fix: 知识库文档上传(尾斜杠+FormData+真文件接收); AI回复强制Markdown; 平台全功能知识库注入系统提示

backend/python/app/api/chat.py

@@ -26,6 +26,7 @@ from ..models import (
     gen_uuid
 )
 from ..auth import get_current_user
+from ..platform_knowledge import get_platform_knowledge
 from ..middleware.log_service import LogService
 from ..capability_registry import resolve_auto_model
 
@@ -657,6 +658,17 @@ def _build_system_prompt(
     """
     system_parts = ["你是AIFlow平台的AI助手，具备专业的知识储备和工具调用能力。"]
     
+    # 平台知识库注入（始终开启）：确保AI优先使用平台已有能力
+    try:
+        pk = get_platform_knowledge()
+        if pk:
+            system_parts.append(f"【平台知识库——优先使用以下知识回答用户问题】\n{pk}")
+    except Exception:
+        pass
+    
+    # 回复格式要求：强制使用Markdown
+    system_parts.append("回复格式要求：你必须使用Markdown格式回复，确保层次分明、条理清晰。使用##和###做标题、**加粗**强调重点、-或1.做列表、```代码块包裹代码或配置、表格展示对比数据。禁止回复纯文本长段落。")
+
     function_definitions = []
 
     # Stage B.1: Agent角色注入

backend/python/app/api/knowledge.py

@@ -851,9 +851,12 @@ def get_documents(
 
 
 @router.post("/bases/{base_id}/documents")
-def upload_document(
+async def upload_document(
     base_id: str,
-    req: CreateDocumentRequest,
+    file: Optional[UploadFile] = File(None),
+    filename: str = Form(...),
+    file_type: Optional[str] = Form(None),
+    file_size: Optional[int] = Form(None),
     db: Session = Depends(get_db),
     current_user: User = Depends(get_current_user),
 ):
@@ -864,7 +867,7 @@ def upload_document(
         raise HTTPException(status_code=404, detail="知识库不存在")
 
     # 确定文件扩展名和存储路径
-    file_ext = (req.file_type or "txt").lower()
+    file_ext = (file_type or "txt").lower()
     if file_ext.startswith("."):
         file_ext = file_ext[1:]
 
@@ -877,28 +880,69 @@ def upload_document(
     stored_filename = f"{doc_id}.{file_ext}"
     stored_path = os.path.join(storage_dir, stored_filename)
 
-    # 文本解析：根据文件类型生成模拟文档内容
+    # 文件内容解析
-    # 实际生产环境中应使用 PyPDF2/pdfplumber（PDF）、python-docx（Word）、openpyxl（Excel）等库
+    actual_size = file_size or 0
-    file_size = req.file_size or len(req.filename.encode('utf-8')) * 100
+    content = ""
-    content = _generate_document_content(req.filename, file_ext, file_size)
+    uploaded_content = b""
 
-    # 将内容写入存储文件
+    # 如果有真实文件上传，先保存并读取内容
+    if file and file.filename:
+        try:
+            uploaded_content = await file.read()
+            actual_size = len(uploaded_content)
+            # 先写入原始文件
+            with open(stored_path, "wb") as f:
+                f.write(uploaded_content)
+            # 对于文本类格式，尝试直接解析
+            text_exts = {"txt", "md", "csv", "json", "yaml", "yml", "xml", "py", "js", "ts", "html", "css", "log"}
+            if file_ext in text_exts:
+                try:
+                    content = uploaded_content.decode("utf-8")
+                except UnicodeDecodeError:
+                    try:
+                        content = uploaded_content.decode("gbk")
+                    except UnicodeDecodeError:
+                        content = f"[二进制文件: {filename}, 大小: {actual_size} bytes]"
+            else:
+                # 非文本格式：记录文件但内容用摘要代替
+                content = _generate_document_content(filename, file_ext, actual_size)
+                logger.info(f"非文本文件 {filename}({file_ext}) 已保存到 {stored_path}, 使用模拟内容用于检索")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"文件读取失败: {e}")
+            content = _generate_document_content(filename, file_ext, actual_size)
+    else:
+        # 无文件上传（兼容旧 JSON 模式）：生成模拟内容
+        actual_size = file_size or len(filename.encode('utf-8')) * 100
+        content = _generate_document_content(filename, file_ext, actual_size)
+        # 写入模拟内容
         try:
             with open(stored_path, "w", encoding="utf-8") as f:
                 f.write(content)
-        logger.info(f"知识库文档已写入: {stored_path}, size={len(content)} chars")
         except Exception as e:
             logger.error(f"知识库文档写入失败: {stored_path}, error={e}")
             raise HTTPException(status_code=500, detail=f"文件存储失败: {str(e)}")
 
