt模板
+        
+        Returns:
+            Dict[PromptTemplateType, str]: Prompt模板字典
+        """
+        return {
+            PromptTemplateType.CODE_EXPLANATION: CODE_EXPLANATION_TEMPLATE,
+            PromptTemplateType.CODE_DEBUGGING: CODE_DEBUGGING_TEMPLATE,
+            PromptTemplateType.CODE_GENERATION: CODE_GENERATION_TEMPLATE,
+            PromptTemplateType.ALGORITHM_EXPLANATION: ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE,
+            PromptTemplateType.CODE_OPTIMIZATION: CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE,
+            PromptTemplateType.GENERAL_QA: GENERAL_QA_TEMPLATE
+        }
+    
+    def _map_intent_to_prompt_type(self, intent_category: str) -> PromptTemplateType:
+        """
+        将代码意图分类映射到Prompt类型
+        
+        Args:
+            intent_category: 代码意图分类（字符串）
+            
+        Returns:
+            PromptTemplateType: 对应的Prompt类型
+        """
+        mapping = {
+            # 代码解释与逻辑类 -> CODE_EXPLANATION
+            "logic_explanation": PromptTemplateType.CODE_EXPLANATION,
+            "entity_introduction": PromptTemplateType.CODE_EXPLANATION,
+            "code_structure": PromptTemplateType.CODE_EXPLANATION,
+            
+            # 代码生成与实现类 -> CODE_GENERATION
+            "code_generation": PromptTemplateType.CODE_GENERATION, 
+            "boilerplate_implementation": PromptTemplateType.CODE_GENERATION,
+            
+            # 调试、优化与理论类
+            "error_debugging": PromptTemplateType.CODE_DEBUGGING,
+            "code_optimization": PromptTemplateType.CODE_OPTIMIZATION,
+            "algorithm_theory": PromptTemplateType.ALGORITHM_EXPLANATION,
+            
+            # 非代码问题 -> GENERAL_QA
+            "general_technical": PromptTemplateType.GENERAL_QA,
+            "non_technical": PromptTemplateType.GENERAL_QA,
+            "unknown": PromptTemplateType.GENERAL_QA
+        }
+        
+        return mapping.get(intent_category, PromptTemplateType.GENERAL_QA)
+    
+    def _build_conversation_history(self, history: Optional[Any]) -> str:
+        """
+        构建对话历史字符串
+        
+        Args:
+            history: 对话历史，可以是字符串或字典列表
+            
+        Returns:
+            str: 格式化的对话历史
+        """
+        if not history:
+            return "无"
+        
+        # 如果是字符串，直接返回
+        if isinstance(history, str):
+            return history
+        
+        # 如果是字典列表，格式化为字符串
+        if isinstance(history, list):
+            history_str = []
+            for item in history:
+                if isinstance(item, dict):
+                    role = item.get('role', 'user')
+                    content = item.get('content', '')
+                    if role == 'user':
+                        history_str.append(f"用户: {content}")
+                    else:
+                        history_str.append(f"助手: {content}")
+            return "\n".join(history_str)
+        
+        # 其他类型，转换为字符串
+        return str(history)
+    
+    def _extract_code_from_context(self, code_context: str) -> str:
+        """
+        从上下文中提取代码
+        
+        Args:
+            code_context: 代码上下文
+            
+        Returns:
+            str: 提取的代码
+        """
+        if not code_context:
+            return "无"
+        
+        # 尝试提取代码块
+        code_blocks = re.findall(r'```[\w]*\n[\s\S]*?```', code_context)
+        if code_blocks:
+            # 提取所有代码块并合并
+            extracted_code = []
+            for block in code_blocks:
+                # 提取语言标记
+                lang_match = re.match(r'```([\w]*)\n', block)
+                language = lang_match.group(1) if lang_match else ""
+                
+                # 去除代码块标记
+                code = re.sub(r'```[\w]*\n|```', '', block)
+                code = code.strip()
+                
+                if code:
+                    if language:
+                        extracted_code.append(f"语言: {language}\n{code}")
+                    else:
+                        extracted_code.append(code)
+            
+            return "\n\n".join(extracted_code)
+        
+        # 如果没有代码块标记，尝试提取看起来像代码的部分
+        # 查找连续的多行代码（以缩进或常见代码关键字开头）
+        lines = code_context.split('\n')
+        code_lines = []
+        in_code = False
+        
+        for line in lines:
+            # 检查是否是代码行
+            line_stripped = line.strip()
+            if (line_stripped and 
+                (line.startswith('    ') or line.startswith('\t') or  # 缩进
+                 line_stripped.startswith('def ') or line_stripped.startswith('class ') or  # Python关键字
+                 line_stripped.startswith('import ') or line_stripped.startswith('from ') or  # 导入
+                 line_stripped.startswith('if ') or line_stripped.startswith('for ') or  # 控制流
+                 line_stripped.startswith('while ') or line_stripped.startswith('try ') or
+                 line_stripped.startswith('except ') or line_stripped.startswith('finally ') or
+                 line_stripped.startswith('return ') or line_stripped.startswith('print(') or
+                 line_stripped.startswith('// ') or line_stripped.startswith('# ') or  # 注释
+                 line_stripped.endswith(';') or  # 分号结尾（如Java、C++等）
+                 line_stripped.startswith('{') or line_stripped.startswith('}') or  # 大括号
+                 re.match(r'^[\w_]+\s*=\s*', line_stripped) or  # 变量赋值
+                 re.match(r'^[\w_]+\s*\(.*\)\s*\{{?', line_stripped))):  # 函数定义
+                code_lines.append(line)
+                in_code = True
+            elif in_code and line.strip() == '':
+                # 保留代码中的空行
+                code_lines.append(line)
+            elif in_code and len(code_lines) > 3:
+                # 如果已经收集了多行代码，并且遇到非代码行，停止收集
+                break
+            else:
+                # 非代码行，重置
+                code_lines = []
+                in_code = False
+        
+        if len(code_lines) > 3:
+            return "\n".join(code_lines)
+        
+        return code_context
+    
+    def _format_code_block(self, code: str, language: str = "") -> str:
+        """
+        格式化代码块，提高显示质量
+        
+        Args:
+            code: 代码内容
+            language: 代码语言
+            
+        Returns:
+            str: 格式化的代码块
+        """
+        if not code:
+            return ""
+        
+        # 添加语言标记
+        lang_tag = language if language else ""
+        
+        # 确保代码块格式正确
+        formatted_code = f"```{lang_tag}\n{code}\n```"
+        
+        return formatted_code
+    
+    def _build_enhanced_context(self, retrieved_results: List[Dict[str, Any]], intent_result: Optional[Dict[str, Any]]) -> str:
+        """
+        根据意图和检索结果构建增强的上下文
+        
+        Args:
+            retrieved_results: 检索结果列表，每个元素包含 id、text 和 metadata
+            intent_result: 意图识别结果
+            
+        Returns:
+            str: 增强的上下文
+        """
+        if not retrieved_results:
+            return "未找到相关参考信息"
+        
+        context_parts = []
+        intent = intent_result.get('intent', '') if intent_result else ''
+        
+        for result in retrieved_results:
+            metadata = result.get('metadata', {})
+            text = result.get('text', '')
+            result_id = result.get('id', 1)
+            
+            # 提取所有 metadata 字段
+            func_id = metadata.get('func_id', '')
+            func_name = metadata.get('func_name', '')
+            class_name = metadata.get('class_name', 'None')
+            file_path = metadata.get('file_path', '')
+            lang = metadata.get('lang', '')
+            params = metadata.get('params', 0)
+            return_type = metadata.get('return_type', 'None')
+            docstring = metadata.get('docstring', '')
+            start_line = metadata.get('start_line', '')
+            end_line = metadata.get('end_line', '')
+            repo_id = metadata.get('repo_id', '')
+            branch = metadata.get('branch', '')
+            func_body = metadata.get('func_body', '')
+            
+            # 根据意图构建不同的上下文
+            if intent == "code_understanding":
+                # 代码理解意图，强调语言、函数名、类名、参数、返回类型和函数体
+                context_part = f"【参考信息{result_id}】这是由{lang}实现的函数{func_name}"
+                if class_name and class_name != "None":
+                    context_part += f"，属于{class_name}类"
+                context_part += f"，它接收{params}个参数，返回类型为{return_type}"
+                if docstring:
+                    context_part += f"。函数说明：{docstring}"
+                context_part += f"\n文件路径：{file_path}，位置：{start_line}-{end_line}\n"
+                context_part += f"具体实现：\n{func_body}\n"
+                context_part += f"仓库：{repo_id}，分支：{branch}\n"
+                context_part += f"原始文本：\n{text}"
+            elif intent == "code_modification":
+                # 代码修改意图，强调文件路径、位置和函数体
+                context_part = f"【参考信息{result_id}】需要修改的代码位于文件：{file_path}，位置：{start_line}-{end_line}"
+                context_part += f"\n函数名：{func_name}"
+                if class_name and class_name != "None":
+                    context_part += f"（{class_name}类）"
+                context_part += f"，由{lang}实现\n"
+                context_part += f"函数签名：接收{params}个参数，返回类型为{return_type}\n"
+                if docstring:
+                    context_part += f"函数说明：{docstring}\n"
+                context_part += f"具体实现：\n{func_body}\n"
+                context_part += f"仓库：{repo_id}，分支：{branch}\n"
+                context_part += f"原始文本：\n{text}"
+            elif intent == "functionality_question":
+                # 功能询问意图，强调函数名、文档、参数和返回类型
+                context_part = f"【参考信息{result_id}】函数{func_name}"
+                if class_name and class_name != "None":
+                    context_part += f"（{class_name}类）"
+                context_part += f"的功能说明：\n{docstring}\n"
+                context_part += f"由{lang}实现，接收{params}个参数，返回类型为{return_type}\n"
+                context_part += f"文件路径：{file_path}，位置：{start_line}-{end_line}\n"
+                context_part += f"具体实现：\n{func_body}\n"
+                context_part += f"仓库：{repo_id}，分支：{branch}\n"
+                context_part += f"原始文本：\n{text}"
+            else:
+                # 其他意图，综合所有信息
+                context_part = f"【参考信息{result_id}】（来源：{file_path}）"
+                context_part += f"\n函数：{func_name}"
+                if class_name and class_name != "None":
+                    context_part += f"（{class_name}类）"
+                context_part += f"，语言：{lang}\n"
+                context_part += f"参数：{params}个，返回类型：{return_type}\n"
+                if docstring:
+                    context_part += f"说明：{docstring}\n"
+                context_part += f"位置：{start_line}-{end_line}\n"
+                context_part += f"仓库：{repo_id}，分支：{branch}\n"
+                context_part += f"实现：\n{func_body}\n"
+                context_part += f"原始文本：\n{text}"
+            
+            context_parts.append(context_part)
+        
+        return "\n\n".join(context_parts)
+    
+    def generate_prompt(
+        self,
+        user_query: str,
+        intent_category: CodeIntentCategory,
+        code_context: Optional[str] = None,
+        conversation_history: Optional[List[Dict[str, str]]] = None,
+        error_message: Optional[str] = None,
+        target_language: Optional[str] = None,
+        user_requirement: Optional[str] = None
+    ) -> str:
+        """
+        生成代码专用Prompt
+        
+        Args:
+            user_query: 用户问题
+            intent_category: 代码意图分类
+            code_context: 代码上下文
+            conversation_history: 对话历史
+            error_message: 错误信息（仅Bug修复场景）
+            target_language: 目标编程语言（仅代码生成场景）
+            user_requirement: 用户需求（仅代码生成场景）
+            
+        Returns:
+            str: 生成的Prompt
+        """
+        try:
+            logger.info(f"生成代码Prompt，意图分类: {intent_category}")
+            
+            # 映射意图到Prompt类型
+            prompt_type = self._map_intent_to_prompt_type(intent_category)
+            logger.info(f"选择Prompt类型: {prompt_type}")
+            
+            # 获取对应模板
+            template = self._templates.get(prompt_type)
+            if not template:
+                logger.warning(f"未找到对应Prompt模板: {prompt_type}")
+                template = self._templates[PromptTemplateType.GENERAL_QA]
+            
+            # 准备参数
+            params = {
