WeKnora HTTP 客户端

这个包提供了与WeKnora服务进行交互的客户端库，支持所有基于HTTP的接口调用，使其他模块更方便地集成WeKnora服务，无需直接编写HTTP请求代码。

主要功能

该客户端包含以下主要功能模块：

会话管理：创建、获取、更新和删除会话
知识库管理：创建、获取、更新和删除知识库
知识管理：添加、获取和删除知识内容
租户管理：租户的CRUD操作
知识问答：支持普通问答和流式问答
Agent问答：支持基于Agent的智能问答，包含思考过程、工具调用和反思
分块管理：查询、更新和删除知识分块
消息管理：获取和删除会话消息
模型管理：创建、获取、更新和删除模型

使用方法

创建客户端实例

import (
    "context"
    "github.com/Tencent/WeKnora/client"
    "time"
)

// 创建客户端实例
apiClient := client.NewClient(
    "http://api.example.com", 
    client.WithToken("your-auth-token"),
    client.WithTimeout(30*time.Second),
)

租户配置

客户端支持通过 WithTenantID 设置默认租户，请求时会自动携带 X-Tenant-ID 请求头：

tenantID := uint64(10000)
apiClient := client.NewClient(
    "http://api.example.com",
    client.WithToken("your-auth-token"),
    client.WithTenantID(tenantID),
)

如果某个请求需要临时切换租户，可以在 context 中设置 TenantID，值可以是 uint64、*uint64 或字符串形式的数字，客户端会优先使用该值：

ctx := context.WithValue(context.Background(), "TenantID", uint64(10000))
// 调用任意客户端方法时传入 ctx，即可切换到租户 10000

示例：创建知识库并上传文件

// 创建知识库
kb := &client.KnowledgeBase{
    Name:        "测试知识库",
    Description: "这是一个测试知识库",
    ChunkingConfig: client.ChunkingConfig{
        ChunkSize:    500,
        ChunkOverlap: 50,
        Separators:   []string{"\n\n", "\n", ". ", "? ", "! "},
    },
    ImageProcessingConfig: client.ImageProcessingConfig{
        ModelID: "image_model_id",
    },
    EmbeddingModelID: "embedding_model_id",
    SummaryModelID:   "summary_model_id",
}

kb, err := apiClient.CreateKnowledgeBase(context.Background(), kb)
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 上传知识文件并添加元数据
metadata := map[string]string{
    "source": "local",
    "type":   "document",
}
knowledge, err := apiClient.CreateKnowledgeFromFile(context.Background(), kb.ID, "path/to/file.pdf", metadata)
if err != nil {
    // 处理错误
}

示例：创建会话并进行问答

// 创建会话
sessionRequest := &client.CreateSessionRequest{
    KnowledgeBaseID: knowledgeBaseID,
    SessionStrategy: &client.SessionStrategy{
        MaxRounds:        10,
        EnableRewrite:    true,
        FallbackStrategy: "fixed_answer",
        FallbackResponse: "抱歉，我无法回答这个问题",
        EmbeddingTopK:    5,
        KeywordThreshold: 0.5,
        VectorThreshold:  0.7,
        RerankModelID:    "rerank_model_id",
        RerankTopK:       3,
        RerankThreshold:  0.8,
        SummaryModelID:   "summary_model_id",
    },
}

session, err := apiClient.CreateSession(context.Background(), sessionRequest)
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 普通问答
answer, err := apiClient.KnowledgeQA(context.Background(), session.ID, &client.KnowledgeQARequest{
    Query: "什么是人工智能?",
})
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 流式问答
err = apiClient.KnowledgeQAStream(context.Background(), session.ID, &client.KnowledgeQARequest{
    Query:            "什么是机器学习?",
    KnowledgeBaseIDs: []string{knowledgeBaseID}, // 可选：指定知识库
    WebSearchEnabled: false,                      // 可选：是否启用网络搜索
}, func(response *client.StreamResponse) error {
    // 处理每个响应片段
    fmt.Print(response.Content)
    return nil
})
if err != nil {
    // 处理错误
}

示例：Agent智能问答

Agent问答提供更强大的智能对话能力，支持工具调用、思考过程展示和自我反思。

// 创建Agent会话
agentSession := apiClient.NewAgentSession(session.ID)

// 进行Agent问答，带完整事件处理
err := agentSession.Ask(context.Background(), "搜索机器学习相关知识并总结要点", 
    func(resp *client.AgentStreamResponse) error {
        switch resp.ResponseType {
        case client.AgentResponseTypeThinking:
            // Agent正在思考
            if resp.Done {
                fmt.Printf("💭 思考: %s\n", resp.Content)
            }
        
        case client.AgentResponseTypeToolCall:
            // Agent调用工具
            if resp.Data != nil {
                toolName := resp.Data["tool_name"]
                fmt.Printf("🔧 调用工具: %v\n", toolName)
            }
        
        case client.AgentResponseTypeToolResult:
            // 工具执行结果
            fmt.Printf("✓ 工具结果: %s\n", resp.Content)
        