+                "user_query": user_query,
+                "code_context": code_context or "无",
+                "conversation_history": self._build_conversation_history(conversation_history),
+                "error_message": error_message or "无",
+                "target_language": target_language or "根据上下文判断",
+                "user_requirement": user_requirement or user_query,
+                "algorithm_code": self._extract_code_from_context(code_context) if code_context else "无"
+            }
+            
+            # 填充模板
+            prompt = template
+            for key, value in params.items():
+                placeholder = f"{{{key}}}"
+                prompt = prompt.replace(placeholder, value)
+            
+            logger.info(f"Prompt生成完成，长度: {len(prompt)}字符")
+            return prompt
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"生成Prompt失败: {e}")
+            # 返回通用模板
+            return self._templates[PromptTemplateType.GENERAL_QA].format(
+                user_query=user_query,
+                code_context=code_context or "无",
+                conversation_history=self._build_conversation_history(conversation_history),
+                error_message="无",
+                target_language="根据上下文判断",
+                user_requirement=user_query,
+                algorithm_code="无"
+            )
+    
+    def generate_dynamic_prompt(
+        self,
+        user_query: str,
+        intent_result: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+        code_context: Optional[str] = None,
+        conversation_history: Optional[List[Dict[str, str]]] = None,
+        **kwargs
+    ) -> str:
+        """
+        生成动态Prompt（基于意图识别结果）
+        
+        Args:
+            user_query: 用户问题
+            intent_result: 意图识别结果
+            code_context: 代码上下文
+            conversation_history: 对话历史
+            **kwargs: 其他参数
+            
+        Returns:
+            str: 生成的动态Prompt
+        """
+        try:
+            if intent_result:
+                # 从意图结果中提取分类
+                category_str = intent_result.get('category', 'unknown')
+                # 直接使用category_str，因为CodeIntentCategory是一个普通的类，不是枚举类型
+                intent_category = category_str
+            else:
+                # 默认使用通用分类
+                intent_category = CodeIntentCategory.UNKNOWN
+            
+            # 提取其他参数
+            error_message = kwargs.get('error_message')
+            target_language = kwargs.get('target_language')
+            user_requirement = kwargs.get('user_requirement')
+            retrieved_results = kwargs.get('retrieved_results', [])
+            
+            # 根据意图和 retrieved_results 构建增强的上下文
+            enhanced_context = code_context
+            if retrieved_results:
+                enhanced_context = self._build_enhanced_context(retrieved_results, intent_result)
+            
+            # 生成Prompt
+            return self.generate_prompt(
+                user_query=user_query,
+                intent_category=intent_category,
+                code_context=enhanced_context,
+                conversation_history=conversation_history,
+                error_message=error_message,
+                target_language=target_language,
+                user_requirement=user_requirement
+            )
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"生成动态Prompt失败: {e}")
+            # 返回通用Prompt
+            return self._templates[PromptTemplateType.GENERAL_QA].format(
+                user_query=user_query,
+                code_context=code_context or "无",
+                conversation_history=self._build_conversation_history(conversation_history),
+                error_message="无",
+                target_language="根据上下文判断",
+                user_requirement=user_query,
+                algorithm_code="无"
+            )
+    
+    def optimize_prompt(
+        self,
+        prompt: str,
+        max_length: int = 4000,
+        preserve_structure: bool = True
+    ) -> str:
+        """
+        优化Prompt长度
+        
+        Args:
+            prompt: 原始Prompt
+            max_length: 最大长度
+            preserve_structure: 是否保留结构
+            
+        Returns:
+            str: 优化后的Prompt
+        """
+        if len(prompt) <= max_length:
+            return prompt
+        
+        logger.warning(f"Prompt过长 ({len(prompt)} > {max_length})，需要优化")
+        
+        if preserve_structure:
+            # 保留结构，只优化内容部分
+            # 1. 保留角色设定和核心指令
+            # 2. 精简分析要求
+            # 3. 缩短代码上下文
+            
+            # 提取角色设定和核心指令
+            role_match = re.search(r'# 角色设定[\s\S]*?# 核心指令[\s\S]*?\n', prompt)
+            if role_match:
+                role_section = role_match.group(0)
+            else:
+                role_section = ""
+            
+            # 提取分析要求
+            req_match = re.search(r'# 分析要求[\s\S]*?(?=# |$)', prompt)
+            if req_match:
+                req_section = req_match.group(0)
+                # 精简分析要求
+                req_lines = req_section.split('\n')
+                # 只保留前3条要求
+                req_section = '\n'.join(req_lines[:4])  # 保留标题和前3条
+            else:
+                req_section = ""
+            
+            # 提取其他部分
+            rest_match = re.search(r'# (代码上下文|错误信息|对话历史|用户问题|输出格式)[\s\S]*$', prompt)
+            if rest_match:
+                rest_section = rest_match.group(0)
+                # 缩短代码上下文
+                if '# 代码上下文' in rest_section:
+                    code_match = re.search(r'# 代码上下文[\s\S]*?(?=# |$)', rest_section)
+                    if code_match:
+                        code_section = code_match.group(0)
+                        # 只保留前500个字符
+                        if len(code_section) > 600:
+                            code_lines = code_section.split('\n')
+                            if len(code_lines) > 3:
+                                # 保留标题和前几行
+                                code_section = '\n'.join(code_lines[:2]) + '\n...\n(代码已截断)' 
+                        rest_section = rest_section.replace(code_match.group(0), code_section)
+            else:
+                rest_section = ""
+            
+            optimized = role_section + '\n' + req_section + '\n' + rest_section
+            
+            if len(optimized) > max_length:
+                # 进一步缩短
+                optimized = optimized[:max_length - 3] + '...'
+                
+        else:
+            # 直接截断
+            optimized = prompt[:max_length - 3] + '...'
+        
+        logger.info(f"Prompt优化完成，长度: {len(optimized)}字符")
+        return optimized
+    
+    def save_prompt_template(
+        self,
+        template_type: PromptTemplateType,
+        template_content: str,
+        description: Optional[str] = None
+    ) -> bool:
+        """
+        保存自定义Prompt模板
+        
+        Args:
+            template_type: Prompt类型
+            template_content: 模板内容
+            description: 模板描述
+            
+        Returns:
+            bool: 保存是否成功
+        """
+        try:
+            # 这里可以扩展为持久化存储
+            # 目前只是在内存中更新
+            self._templates[template_type] = template_content
+            logger.info(f"保存Prompt模板成功: {template_type.value}")
+            return True
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"保存Prompt模板失败: {e}")
+            return False
+    
+    def get_prompt_template(self, template_type: PromptTemplateType) -> Optional[str]:
+        """
+        获取Prompt模板
+        
+        Args:
+            template_type: Prompt类型
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: 模板内容
+        """
+        return self._templates.get(template_type)
+    
+    def list_available_templates(self) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        列出可用的Prompt模板
+        
+        Returns:
+            List[Dict[str, Any]]: 模板列表
+        """
+        templates = []
+        for template_type, content in self._templates.items():
+            templates.append({
+                "type": template_type.value,
+                "name": template_type.name,
+                "length": len(content),
+                "sample": content[:100] + "..." if len(content) > 100 else content
+            })
+        return templates
+
+
+# 全局Prompt管理器实例
+_prompt_manager = None
+
+def get_prompt_manager() -> CodePromptManager:
+    """
+    获取全局Prompt管理器实例
+    
+    Returns:
+        CodePromptManager: Prompt管理器实例
+    """
+    global _prompt_manager
+    if _prompt_manager is None:
+        _prompt_manager = CodePromptManager()
+    return _prompt_manager
+
+
+def generate_code_prompt(
+    user_query: str,
+    intent_category: CodeIntentCategory,
+    code_context: Optional[str] = None,
+    conversation_history: Optional[List[Dict[str, str]]] = None,
+    **kwargs
+) -> str:
+    """
+    生成代码专用Prompt
+    
+    Args:
+        user_query: 用户问题
+        intent_category: 代码意图分类
+        code_context: 代码上下文
+        conversation_history: 对话历史
+        **kwargs: 其他参数
+        
+    Returns:
+        str: 生成的Prompt
+    """
+    manager = get_prompt_manager()
+    return manager.generate_prompt(
+        user_query=user_query,
+        intent_category=intent_category,
+        code_context=code_context,
+        conversation_history=conversation_history,
+        **kwargs
+    )
+
+
+def generate_dynamic_code_prompt(
+    user_query: str,
+    intent_result: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    code_context: Optional[str] = None,
+    conversation_history: Optional[List[Dict[str, str]]] = None,
+    **kwargs
+) -> str:
+    """
+    生成动态代码Prompt
+    
+    Args:
+        user_query: 用户问题
+        intent_result: 意图识别结果
+        code_context: 代码上下文
+        conversation_history: 对话历史
+        **kwargs: 其他参数
+        
+    Returns:
+        str: 生成的动态Prompt
+    """
+    manager = get_prompt_manager()
+    return manager.generate_dynamic_prompt(
+        user_query=user_query,
+        intent_result=intent_result,
+        code_context=code_context,
+        conversation_history=conversation_history,
+        **kwargs
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    """测试代码"""
+    import asyncio
+    from utils.code_intent import CodeIntentDetector
+    
+    async def test_prompt_generation():
+        """测试Prompt生成"""
+        print("=" * 80)
+        print("测试代码Prompt生成")
+        print("=" * 80)
+        
+        # 初始化管理器
+        manager = CodePromptManager()
+        detector = CodeIntentDetector()
+        
+        # 测试用例
+        test_cases = [
+            {
+                "query": "这个函数是做什么的？如何使用它？",
+                "code": "def calculate_factorial(n):\n    if n <= 1:\n        return 1\n    return n * calculate_factorial(n-1)",
+                "category": CodeIntentCategory.ENTITY_INTRODUCTION
+            },
+            {
+                "query": "为什么会报语法错误？",
+                "code": "for i in range(10)\n    print(i)",
+                "error": "SyntaxError: invalid syntax",
+                "category": CodeIntentCategory.ERROR_DEBUGGING
+            },
+            {
+                "query": "如何实现快速排序算法？",
+                "category": CodeIntentCategory.CODE_GENERATION
+            },
+            {
+                "query": "如何优化这段代码的性能？",
+                "code": "def slow_function():\n    result = []\n    for i in range(100000):\n        result.append(i * 2)\n    return result",
+                "category": CodeIntentCategory.CODE_OPTIMIZATION
+            }
+        ]
+        
+        for i, test_case in enumerate(test_cases):
+            print(f"\n测试用例 {i+1}: {test_case['query']}")
+            print("-" * 60)
+            
+            # 生成Prompt
+            prompt = manager.generate_prompt(
+                user_query=test_case['query'],
+                intent_category=test_case['category'],
+                code_context=test_case.get('code'),
+                error_message=test_case.get('error')
+            )
+            
+            # 打印结果
+            print(f"Prompt类型: {manager._map_intent_to_prompt_type(test_case['category']).value}")
+            print(f"Prompt长度: {len(prompt)}字符")
+            print("\nPrompt内容:")
+            print(prompt[:300] + "..." if len(prompt) > 300 else prompt)
+            print("-" * 60)
+        
+        print("\n" + "=" * 80)
+        print("测试完成")
+        print("=" * 80)
+    
+    asyncio.run(test_prompt_generation())

utils/func_id_generator.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+"""
+函数全局唯一ID生成工具类
+按用户/仓库/分支/文件/函数生成唯一ID
+"""
+import os
+from typing import Optional, Dict
+from config import settings
+
+
+def generate_func_unique_id(
+    user_id: str, 
+    repo_id: str, 
+    branch: str, 
+    file_path: str, 
+    class_name: Optional[str], 
+    func_name: str
+) -> str:
+    """
+    生成函数全局唯一ID
+    
+    Args:
+        user_id: 用户ID
+        repo_id: 仓库ID
+        branch: 分支名
+        file_path: 文件路径
+        class_name: 类名
+        func_name: 函数名
+    
+    Returns:
+        str: 函数唯一ID
+    """
+    # 类名为None则使用空字符串
+    class_name = class_name if class_name else "None"
+    
+    # 直接使用文件路径的绝对路径部分，确保唯一性
+    # 替换路径分隔符为下划线
+    file_path = file_path.split(os.sep)[3:]
+    file_path = "_".join(file_path)
+    normalized_file_path = file_path.replace(os.sep, "_")
+    
+    # 生成唯一ID
+    unique_id = f"{user_id}_{repo_id}_{branch}_{normalized_file_path}_{class_name}_{func_name}"
+    
+    # 替换特殊字符，避免ChromaDB主键冲突
+    unique_id = unique_id.replace("/", "_").replace("\\", "_").replace(":", "_").replace(" ", "_")
+    
+    return unique_id
+
+
+def parse_func_unique_id(func_id: str) -> Dict[str, str]:
+    """
+    解析函数唯一ID
+    
+    Args:
+        func_id: 函数唯一ID
+    
+    Returns:
+        Dict[str, str]: 解析后的信息
+    """
+    parts = func_id.split("_")
+    if len(parts) < 6:
+        raise Exception(f"无效的函数ID格式: {func_id}")
+    
+    # 解析各部分
+    user_id = parts[0]
+    repo_id = parts[1]
+    branch = parts[2]
+    
+    # 解析文件路径（可能包含下划线）
+    # 从第3个部分开始，到倒数第2个部分结束
+    file_path_parts = parts[3:-2]
+    file_path = "_".join(file_path_parts).replace("_", os.sep)
+    
+    class_name = parts[-2]
+    if class_name == "None":
+        class_name = None
+    
+    func_name = parts[-1]
+    
+    return {
+        "user_id": user_id,
+        "repo_id": repo_id,
+        "branch": branch,
+        "file_path": file_path,
+        "class_name": class_name,
+        "func_name": func_name
+    }
+
+
+def get_repo_path_from_func_id(func_id: str) -> str:
+    """
+    从函数ID获取仓库路径
+    
+    Args:
+        func_id: 函数唯一ID
+    
+    Returns:
+        str: 仓库路径
+    """
+    info = parse_func_unique_id(func_id)
+    return os.path.join(settings.GIT_LOCAL_STORAGE_ROOT, info["user_id"], info["repo_id"])
+
+
+def get_file_path_from_func_id(func_id: str) -> str:
+    """
+    从函数ID获取文件路径
+    
+    Args:
+        func_id: 函数唯一ID
+    
+    Returns:
+        str: 文件路径
+    """
+    info = parse_func_unique_id(func_id)
+    repo_path = get_repo_path_from_func_id(func_id)
+    return os.path.join(repo_path, info["file_path"])