        case client.AgentResponseTypeReferences:
            // 知识引用
            if resp.KnowledgeReferences != nil {
                fmt.Printf("📚 找到 %d 条相关知识\n", len(resp.KnowledgeReferences))
                for _, ref := range resp.KnowledgeReferences {
                    fmt.Printf("  - [%.3f] %s\n", ref.Score, ref.KnowledgeTitle)
                }
            }
        
        case client.AgentResponseTypeAnswer:
            // 最终答案（流式输出）
            fmt.Print(resp.Content)
            if resp.Done {
                fmt.Println() // 结束后换行
            }
        
        case client.AgentResponseTypeReflection:
            // Agent的自我反思
            if resp.Done {
                fmt.Printf("🤔 反思: %s\n", resp.Content)
            }
        
        case client.AgentResponseTypeError:
            // 错误信息
            fmt.Printf("❌ 错误: %s\n", resp.Content)
        }
        return nil
    })

if err != nil {
    // 处理错误
}

// 简化版：只关心最终答案
var finalAnswer string
err = agentSession.Ask(context.Background(), "什么是深度学习?", 
    func(resp *client.AgentStreamResponse) error {
        if resp.ResponseType == client.AgentResponseTypeAnswer {
            finalAnswer += resp.Content
        }
        return nil
    })

Agent事件类型说明

事件类型	说明	何时触发
`AgentResponseTypeThinking`	Agent思考过程	Agent分析问题和制定计划时
`AgentResponseTypeToolCall`	工具调用	Agent决定使用某个工具时
`AgentResponseTypeToolResult`	工具执行结果	工具执行完成后
`AgentResponseTypeReferences`	知识引用	检索到相关知识时
`AgentResponseTypeAnswer`	最终答案	Agent生成回答时（流式）
`AgentResponseTypeReflection`	自我反思	Agent评估自己的回答时
`AgentResponseTypeError`	错误	发生错误时

Agent问答测试工具

我们提供了一个交互式命令行工具用于测试Agent功能：

bash

cd client/cmd/agent_test
go build -o agent_test
./agent_test -url http://localhost:8080 -kb <knowledge_base_id>

该工具支持：

创建和管理会话
交互式Agent问答
实时显示所有Agent事件
性能统计和调试信息

详细使用说明请参考 client/cmd/agent_test/README.md。

Agent问答的高级用法

更多高级用法示例，请参考 agent_example.go 文件，包括：

基础Agent问答
工具调用跟踪
知识引用捕获
完整事件跟踪
自定义错误处理
流取消控制
多会话管理


### 示例：管理模型

```go
// 创建模型
modelRequest := &client.CreateModelRequest{
    Name:        "测试模型",
    Type:        client.ModelTypeChat,
    Source:      client.ModelSourceInternal,
    Description: "这是一个测试模型",
    Parameters: client.ModelParameters{
        "temperature": 0.7,
        "top_p":       0.9,
    },
    IsDefault: true,
}
model, err := apiClient.CreateModel(context.Background(), modelRequest)
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 列出所有模型
models, err := apiClient.ListModels(context.Background())
if err != nil {
    // 处理错误
}

示例：管理知识分块

// 列出知识分块
chunks, total, err := apiClient.ListKnowledgeChunks(context.Background(), knowledgeID, 1, 10)
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 更新分块
updateRequest := &client.UpdateChunkRequest{
    Content:   "更新后的分块内容",
    IsEnabled: true,
}
updatedChunk, err := apiClient.UpdateChunk(context.Background(), knowledgeID, chunkID, updateRequest)
if err != nil {
    // 处理错误
}

示例：重新解析知识

// 重新解析知识（删除现有内容并重新解析）
// 适用场景：
// 1. 原始解析失败，需要重试
// 2. 更新了解析配置（如分块策略、多模态设置等），需要重新解析
// 3. 知识内容已更新，需要刷新解析结果

knowledge, err := apiClient.ReparseKnowledge(context.Background(), knowledgeID)
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 知识将进入 "pending" 状态，异步重新解析
fmt.Printf("Knowledge ID: %s\n", knowledge.ID)
fmt.Printf("Parse Status: %s\n", knowledge.ParseStatus)      // "pending"
fmt.Printf("Enable Status: %s\n", knowledge.EnableStatus)    // "disabled"

// 可以轮询检查解析状态
for {
    time.Sleep(5 * time.Second)
    knowledge, err := apiClient.GetKnowledge(context.Background(), knowledgeID)
    if err != nil {
        // 处理错误
    }
    
    if knowledge.ParseStatus == "completed" {
        fmt.Println("Knowledge re-parsing completed!")
        break
    } else if knowledge.ParseStatus == "failed" {
        fmt.Printf("Knowledge re-parsing failed: %s\n", knowledge.ErrorMessage)
        break
    }
}

示例：获取会话消息

// 获取最近消息
messages, err := apiClient.GetRecentMessages(context.Background(), sessionID, 10)
if err != nil {
    // 处理错误
}

// 获取指定时间之前的消息
beforeTime := time.Now().Add(-24 * time.Hour)
olderMessages, err := apiClient.GetMessagesBefore(context.Background(), sessionID, beforeTime, 10)
if err != nil {
    // 处理错误
}

完整示例

请参考 example.go 文件中的 ExampleUsage 函数，其中展示了客户端的完整使用流程。