utils/git_tool.py

@@ -0,0 +1,324 @@
+"""
+Git命令封装工具类
+实现Git仓库的克隆、更新检测、增量拉取等功能
+"""
+import subprocess
+import os
+from typing import Tuple, Dict, List
+from loguru import logger
+from config import settings
+
+
+class GitTool:
+    def __init__(self, user_id: str = "test", repo_id: str = "test", git_config: dict = None, 
+                 git_url: str = None, branch: str = None, protocol: str = None, 
+                 https_token: str = None, ssh_key: str = None, local_repo_path: str = None):
+        """
+        初始化Git工具类
+        
+        Args:
+            user_id: 用户ID
+            repo_id: 仓库ID
+            git_config: Git配置信息
+            git_url: Git仓库URL（直接参数，优先级高于git_config）
+            branch: Git分支（直接参数，优先级高于git_config）
+            protocol: Git协议（直接参数，优先级高于git_config）
+            https_token: HTTPS令牌（直接参数，优先级高于git_config）
+            ssh_key: SSH密钥（直接参数，优先级高于git_config）
+            local_repo_path: 本地仓库路径（直接参数，优先级高于git_config）
+        """
+        self.user_id = user_id
+        self.repo_id = repo_id
+        
+        # 优先使用直接参数，如果没有则使用git_config
+        if git_config:
+            self.git_url = git_url or git_config.get("git_url")
+            self.branch = branch or git_config.get("branch", settings.GIT_DEFAULT_BRANCH)
+            self.protocol = protocol or git_config.get("protocol", "https")
+            self.ssh_key = ssh_key or git_config.get("ssh_key")
+            self.https_token = https_token or git_config.get("https_token")
+            # 本地结构化存储路径
+            self.local_repo_path = local_repo_path or git_config.get("local_repo_path")
+        else:
+            self.git_url = git_url
+            self.branch = branch or settings.GIT_DEFAULT_BRANCH
+            self.protocol = protocol or "https"
+            self.ssh_key = ssh_key
+            self.https_token = https_token
+            self.local_repo_path = local_repo_path
+        
+        if not self.local_repo_path:
+            self.local_repo_path = os.path.join(settings.GIT_LOCAL_STORAGE_ROOT, user_id, repo_id)
+        # 初始化Git环境
+        self._init_git_env()
+    
+    def _init_git_env(self):
+        """
+        初始化Git环境（SSH密钥配置）
+        """
+        if self.ssh_key:
+            # 解密SSH私钥，写入临时文件，配置Git SSH
+            ssh_key_path = f"/tmp/ssh_key_{self.user_id}_{self.repo_id}"
+            with open(ssh_key_path, "w") as f:
+                f.write(self.ssh_key)
+                if not self.ssh_key.endswith('\n'):
+                    f.write('\n')
+            os.chmod(ssh_key_path, 0o600)
+            os.environ["GIT_SSH_COMMAND"] = f"ssh -i {ssh_key_path} -o StrictHostKeyChecking=no"
+    
+    def clone_repo(self) -> bool:
+        """
+        克隆Git仓库
+        
+        Returns:
+            bool: 是否成功克隆
+        """
+        if not os.path.exists(self.local_repo_path):
+            os.makedirs(os.path.dirname(self.local_repo_path), exist_ok=True)
+            # 执行git clone命令
+            cmd = [
+                "git", "clone", "--single-branch",
+                "--branch", self.branch, self.git_url, self.local_repo_path
+            ]
+            logger.info(f"执行Git克隆命令: {' '.join(cmd)}")
+            res = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
+            if res.returncode != 0:
+                logger.error(f"Git克隆失败: {res.stderr}")
+                raise Exception(f"Git克隆失败: {res.stderr}")
+            # 克隆后校验
+            self._check_repo_integrity()
+            logger.info(f"Git仓库克隆成功: {self.local_repo_path}")
+            return True
+        logger.info(f"Git仓库已存在: {self.local_repo_path}")
+        return False
+    
+    def _check_repo_integrity(self):
+        """
+        仓库完整性校验（git fsck）+ 支持的编程语言检测
+        """
+        # 执行git fsck
+        try:
+            subprocess.run(["git", "fsck"], cwd=self.local_repo_path, check=True, capture_output=True, text=True)
+            logger.info(f"Git仓库完整性校验成功: {self.local_repo_path}")
+        except subprocess.CalledProcessError as e:
+            logger.warning(f"Git仓库完整性校验失败: {e.stderr}")
+        
+        # 扫描文件类型，记录支持的编程语言
+        support_lang = self._detect_support_lang()
+        logger.info(f"检测到支持的编程语言: {support_lang}")
+        return support_lang
+    
+    def _detect_support_lang(self) -> List[str]:
+        """
+        检测仓库支持的编程语言
+        
+        Returns:
+            List[str]: 支持的编程语言列表
+        """
+        lang_extensions = {
+            "python": [".py"],
+            "java": [".java"],
+            "go": [".go"],
+            "javascript": [".js", ".jsx"],
+            "typescript": [".ts", ".tsx"],
+            "c": [".c", ".h"],
+            "cpp": [".cpp", ".hpp", ".cc"],
+            "csharp": [".cs"],
+            "rust": [".rs"],
+            "php": [".php"],
+            "ruby": [".rb"],
+            "swift": [".swift"],
+            "kotlin": [".kt"],
+            "scala": [".scala"]
+        }
+        
+        support_lang = []
+        for root, dirs, files in os.walk(self.local_repo_path):
+            # 跳过.git目录
+            if ".git" in dirs:
+                dirs.remove(".git")
+            # 跳过其他常见的非代码目录
+            dirs_to_skip = ["node_modules", "venv", "dist", "build", "__pycache__"]
+            dirs[:] = [d for d in dirs if d not in dirs_to_skip]
+            
+            for file in files:
+                for lang, extensions in lang_extensions.items():
+                    if any(file.endswith(ext) for ext in extensions):
+                        if lang not in support_lang:
+                            support_lang.append(lang)
+                        break
+        
+        return support_lang
+    
+    def detect_remote_update(self) -> Tuple[bool, str, str]:
+        """
+        远程更新检测
+        
+        Returns:
+            Tuple[bool, str, str]: (是否有更新, 本地commit ID, 远程commit ID)
+        """
+        # 确保仓库存在
+        if not os.path.exists(self.local_repo_path):
+            raise Exception(f"Git仓库不存在: {self.local_repo_path}")
+        
+        # 拉取远程commit记录
+        try:
+            subprocess.run(["git", "fetch", "origin", f"{self.branch}:{self.branch}"], 
+                          cwd=self.local_repo_path, check=True, capture_output=True, text=True)
+        except subprocess.CalledProcessError as e:
+            logger.error(f"Git fetch失败: {e.stderr}")
+            raise
+        
+        # 获取本地/远程commit ID
+        local_commit = subprocess.run(["git", "rev-parse", "HEAD"], 
+                                     cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        remote_commit = subprocess.run(["git", "rev-parse", f"origin/{self.branch}"], 
+                                      cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        
+        has_update = local_commit != remote_commit
+        logger.info(f"Git更新检测: 本地={local_commit[:7]}, 远程={remote_commit[:7]}, 有更新={has_update}")
+        return has_update, local_commit, remote_commit
+    
+    def incremental_pull(self, local_commit: str, remote_commit: str) -> Dict[str, List[str]]:
+        """
+        增量拉取代码+解析文件变更
+        
+        Args:
+            local_commit: 本地commit ID
+            remote_commit: 远程commit ID
+        
+        Returns:
+            Dict[str, List[str]]: 文件变更集
+        """
+        # 快进合并到远程最新版本
+        try:
+            subprocess.run(["git", "merge", "--ff-only", f"origin/{self.branch}"], 
+                          cwd=self.local_repo_path, check=True, capture_output=True, text=True)
+            logger.info(f"Git快进合并成功: {self.branch}")
+        except subprocess.CalledProcessError as e:
+            logger.error(f"Git合并失败: {e.stderr}")
+            raise
+        
+        # 提取增量commit的文件变更
+        delta_commits = subprocess.run(["git", "log", "--pretty=format:%H", f"{local_commit}..{remote_commit}"], 
+                                      cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.split()
+        
+        # 解析文件变更为ADD/MODIFY/DELETE
+        delta_files = self._parse_delta_files(delta_commits)
+        logger.info(f"Git增量变更: ADD={len(delta_files['ADD'])}, MODIFY={len(delta_files['MODIFY'])}, DELETE={len(delta_files['DELETE'])}")
+        return delta_files
+    
+    def _parse_delta_files(self, delta_commits: List[str]) -> Dict[str, List[str]]:
+        """
+        解析文件变更集
+        
+        Args:
+            delta_commits: 增量commit列表
+        
+        Returns:
+            Dict[str, List[str]]: 文件变更集
+        """
+        add_files, modify_files, delete_files = [], [], []
+        
+        for commit in delta_commits:
+            # git show --name-status 获取文件变更
+            res = subprocess.run(["git", "show", "--name-status", commit], 
+                                cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout
+            
+            for line in res.splitlines():
+                if not line:
+                    continue
+                # 解析状态和文件路径
+                if "\t" in line:
+                    status, file_path = line.split("\t", 1)
+                    full_path = os.path.join(self.local_repo_path, file_path)
+                    if status == "A":
+                        add_files.append(full_path)
+                    elif status == "M":
+                        modify_files.append(full_path)
+                    elif status == "D":
+                        delete_files.append(full_path)
+        
+        # 去重并返回
+        return {
+            "ADD": list(set(add_files)),
+            "MODIFY": list(set(modify_files)),
+            "DELETE": list(set(delete_files))
+        }
+    
+    def get_current_commit(self) -> str:
+        """
+        获取当前commit ID
+        
+        Returns:
+            str: 当前commit ID
+        """
+        if not os.path.exists(self.local_repo_path):
+            raise Exception(f"Git仓库不存在: {self.local_repo_path}")
+        
+        commit_id = subprocess.run(["git", "rev-parse", "HEAD"], 
+                                  cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        return commit_id
+    
+    def get_repo_info(self) -> Dict[str, str]:
+        """
+        获取仓库信息
+        
+        Returns:
+            Dict[str, str]: 仓库信息
+        """
+        if not os.path.exists(self.local_repo_path):
+            raise Exception(f"Git仓库不存在: {self.local_repo_path}")
+        
+        # 获取仓库URL
+        remote_url = subprocess.run(["git", "config", "--get", "remote.origin.url"], 
+                                   cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        
+        # 获取当前分支
+        current_branch = subprocess.run(["git", "rev-parse", "--abbrev-ref", "HEAD"], 
+                                       cwd=self.local_repo_path, capture_output=True, text=True).stdout.strip()
+        
+        # 获取当前commit
+        current_commit = self.get_current_commit()
+        
+        return {
+            "remote_url": remote_url,
+            "current_branch": current_branch,
+            "current_commit": current_commit,
+            "local_path": self.local_repo_path
+        }
+    
+    def test_connection(self) -> bool:
+        """
+        测试Git连接
+        
+        Returns:
+            bool: 是否连接成功
+        """
+        if not self.git_url:
+            raise Exception("Git仓库URL未设置")
+        
+        logger.info(f"测试Git连接: {self.git_url}")
+        
+        # 尝试执行git ls-remote命令来测试连接
+        try:
+            cmd = ["git", "ls-remote", "--heads", self.git_url, f"refs/heads/{self.branch}"]
+            logger.info(f"执行Git连接测试命令: {' '.join(cmd)}")
+            
+            res = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
+            
+            if res.returncode == 0:
+                # 检查输出是否包含预期的分支信息
+                if self.branch in res.stdout:
+                    logger.info("Git连接测试成功！")
+                    return True
+                else:
+                    logger.warning(f"Git连接测试失败：分支 {self.branch} 不存在")
+                    return False
+            else:
+                logger.error(f"Git连接测试失败: {res.stderr}")
+                return False
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Git连接测试异常: {e}")
+            return False

utils/prompt/__init__.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+"""Prompt模板包"""
+
+from .intent_detector import INTENT_DETECTION_TEMPLATE
+from .answer_generator import (
+    CODE_EXPLANATION_TEMPLATE,
+    CODE_DEBUGGING_TEMPLATE,
+    CODE_GENERATION_TEMPLATE,
+    ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE,
+    CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE,
+    GENERAL_QA_TEMPLATE
+)
+from .integrated_query_processing import INTEGRATED_QUERY_PROCESSING_TEMPLATE
+
+__all__ = [
+    "INTENT_DETECTION_TEMPLATE",
+    "CODE_EXPLANATION_TEMPLATE",
+    "CODE_DEBUGGING_TEMPLATE",
+    "CODE_GENERATION_TEMPLATE",
+    "ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE",
+    "CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE",
+    "GENERAL_QA_TEMPLATE",
+    "INTEGRATED_QUERY_PROCESSING_TEMPLATE"
+]

utils/prompt/answer_generator/__init__.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+"""答案生成相关的Prompt模板"""
+
+from .code_explanation import CODE_EXPLANATION_TEMPLATE
+from .code_generation import CODE_GENERATION_TEMPLATE
+from .algorithm_explanation import ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE
+from .code_debugging import CODE_DEBUGGING_TEMPLATE
+from .code_optimization import CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE
+from .general_qa import GENERAL_QA_TEMPLATE
+
+__all__ = [
+    "CODE_EXPLANATION_TEMPLATE",
+    "CODE_DEBUGGING_TEMPLATE",
+    "CODE_GENERATION_TEMPLATE",
+    "ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE",
+    "CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE",
+    "GENERAL_QA_TEMPLATE"
+]

utils/prompt/answer_generator/algorithm_explanation.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""算法解释相关的Prompt模板"""
+
+ALGORITHM_EXPLANATION_TEMPLATE = """# 角色设定
+你是一位算法专家，擅长深入解析算法原理和实现，能够根据不同类型的问题提供精准的专业解答。
+
+## 核心指令
+请基于提供的算法代码、上下文和问题类型，为用户提供详细、专业的算法分析。
+
+## 分析要求（根据问题类型调整重点）
+
+### 算法解释（algorithm_explanation）
+- **算法原理**：详细解释算法的基本原理和设计思想
+- **算法步骤**：逐步说明算法的执行流程
+- **时间复杂度**：分析时间复杂度（最好、平均、最坏情况）
+- **空间复杂度**：分析空间复杂度，说明内存使用情况
+- **优缺点**：分析算法的优势和局限性
+- **适用场景**：说明算法的适用场景和典型应用
+- **比较分析**：与其他同类算法进行对比
+
+### 算法实现（algorithm_implementation）
+- **算法选择**：选择最适合该问题的算法
+- **实现细节**：提供完整的算法实现代码
+- **复杂度分析**：分析实现的时间和空间复杂度
+- **边界处理**：考虑边界情况和特殊输入
+- **优化建议**：提供可能的优化方向
+- **测试用例**：提供测试算法的示例用例
+
+### 数据结构（data_structure）
+- **结构定义**：详细说明数据结构的定义和特点
+- **操作方法**：说明数据结构支持的操作及其复杂度
+- **实现方式**：提供数据结构的实现代码
+- **适用场景**：说明数据结构的适用场景和典型应用
+- **性能对比**：与其他数据结构进行性能对比
+- **使用示例**：提供数据结构的使用示例
+
+## 算法代码
+{algorithm_code}
+
+## 对话历史
+{conversation_history}
+
+## 用户问题
+{user_query}
+
+请开始你的分析："""

utils/prompt/answer_generator/code_debugging.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+"""代码调试相关的Prompt模板"""
+
+CODE_DEBUGGING_TEMPLATE = """# 角色设定
+你是一位专业的代码调试专家，擅长快速定位和解决代码中的错误，能够根据不同类型的错误提供精准的诊断和解决方案。
+
+## 核心指令
+请基于提供的代码、错误信息、上下文和错误类型，为用户提供详细的错误分析和解决方案。
+
+## 分析要求（根据错误类型调整重点）
+
+### 语法错误（syntax_error）
+- **错误定位**：准确指出语法错误的具体位置（行号、列号）
+- **错误原因**：解释违反了哪条语法规则
+- **修正方案**：提供修正后的完整代码
+- **预防建议**：说明如何避免类似的语法错误
+- **常见模式**：列出该语法错误的常见触发场景
+
+### 运行时错误（runtime_error）
+- **错误分析**：详细分析异常类型和错误信息
+- **堆栈跟踪**：解释错误堆栈中的关键信息
+- **根本原因**：深入分析导致错误的根本原因
+- **修复方案**：提供具体的修复代码和实施步骤
+- **异常处理**：建议如何添加异常处理来预防此类错误
+- **测试建议**：说明如何测试修复是否有效
+
+### 调试问题（debugging）
+- **调试方法**：提供适合该问题的调试策略
+- **断点设置**：建议在哪些位置设置断点
+- **日志分析**：说明如何通过日志分析问题
+- **变量检查**：建议检查哪些关键变量的值
+- **逐步排查**：提供逐步排查问题的流程
+- **工具推荐**：推荐适合的调试工具和技巧
+
+## 代码上下文
+{code_context}
+
+## 错误信息
+{error_message}
+
+## 对话历史
+{conversation_history}
+
+## 用户问题
+{user_query}
+
+请开始你的分析："""

utils/prompt/answer_generator/code_explanation.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+"""代码解释相关的Prompt模板"""
+
+CODE_EXPLANATION_TEMPLATE = """# 角色设定
+你是一位资深的代码分析专家，擅长深入解析代码结构和功能，能够根据不同类型的问题提供精准的专业解答。
+
+## 核心指令
+请基于提供的代码、上下文和用户问题类型，为用户提供详细、专业的代码分析。
+
+## 分析要求（根据问题类型调整重点）
+
+### 逻辑解释问题（logic_explanation）
+- **功能说明**：详细解释代码的功能和用途
+- **逻辑分析**：说明代码的执行流程和核心逻辑
+- **实现原理**：解释代码的实现原理和技术细节
+- **使用示例**：提供实际可运行的代码示例
+- **注意事项**：指出使用时需要注意的要点和常见错误
+
+### 实体介绍问题（entity_introduction）
+- **实体结构**：说明函数、类、API等实体的结构和组成
+- **参数分析**：说明每个参数的类型、含义和默认值
+- **返回值说明**：解释返回值的类型、含义和可能的取值
+- **使用示例**：提供实际可运行的代码示例
+- **注意事项**：指出使用时需要注意的要点和常见错误
+
+### 代码结构问题（code_structure）
+- **项目结构**：详细说明项目的目录和文件组织
+- **模块划分**：说明各个模块的功能和职责
+- **依赖关系**：解释模块之间的依赖和调用关系
+- **架构设计**：说明项目的整体架构和设计思路
+- **文件说明**：解释关键文件的作用和内容
+
+## 代码上下文
+{code_context}
+
+## 对话历史
+{conversation_history}
+
+## 用户问题
+{user_query}
+
+请开始你的分析："""

utils/prompt/answer_generator/code_generation.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+"""代码生成相关的Prompt模板"""
+
+CODE_GENERATION_TEMPLATE = '''# 角色设定
+你是一位经验丰富的代码生成专家，擅长根据不同类型的需求编写高质量、可维护的代码。
+
+## 核心指令
+请基于用户的需求、上下文和生成类型，为用户提供完整、专业、可直接使用的代码。
+
+## 代码生成要求（根据生成类型调整重点）
+
+### 完整代码生成（code_generation）
+- **需求分析**：深入理解用户的功能需求
+- **架构设计**：设计合理的代码结构和模块划分
+- **完整实现**：提供完整可运行的代码，包括所有必要的导入
+- **最佳实践**：遵循目标语言的编码规范和最佳实践
+- **错误处理**：添加适当的异常处理和边界检查
+- **代码注释**：添加清晰的注释，解释关键逻辑
+- **使用示例**：提供如何使用该代码的示例
+
+### 函数实现（function_implementation）
+- **函数签名**：设计清晰的函数名、参数和返回值
+- **参数验证**：添加参数类型检查和验证逻辑
+- **边界处理**：考虑边界情况和特殊输入
+- **错误处理**：使用适当的异常处理机制
+- **文档字符串**：添加详细的docstring说明函数用途
+- **类型提示**：使用类型注解提高代码可读性
+- **单元测试**：提供简单的测试用例
+
+### 类实现（class_implementation）
+- **类设计**：设计合理的类结构和方法划分
+- **构造函数**：实现__init__方法，正确初始化属性
+- **封装性**：合理使用私有属性和公共方法
+- **方法实现**：实现所有必要的方法，确保功能完整
+- **特殊方法**：根据需要实现__str__、__repr__等特殊方法
+- **文档字符串**：为类和主要方法添加docstring
+- **使用示例**：提供类的使用示例
+
+## 通用代码质量要求
+1. **语法正确性**：确保代码语法完全正确，可直接运行
+2. **代码风格**：遵循PEP 8（Python）或其他语言的编码规范
+3. **可读性**：使用有意义的变量名和函数名，添加必要的注释
+4. **可维护性**：代码结构清晰，易于理解和修改
+5. **性能考虑**：在保证正确性的前提下，考虑性能优化
+6. **安全性**：注意常见的安全问题（如SQL注入、XSS等）
+
+## 目标语言
+{target_language}
+
+## 代码上下文
+{code_context}
+
+## 对话历史
+{conversation_history}
+
+## 用户需求
+{user_requirement}
+
+请开始生成代码：'''

utils/prompt/answer_generator/code_optimization.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+"""代码优化相关的Prompt模板"""
+
+CODE_OPTIMIZATION_TEMPLATE = """你是一个专业的代码优化专家。请根据用户的问题和检索到的代码上下文，提供专业的优化建议。
+
+## 意图上下文
+当前意图：{{intent_type}}
+检索策略：{{retrieval_strategy}}
+
+## 对话历史
+{{conversation_history}}
+
+## 检索上下文
+{{code_context}}
+
+## 响应指南
+1. **必须使用标准 Markdown 格式**
+2. **确保流式输出体验**：首句直接入题，段落间使用 \n\n 分隔
+3. **中英文之间自动添加空格**
+4. **代码块必须闭合且标注语言**
+5. **针对 {{intent_type}} 采用对应的回答模板**
+
+## 回答模板
+
+### 代码优化问题
+当用户询问如何优化代码时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 代码分析
+- 指出当前代码存在的问题
+- 分析性能瓶颈
+- 说明可优化的地方
+
+#### 2. 优化建议
+- 提供具体的优化方案
+- 说明优化原理
+- 给出优化后的代码示例
+
+#### 3. 性能对比
+- 对比优化前后的性能
+- 说明优化的效果
+- 给出具体的性能指标
+
+#### 4. 最佳实践
+- 提供相关的编程最佳实践
+- 说明代码规范
+- 给出可维护性建议
+
+### 性能调优问题
+当用户询问性能调优时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 性能分析
+- 分析当前性能问题
+- 定位性能瓶颈
+- 说明影响性能的因素
+
+#### 2. 调优策略
+- 提供具体的调优方案
+- 说明调优的原理
+- 给出调优的步骤
+
+#### 3. 优化效果
+- 说明调优后的效果
+- 给出性能提升的数据
+- 对比调优前后的差异
+
+#### 4. 注意事项
+- 说明调优时的注意事项
+- 提供避免问题的建议
+- 给出监控和评估方法
+
+## 代码示例要求
+- 代码块必须使用 ```python 或 ```javascript 等标注语言
+- 代码必须完整可运行
+- 添加必要的注释说明
+- 保持代码风格一致
+
+现在请根据用户问题和检索上下文，提供专业的代码优化建议："""

utils/prompt/answer_generator/concurrency_explanation.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+"""并发编程相关的Prompt模板"""
+
+CONCURRENCY_EXPLANATION_TEMPLATE = '''你是一个专业的并发编程专家。请根据用户的问题和检索到的代码上下文，提供专业的并发编程指导。
+
+## 意图上下文
+当前意图：{{intent_type}}
+检索策略：{{retrieval_strategy}}
+
+## 对话历史
+{{conversation_history}}
+
+## 检索上下文
+{{code_context}}
+
+## 响应指南
+1. **必须使用标准 Markdown 格式**
+2. **确保流式输出体验**：首句直接入题，段落间使用 \n\n 分隔
+3. **中英文之间自动添加空格**
+4. **代码块必须闭合且标注语言**
+5. **针对 {{intent_type}} 采用对应的回答模板**
+
+## 回答模板
+
+### 并发问题
+当用户询问并发问题时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 并发模型
+- 说明并发的基本概念
+- 解释并发模型
+- 对比不同并发模型
+
+#### 2. 实现方式
+- 提供具体的实现代码
+- 说明实现原理
+- 给出使用示例
+
+#### 3. 同步机制
+- 说明同步的必要性
+- 提供同步方法
+- 解释同步原理
+
+#### 4. 竞争条件处理
+- 说明竞争条件的概念
+- 提供避免竞争条件的方法
+- 给出并发设计模式
+
+### 线程问题
+当用户询问线程问题时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 线程基础
+- 说明线程的概念
+- 解释线程的生命周期
+- 说明线程的创建和管理
+
+#### 2. 线程同步
+- 说明线程同步的必要性
+- 提供同步方法（锁、信号量等）
+- 给出同步示例代码
+
+#### 3. 死锁预防
+- 说明死锁的概念
+- 提供死锁预防方法
+- 给出避免死锁的最佳实践
+
+#### 4. 线程安全
+- 说明线程安全的概念
+- 提供线程安全的实现方法
+- 给出线程安全的编程建议
+
+### 异步编程问题
+当用户询问异步编程时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 异步编程模型
+- 说明异步编程的概念
+- 解释异步与同步的区别
+- 说明异步的优势
+
+#### 2. 异步实现
+- 提供异步编程的代码示例
+- 说明 async/await 的使用
+- 解释事件循环的原理
+
+#### 3. 异步 I/O
+- 说明异步 I/O 的概念
+- 提供异步 I/O 的实现方法
+- 给出异步 I/O 的使用示例
+
+#### 4. 错误处理
+- 说明异步编程中的错误处理
+- 提供异常处理的方法
+- 给出调试和测试建议
+
+## 代码示例要求
+- 代码块必须使用 ```python 或 ```javascript 等标注语言
+- 代码必须完整可运行
+- 添加必要的注释说明
+- 展示并发/异步的完整流程
+
+现在请根据用户问题和检索上下文，提供专业的并发编程指导：'''  

utils/prompt/answer_generator/deployment_explanation.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+"""测试部署相关的Prompt模板"""
+
+DEPLOYMENT_EXPLANATION_TEMPLATE = """你是一个专业的测试和部署专家。请根据用户的问题和检索到的代码上下文，提供专业的测试和部署指导。
+
+## 意图上下文
+当前意图：{{intent_type}}
+检索策略：{{retrieval_strategy}}
+
+## 对话历史
+{{conversation_history}}
+
+## 检索上下文
+{{code_context}}
+
+## 响应指南
+1. **必须使用标准 Markdown 格式**
+2. **确保流式输出体验**：首句直接入题，段落间使用 \n\n 分隔
+3. **中英文之间自动添加空格**
+4. **代码块必须闭合且标注语言**
+5. **针对 {{intent_type}} 采用对应的回答模板**
+
+## 回答模板
+
+### 测试问题
+当用户询问测试问题时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 测试类型
+- 说明不同类型的测试（单元测试、集成测试、端到端测试）
+- 解释各种测试的适用场景
+- 提供测试策略建议
+
+#### 2. 测试框架
+- 推荐适合的测试框架
+- 说明框架的特点和优势
+- 提供框架的使用示例
+
+#### 3. 测试实现
+- 提供具体的测试代码
+- 说明测试的编写方法
+- 给出测试的最佳实践
+
+#### 4. Mock 和测试数据
+- 说明 Mock 的使用场景
+- 提供 Mock 的实现方法
+- 给出测试数据的准备策略
+
+### 部署问题
+当用户询问部署问题时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 部署策略
+- 说明不同的部署方式（手动部署、自动化部署）
+- 解释部署的流程
+- 提供部署策略建议
+
+#### 2. 环境配置
+- 说明开发、测试、生产环境的配置
+- 提供环境变量的管理方法
+- 给出配置文件的组织方式
+
+#### 3. CI/CD 流程
+- 说明 CI/CD 的概念
+- 提供主流 CI/CD 工具的使用方法
+- 给出 CI/CD 流程的配置示例
+
+#### 4. 监控和告警
+- 说明监控的重要性
+- 提供监控工具的推荐
+- 给出告警策略的配置方法
+
+### 配置问题
+当用户询问配置问题时，请按以下结构回答：
+
+#### 1. 配置文件格式
+- 说明不同配置文件的格式（JSON、YAML、INI）
+- 解释各种格式的优缺点
+- 提供格式选择的建议
+
+#### 2. 环境变量管理
+- 说明环境变量的使用场景
+- 提供环境变量的管理方法
+- 给出环境变量的最佳实践
+
+#### 3. 参数配置
+- 说明参数配置的原则
+- 提供参数验证的方法
+- 给出参数管理的建议
+
+#### 4. 配置验证
+- 说明配置验证的重要性
+- 提供配置验证的方法
+- 给出配置错误的处理建议
+
+## 代码示例要求
+- 代码块必须使用 ```bash、```yaml、```python 等标注语言
+- 配置文件必须完整且格式正确
+- 添加必要的注释说明
+- 提供可执行的命令或脚本
+
+现在请根据用户问题和检索上下文，提供专业的测试和部署指导："""

utils/prompt/answer_generator/general_qa.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+"""通用代码相关的Prompt模板"""
+
+GENERAL_QA_TEMPLATE = """# 角色设定
+你是一位专业的代码顾问，能够回答各种代码相关问题，擅长根据不同类型的问题提供精准的专业解答。
+
+## 核心指令
+请基于提供的代码、上下文和问题类型，为用户提供全面、准确、专业的回答。
+
+## 回答要求（根据问题类型调整重点）
+
+### 测试问题（testing）
+- **测试方法**：说明适合的测试方法（单元测试、集成测试等）
+- **测试框架**：推荐适合的测试框架（如pytest、unittest等）
+- **测试用例**：提供具体的测试用例示例
+- **Mock技术**：说明如何mock外部依赖
+- **覆盖率**：解释测试覆盖率的概念和如何提高覆盖率
+- **最佳实践**：提供测试的最佳实践和常见陷阱
+
+### 部署问题（deployment）
+- **部署策略**：说明适合的部署方式（容器化、云部署等）
+- **环境配置**：详细说明环境变量的配置方法
+- **CI/CD流程**：解释持续集成和持续部署的流程
+- **依赖管理**：说明如何管理生产环境的依赖
+- **监控告警**：建议部署后的监控和告警方案
+- **回滚策略**：说明如何处理部署失败的情况
+
+### 配置问题（configuration）
+- **配置文件**：说明配置文件的格式和位置
+- **环境变量**：解释如何设置和使用环境变量
+- **参数配置**：详细说明各个配置参数的含义和取值
+- **配置验证**：提供验证配置是否正确的方法
+- **常见问题**：列出配置相关的常见错误和解决方案
+- **最佳实践**：提供配置管理的最佳实践
+
+### 通用知识问题（general_knowledge）
+- **概念解释**：详细解释相关概念和术语
+- **原理说明**：深入说明技术原理和机制
+- **应用场景**：说明技术的适用场景和典型应用
+- **发展趋势**：介绍技术的发展趋势和未来方向
+- **学习资源**：推荐相关的学习资源和文档
+- **实践建议**：提供实际应用的建议和注意事项
+
+### 非技术问题（non_technical）
+- **友好回应**：保持友好、自然的对话风格
+- **相关信息**：提供与问题相关的有用信息
+- **引导澄清**：如果问题模糊，引导用户明确需求
+- **保持自然**：避免过度技术化，保持对话的自然流畅
+
+## 代码上下文
+{code_context}
+
+## 对话历史
+{conversation_history}
+
+## 用户问题
+{user_query}
+
+请开始你的回答："""

utils/prompt/integrated_query_processing.py

@@ -0,0 +1,148 @@
+"""集成查询处理Prompt模板
+整合意图识别、Metadata过滤条件提取和查询转换功能
+"""
+
+INTEGRATED_QUERY_PROCESSING_TEMPLATE = """### 角色定义
+你是一个全面的查询处理助手，需要完成以下三个任务：
+1. 代码意图识别：分析用户问题的意图类型
+2. 元数据过滤条件提取：从问题中提取显示限制的过滤条件
+3. 查询转换：重写查询、生成更广泛的查询、分解复杂查询
+
+### 对话历史
+{history_str}
+
+### 当前用户问题
+{query}
+
+---
+
+### 任务1：代码意图识别
+请分析用户问题的意图，判断其属于以下分类之一：
+- logic_explanation：解释既有代码的底层逻辑
+- entity_introduction：介绍具体的代码实体
+- code_structure：询问项目组织
+- code_generation：请求从零编写完整代码或功能块
+- boilerplate_implementation：请求提供标准算法/模板
+- error_debugging：排查 Bug 或异常
+- code_optimization：改进既有代码的性能或质量
+- algorithm_theory：算法原理或复杂度分析
+- general_technical：通用技术咨询
+- non_technical：非技术问题
+- unknown：未知类型
+
+#### 分类决策树 (判定逻辑)
+在判定分类前，请严格执行以下优先级逻辑：
+1. **上下文回溯**：如果 query 中提到的实体（函数、变量、类名）在对话历史或上下文代码中出现过，优先判定为【代码解释/架构类】。
+2. **句式辨析**：
+   - **[实体/功能] 是怎么实现的/怎么做的？** -> 倾向于【代码解释】，语态为"对既有状态的追溯"。
+   - **怎么实现 [功能]？/ 帮我写一个...** -> 倾向于【代码生成】，语态为"对未知实现的请求"。
+3. **理论深度**：若问题涉及性能瓶颈、数学原理或复杂度，优先归类为【算法与优化类】。
+
+#### 语义微调示例 (Few-Shot)
+- **输入**: "find_median 是如何实现的？"
+  **判定**: logic_explanation | **原因**: 指向特定函数名且询问其现状。
+- **输入**: "如何实现查找中位数的算法？"
+  **判定**: code_generation | **原因**: 泛指功能实现，表现为编程请求。
+- **输入**: "这段代码能跑快一点吗？"
+  **判定**: code_optimization | **原因**: 基于现有代码的性能改进请求。
+- **输入**: "什么是深度优先搜索？"
+  **判定**: algorithm_theory | **原因**: 概念性理论询问。
+
+---
+
+### 任务2：严格元数据过滤条件提取
+请从用户问题中提取显示限制的metadata过滤条件，只提取与以下key一致的条件：
+- func_id: 函数ID
+- func_name: 函数名
+- class_name: 类名
+- file_path: 文件路径
+- lang: 编程语言
+- params: 参数数量
+- return_type: 返回类型
+- docstring: 文档字符串
+- start_line: 开始行号
+- end_line: 结束行号
+- repo_id: 仓库ID
+- branch: 分支名
+- func_body: 函数体
+
+**重要规则**：
+- 只提取查询中**明确提到**的条件，不要进行任何推测
+- 只有当查询中明确使用了与某个key相关的词汇时，才提取该key的value
+- **value必须为小写**
+- **一个key只对应一个value**
+- **value的字符串长度尽可能短**
+- 例如：对于查询"在 algorithms 目录下，用java实现的排序算法"，
+  只提取 {{"lang": "java"}}，不要提取其他任何key
+
+**强制性约束：**
+1. **零推测原则**：仅提取用户明确指定的属性限定。若用户说“计算斐波那契的函数”，由于未指定函数名、文件名或语言，提取结果应为空 `{{}}`。
+2. **关键词触发**：
+   - 提取 `file_path`：原文必须包含路径特征（如 .py, /path, 文件夹等）。
+   - 提取 `func_name` / `class_name`：原文必须包含“名为”、“叫作”或明显的标识符引用。
+   - 提取 `return_type` / `params`：原文必须明确提到“返回类型为...”或“参数个数为...”。
+3. **格式规范**：value 一律小写，保持极简，严禁包含任何描述性文字。
+
+---
+
+### 任务3：查询转换
+请完成以下三个转换：
+
+#### 3.1 重写查询
+将查询重写为更具体、详细且对RAG系统中的信息检索更有效的形式。
+- 更具体和详细
+- 如果适用，包含来自对话历史的相关上下文
+- 保持原始意图
+- 适合向量搜索
+
+#### 3.2 生成更广泛的查询
+生成给定用户查询的更广泛版本，以帮助在RAG系统中检索更全面的上下文信息。
+- 涵盖与原始查询相关的更一般方面
+- 能够帮助检索相关的背景信息
+- 保持原始查询的核心主题
+- 适合向量搜索
+
+#### 3.3 分解查询
+将复杂用户查询分解为更简单、更集中的子查询，这些子查询可用于RAG系统中的全面信息检索。
+- 2-5个更简单的子查询
+- 每个子查询应关注原始查询的特定方面
+- 所有子查询一起应涵盖整个原始查询
+- 每个子查询应适合向量搜索
+
+---
+
+### 输出格式要求
+请以JSON格式返回所有结果，包含以下字段：
+{{
+  "intent": {{
+    "is_code_related": true/false,
+    "category": "分类名称",
+    "confidence": 0.0-1.0,
+    "keywords": ["关键词列表"],
+    "reasoning": "分类理由",
+    "requires_code_context": true/false,
+    "suggested_search_terms": ["搜索词列表"]
+  }},
+  "filters": {{
+    "file_path": "value",
+    "lang": "value",
+    ...
+  }},
+  "transformed": {{
+    "rewritten": "重写后的查询",
+    "backward": "更广泛的查询",
+    "sub_queries": ["子查询1", "子查询2", ...]
+  }}
+}}
+
+### 输出规则
+1. 必须输出有效的JSON格式，不要包含其他内容
+2. confidence表示分类的置信度，范围0.0-1.0
+3. keywords从问题和对话历史中提取的关键词，最多8个
+4. reasoning简要说明为什么这样分类，要考虑对话历史的内容
+5. requires_code_context表示是否需要代码上下文来回答
+6. suggested_search_terms建议的检索词，最多5个，要考虑对话历史中提到的技术或库
+7. 只提取明确提到的信息，不要进行推测
+8. 确保所有字段都有合理的值
+
+现在请分析用户问题和对话历史并输出JSON结果："""

utils/query_processor.py

@@ -0,0 +1,418 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+查询处理器
+整合意图识别、filter生成和查询转换功能，使用一次LLM调用生成所有结果
+"""
+import json
+from typing import Dict, Any, Optional, List
+from loguru import logger
+from config import settings
+from llama_index.llms.ollama import Ollama
+
+
+class CodeIntentCategory:
+    """代码意图分类枚举 - 细粒度分类体系"""
+    
+    # 代码解释与逻辑类 (Existing Code Focus)
+    LOGIC_EXPLANATION = "logic_explanation"  # 解释既有代码的底层逻辑
+    ENTITY_INTRODUCTION = "entity_introduction"  # 介绍具体的代码实体（函数定义、类属性、API参数）
+    CODE_STRUCTURE = "code_structure"  # 询问项目组织
+    
+    # 代码生成与实现类 (New Code Focus)
+    CODE_GENERATION = "code_generation"  # 请求从零编写完整代码或功能块
+    BOILERPLATE_IMPLEMENTATION = "boilerplate_implementation"  # 请求提供标准算法/模板
+    
+    # 调试、优化与理论类
+    ERROR_DEBUGGING = "error_debugging"  # 排查 Bug 或异常
+    CODE_OPTIMIZATION = "code_optimization"  # 改进既有代码的性能或质量
+    ALGORITHM_THEORY = "algorithm_theory"  # 算法原理或复杂度分析
+    
+    # 非代码类
+    GENERAL_TECHNICAL = "general_technical"  # 通用技术咨询
+    NON_TECHNICAL = "non_technical"  # 非技术问题
+    UNKNOWN = "unknown"  # 未知类型
+
+
+class PromptTemplateType:
+    """Prompt模板类型枚举"""
+    CODE_EXPLANATION = "code_explanation"  # 代码解释模板（逻辑解释、实体介绍、代码结构）
+    CODE_GENERATION = "code_generation"  # 代码生成模板（代码生成、模板实现）
+    CODE_DEBUGGING = "code_debugging"  # 代码调试模板（错误调试）
+    CODE_OPTIMIZATION = "code_optimization"  # 代码优化模板（代码优化）
+    ALGORITHM_EXPLANATION = "algorithm_explanation"  # 算法解释模板（算法理论）
+    GENERAL_QA = "general_qa"  # 通用问答模板（通用技术咨询、非技术问题）
+
+
+class CodeIntentResult:
+    """代码意图识别结果"""
+    
+    def __init__(
+        self,
+        is_code_related: bool,
+        category: str,
+        confidence: float,
+        prompt_template_type: str,
+        keywords: List[str],
+        reasoning: str,
+        requires_code_context: bool,
+        suggested_search_terms: List[str],
+    ):
+        self.is_code_related = is_code_related  # 是否与代码相关（True/False）
+        self.category = category  # 代码意图分类
+        self.confidence = confidence  # 置信度分数，范围0-1之间
+        self.prompt_template_type = prompt_template_type  # Prompt模板类型
+        self.keywords = keywords  # 相关关键词列表
+        self.reasoning = reasoning  # 解释或理由
+        self.requires_code_context = requires_code_context  # 是否需要代码上下文（True/False）
+        self.suggested_search_terms = suggested_search_terms  # 建议搜索条款列表
+    
+    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
+        """转换为字典格式"""
+        return {
+            "is_code_related": self.is_code_related,
+            "category": self.category,
+            "confidence": self.confidence,
+            "prompt_template_type": self.prompt_template_type,
+            "keywords": self.keywords,
+            "reasoning": self.reasoning,
+            "requires_code_context": self.requires_code_context,
+            "suggested_search_terms": self.suggested_search_terms,
+        }
+    
+    def to_json(self) -> str:
+        """转换为JSON格式"""
+        return json.dumps(self.to_dict(), ensure_ascii=False, indent=2)
+
+
+class QueryProcessor:
+    """
+    查询处理器
+    整合意图识别、filter生成和查询转换功能
+    """
+    
+    def __init__(self, llm: Optional[Ollama] = None):
+        """
+        初始化查询处理器
+        
+        Args:
+            llm: LLM实例，如果为None则使用默认配置
+        """
+        if llm is None:
+            self.llm = Ollama(
+                model=settings.OLLAMA_MODEL,
+                base_url=settings.OLLAMA_BASE_URL,
+                temperature=0.1,  # 低温度确保输出稳定
+                request_timeout=1200.0
+            )
+        else:
+            self.llm = llm
+        
+        logger.info("查询处理器初始化完成")
+    
+    def _build_integrated_prompt(self, query: str, history: Optional[str] = None) -> str:
+        """
+        构建集成Prompt，一次调用生成所有结果
+        
+        Args:
+            query: 用户问题
+            history: 对话历史
+            
+        Returns:
+            str: 集成Prompt
+        """
+        from utils.prompt.integrated_query_processing import INTEGRATED_QUERY_PROCESSING_TEMPLATE
+        
+        history_str = "无" if not history else history
+        prompt = INTEGRATED_QUERY_PROCESSING_TEMPLATE.format(
+            history_str=history_str,
+            query=query
+        )
+        
+        return prompt
+    
+    def _map_to_prompt_template_type(self, category: str) -> str:
+        """
+        根据分类确定Prompt模板类型
+        
+        Args:
+            category: 意图分类
+            
+        Returns:
+            str: Prompt模板类型
+        """
+        # 代码解释与逻辑类 -> CODE_EXPLANATION
+        if category in [CodeIntentCategory.LOGIC_EXPLANATION, CodeIntentCategory.ENTITY_INTRODUCTION, CodeIntentCategory.CODE_STRUCTURE]:
+            return PromptTemplateType.CODE_EXPLANATION
+        
+        # 代码生成与实现类 -> CODE_GENERATION
+        elif category in [CodeIntentCategory.CODE_GENERATION, CodeIntentCategory.BOILERPLATE_IMPLEMENTATION]:
+            return PromptTemplateType.CODE_GENERATION
+        
+        # 调试、优化与理论类
+        elif category == CodeIntentCategory.ERROR_DEBUGGING:
+            return PromptTemplateType.CODE_DEBUGGING
+        elif category == CodeIntentCategory.CODE_OPTIMIZATION:
+            return PromptTemplateType.CODE_OPTIMIZATION
+        elif category == CodeIntentCategory.ALGORITHM_THEORY:
+            return PromptTemplateType.ALGORITHM_EXPLANATION
+        
+        # 非代码问题 -> GENERAL_QA
+        elif category in [CodeIntentCategory.GENERAL_TECHNICAL, CodeIntentCategory.NON_TECHNICAL, CodeIntentCategory.UNKNOWN]:
+            return PromptTemplateType.GENERAL_QA
+        
+        else:
+            return PromptTemplateType.GENERAL_QA
+    
+    def _parse_llm_response(self, response_text: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """
+        解析LLM响应
+        
+        Args:
+            response_text: LLM响应文本
+            
+        Returns:
+            解析后的字典，如果解析失败返回None
+        """
+        try:
+            response_text = response_text.strip()
+            
+            # 尝试提取JSON部分
+            json_start = response_text.find('{')
+            json_end = response_text.rfind('}')
+            
+            if json_start == -1 or json_end == -1:
+                logger.warning(f"未找到JSON格式响应: {response_text}")
+                return None
+            
+            json_str = response_text[json_start:json_end + 1]
+            logger.debug(f"提取的JSON字符串: {json_str}")
+            result = json.loads(json_str)
+            
+            return result
+            
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            logger.error(f"JSON解析失败: {e}, 响应: {response_text}")
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"解析响应失败: {e}")
+            return None
+    
+    def process_query(self, query: str, history: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        处理查询，一次调用生成所有结果
+        
+        Args:
+            query: 用户问题
+            history: 对话历史
+            
+        Returns:
+            包含意图识别、filter生成和查询转换结果的字典
+        """
+        try:
+            # 构建集成Prompt
+            prompt = self._build_integrated_prompt(query, history)
+            
+            # 调用LLM
+            response = self.llm.complete(prompt)
+            response_text = response.text
+            logger.debug(f"LLM响应: {response_text}")
+            
+            # 解析响应
+            parsed_result = self._parse_llm_response(response_text)
+            
+            if parsed_result is None:
+                logger.error("解析LLM响应失败，使用默认结果")
+                return self._get_default_result(query)
+            
+            # 验证并处理结果
+            result = {
+                "intent": None,
+                "filters": {},
+                "transformed": {
+                    "rewritten": query,
+                    "backward": query,
+                    "sub_queries": [query]
+                }
+            }
+            
+            # 处理意图识别结果
+            try:
+                if "intent" in parsed_result:
+                    intent_data = parsed_result["intent"]
+                    # 确保所有必需字段都存在
+                    intent_data.setdefault("is_code_related", False)
+                    intent_data.setdefault("category", CodeIntentCategory.UNKNOWN)
+                    intent_data.setdefault("confidence", 0.5)
+                    intent_data.setdefault("keywords", [])
+                    intent_data.setdefault("reasoning", "")
+                    intent_data.setdefault("requires_code_context", False)
+                    intent_data.setdefault("suggested_search_terms", [])
+                    
+                    # 确定Prompt模板类型
+                    prompt_template_type = self._map_to_prompt_template_type(intent_data["category"])
+                    
+                    # 构建CodeIntentResult对象
+                    intent_result = CodeIntentResult(
+                        is_code_related=intent_data["is_code_related"],
+                        category=intent_data["category"],
+                        confidence=intent_data["confidence"],
+                        prompt_template_type=prompt_template_type,
+                        keywords=intent_data["keywords"],
+                        reasoning=intent_data["reasoning"],
+                        requires_code_context=intent_data["requires_code_context"],
+                        suggested_search_terms=intent_data["suggested_search_terms"]
+                    )
+                    result["intent"] = intent_result
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"处理意图识别结果失败: {e}")
+            
+            # 处理过滤条件
+            try:
+                if "filters" in parsed_result:
+                    filters = parsed_result["filters"]
+                    if isinstance(filters, dict):
+                        # 验证并过滤结果，确保只包含有效的metadata key
+                        valid_keys = ['func_id', 'func_name', 'class_name', 'file_path', 'lang', 'params', 'return_type', 'docstring', 'start_line', 'end_line', 'repo_id', 'branch', 'func_body']
+                        filtered_filters = {}
+                        for key, value in filters.items():
+                            if key in valid_keys and value:
+                                # 确保value是字符串类型
+                                if isinstance(value, str):
+                                    filtered_filters[key] = value
+                        result["filters"] = filtered_filters
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"处理过滤条件失败: {e}")
+            
+            # 处理查询转换结果
+            try:
+                if "transformed" in parsed_result:
+                    transformed = parsed_result["transformed"]
+                    if isinstance(transformed, dict):
+                        result["transformed"].update({
+                            "rewritten": transformed.get("rewritten", query),
+                            "backward": transformed.get("backward", query),
+                            "sub_queries": transformed.get("sub_queries", [query])
+                        })
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"处理查询转换结果失败: {e}")
+            
+            logger.info("查询处理完成")
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"查询处理失败: {e}")
+            return self._get_default_result(query)
+    
+    def _get_default_result(self, query: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        获取默认结果（当处理失败时使用）
+        
+        Args:
+            query: 用户问题
+            
+        Returns:
+            默认结果
+        """
+        logger.warning(f"使用默认查询处理结果: {query}")
+        
+        # 构建默认的意图识别结果
+        default_intent = CodeIntentResult(
+            is_code_related=False,
+            category=CodeIntentCategory.UNKNOWN,
+            confidence=0.0,
+            prompt_template_type=PromptTemplateType.GENERAL_QA,
+            keywords=[],
+            reasoning="查询处理失败，使用默认结果",
+            requires_code_context=False,
+            suggested_search_terms=[query]
+        )
+        
+        return {
+            "intent": default_intent,
+            "filters": {},
+            "transformed": {
+                "rewritten": query,
+                "backward": query,
+                "sub_queries": [query]
+            }
+        }
+
+
+# 辅助函数
+def create_query_processor(llm: Optional[Ollama] = None) -> QueryProcessor:
+    """
+    创建查询处理器实例
+    
+    Args:
+        llm: LLM实例，如果为None则使用默认配置
+        
+    Returns:
+        QueryProcessor: 处理器实例
+    """
+    return QueryProcessor(llm)
+
+
+class MetadataFilter:
+    """
+    Metadata过滤工具类
+    """
+    
+    @staticmethod
+    def apply_filter(metadata: Dict[str, Any], filters: Dict[str, Any]) -> bool:
+        """
+        应用过滤条件到metadata
+        
+        Args:
+            metadata: 文档的metadata
+            filters: 过滤条件
+            
+        Returns:
+            bool: 如果metadata符合过滤条件返回True，否则返回False
+        """
+        if not filters:
+            return True
+        
+        for key, value in filters.items():
+            if key not in metadata:
+                return False
+            
+            metadata_value = metadata[key]
+            if isinstance(metadata_value, str) and isinstance(value, str):
+                # 对于字符串类型，使用大小写不敏感的模糊匹配
+                if value.lower() not in metadata_value.lower():
+                    return False
+            else:
+                if metadata_value != value:
+                    return False
+        
+        return True
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    """测试查询处理器"""
+    processor = QueryProcessor()
+    
+    test_queries = [
+        "在 data_structures 目录下，二叉搜索树（Binary Search Tree）的删除操作依赖于哪些辅助方法来寻找后继节点？",
+        "如何实现快速排序算法？",
+        "kth_number的时间复杂度是多少？",
+        "今天天气怎么样？"
+    ]
+    
+    for query in test_queries:
+        print(f"\n{'='*60}")
+        print(f"问题: {query}")
+        print('='*60)
+        
+        result = processor.process_query(query)
+        
+        print("意图识别结果:")
+        if result["intent"]:
+            print(result["intent"].to_json())
+        
+        print("\n过滤条件:")
+        import json
+        print(json.dumps(result["filters"], ensure_ascii=False, indent=2))
+        
+        print("\n查询转换结果:")
+        print(json.dumps(result["transformed"], ensure_ascii=False, indent=2))

utils/query_transformer.py

@@ -0,0 +1,150 @@
+"""
+Query transformer for RAG system
+Implements three query transformation techniques:
+1. Query rewriting: Make queries more specific and detailed
+2. Backward prompt generation: Generate broader queries for context retrieval
+3. Sub-query decomposition: Break down complex queries into simpler components
+"""
+from typing import List, Dict, Optional, Tuple
+from loguru import logger
+from config import settings
+from llama_index.llms.ollama import Ollama
+from utils.prompt.query_trans import REWRITE_PROMPT, BACKWARD_PROMPT, DECOMPOSE_PROMPT
+
+
+class QueryTransformer:
+    """
+    Query transformer for RAG system
+    """
+    
+    def __init__(self, llm: Ollama):
+        """
+        Initialize query transformer
+        
+        Args:
+            llm: Ollama LLM instance for generating transformations
+        """
+        self.llm = llm
+        
+    async def rewrite_query(self, query: str, history: str = "") -> str:
+        """
+        Rewrite query to be more specific and detailed
+        
+        Args:
+            query: Original user query
+            history: Chat history (optional)
+            
+        Returns:
+            Rewritten query
+        """
+        try:
+            prompt = REWRITE_PROMPT.format(query=query, history=history)
+            
+            response = await self.llm.acomplete(prompt=prompt)
+            rewritten_query = response.text.strip()
+            logger.info(f"Rewritten query: {rewritten_query}")
+            return rewritten_query
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error in query rewriting: {e}")
+            return query
+    
+    async def backward_query(self, query: str, history: str = "") -> str:
+        """
+        Generate broader query for context retrieval
+        
+        Args:
+            query: Original user query
+            history: Chat history (optional)
+            
+        Returns:
+            Broader query for context retrieval
+        """
+        try:
+            prompt = BACKWARD_PROMPT.format(query=query, history=history)
+            
+            response = await self.llm.acomplete(prompt=prompt)
+            backward_query = response.text.strip()
+            logger.info(f"Backward query: {backward_query}")
+            return backward_query
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error in backward query generation: {e}")
+            return query
+    
+    async def decompose_query(self, query: str, history: str = "") -> List[str]:
+        """
+        Decompose complex query into simpler sub-queries
+        
+        Args:
+            query: Original user query
+            history: Chat history (optional)
+            
+        Returns:
+            List of sub-queries
+        """
+        try:
+            prompt = DECOMPOSE_PROMPT.format(query=query, history=history)
+            
+            response = await self.llm.acomplete(prompt=prompt)
+            sub_queries_text = response.text.strip()
+            
+            # Parse sub-queries from response
+            sub_queries = []
+            for line in sub_queries_text.split('\n'):
+                line = line.strip()
+                if line and (line.startswith('1.') or line.startswith('2.') or line.startswith('3.') or line.startswith('4.') or line.startswith('5.')):
+                    sub_query = line.split('.', 1)[1].strip()
+                    if sub_query:
+                        sub_queries.append(sub_query)
+            
+            # If no valid sub-queries found, return original query as single sub-query
+            if not sub_queries:
+                sub_queries = [query]
+            
+            logger.info(f"Original query: {query}")
+            logger.info(f"Decomposed sub-queries: {sub_queries}")
+            return sub_queries
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error in query decomposition: {e}")
+            return [query]
+    
+    async def transform_query(self, query: str, history: str = "") -> Dict[str, any]:
+        """
+        Transform query using all three techniques
+        
+        Args:
+            query: Original user query
+            history: Chat history (optional)
+            
+        Returns:
+            Dict with transformed queries
+        """
+        try:
+            logger.info(f"Transforming query: {query}")
+            
+            # Run all transformations in parallel
+            from asyncio import gather
+            rewritten, backward, sub_queries = await gather(
+                self.rewrite_query(query, history),
+                self.backward_query(query, history),
+                self.decompose_query(query, history)
+            )
+            
+            # Combine all transformed queries for comprehensive retrieval
+            all_transformed_queries = [rewritten, backward] + sub_queries
+            
+            return {
+                "original": query,
+                "rewritten": rewritten,
+                "backward": backward,
+                "sub_queries": sub_queries,
+                "all_transformed": all_transformed_queries
+            }
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error in query transformation: {e}")
+            return {
+                "original": query,
+                "rewritten": query,
+                "backward": query,
+                "sub_queries": [query],
+                "all_transformed": [query]
+            }