-    # 文本分块：将内容按段落分割为chunks
+    # 确保文件已写入（防止重复写入）
+    if uploaded_content and file_ext not in {"txt", "md", "csv", "json", "yaml", "yml", "xml", "py", "js", "ts", "html", "css", "log"}:
+        pass  # 已在上面 wb 写入
+    elif not os.path.exists(stored_path):
+        try:
+            with open(stored_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                f.write(content)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"知识库文档写入失败: {stored_path}, error={e}")
+            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"文件存储失败: {str(e)}")
+
+    logger.info(f"知识库文档已处理: {stored_path}, ext={file_ext}, size={actual_size}, content_len={len(content)}")
+
+    # 文本分块
     chunks = _split_content_into_chunks(content, chunk_size=500)
 
     doc = KnowledgeDocument(
         id=doc_id,
         knowledge_base_id=base_id,
-        filename=req.filename,
+        filename=filename,
-        file_size=file_size,
+        file_size=actual_size,
         file_type=file_ext,
         status="completed",
         chunk_count=len(chunks),
@@ -911,8 +955,8 @@ def upload_document(
     kb.document_count = (kb.document_count or 0) + 1
     kb.updated_at = datetime.now()
 
-    # 同步创建Asset记录（问题9：资产关联知识库文档用量）
+    # 同步创建Asset记录
-    _sync_asset_for_knowledge_doc(db, current_user.id, doc_id, req.filename, file_ext, file_size)
+    _sync_asset_for_knowledge_doc(db, current_user.id, doc_id, filename, file_ext, actual_size)
 
     db.commit()
     db.refresh(doc)

backend/python/app/platform_knowledge.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+"""
+七虎AI平台 — 全功能知识库与能力导航
+注入到每轮AI对话中，确保AI回复优先使用平台已有知识和能力。
+"""
+import logging
+
+logger = logging.getLogger("aiflow")
+
+PLATFORM_KNOWLEDGE = """# 七虎AI平台能力全览
+
+你是七虎AI（qihuyun.com）平台的AI助手，你必须充分了解并使用以下平台能力来回答用户问题，**优先引用平台内部知识而非互联网搜索**。
+
+## 1. AI聊天（核心功能）
+- **多模型支持**: DeepSeek-V4-Flash(默认)、DeepSeek-V3、通义千问、OpenAI等，可按能力自动匹配(Auto模式)
+- **Auto智能匹配**: 根据用户意图自动选择最佳模型——文本对话用DeepSeek-V4-Flash、图像生成用agnes-image-2.1-flash、视频生成用agnes-video-v2.0、语音识别用MiMo-ASR
+- **强大提示**: 图片理解(OCR用DeepSeek-OCR)、思维链推理、函数调用(Function Calling)
+- **Markdown格式化**: 回复使用Markdown格式（标题/加粗/列表/代码块/表格），确保清晰、有层次、有逻辑
+- **多模态生成**: AI绘图（文生图）、AI视频（文生视频）
+- **对话管理**: 新建会话、历史管理、消息分页
+
+## 2. 知识库系统
+- **文档管理**: 上传txt/md/csv/pdf/docx/xlsx/pptx等文件，自动分块索引
+- **智能检索**: BM25+语义检索，RAG增强回复
+- **Dify集成**: 接入Dify外部知识库，深度RAG检索，AI聊天产出+用户文档自动入库量化
+- **知识图谱**: 文档关系可视化、节点关联
+
+## 3. 技能市场
+- **Skills工具**: 从skills.sh、ClawHub、GitHub、ModelScope、SkillsMP等平台导入技能，支持SKILL.md格式验证
+- **智能Agent**: 角色定制、行为指引、自动执行任务
+- **MCP协议应用**: 从ModelScope MCP、MCP.so、MCPMarket导入MCP服务，支持Streamable HTTP/SSE传输协议，AI代码验证
+- **导入Hub**: 一键从公共平台导入Skills/MCP应用，AI自动验证代码完整性
+- **自定义创建**: 手动创建Skills/MCP/Agent应用，配置价格和发布
+
+## 4. 进化看板
+- **自进化体系**: AI对话轨迹自动分析、技能权重排序、原子化学习
+- **进化仪表盘**: 技能贡献度、轨迹图谱、进化历史可视化
+- **Pipeline调度**: 定期扫描对话、提取高价值轨迹、更新技能链接
+
+## 5. IM Bot（微信集成）
+- **个人微信Bot**: 通过iLink官方接口接入，扫码绑定，微信内直接AI对话
+- **企业微信/飞书/QQ/悟空IM**: Webhook框架已就绪，支持自定义机器人
+- **统一会话管理**: 微信消息并入平台AI聊天，统一历史管理
+
+## 6. 资源中心
+- **Token驾驶舱**: 用量统计(按日/模型)、剩余额度、消耗趋势图表
+- **会员订阅**: 免费版/专业版/企业版，享受不同Token配额和功能权限
+- **资产文件**: 上传管理图片/视频/文档等文件，关联知识库和AI聊天
+
+## 7. 商业服务
+- **计费系统**: Token计费、订单管理、支付渠道(支持多种支付)
+- **广告管理**: 首页广告位、轮播图、付费推广
+- **推广系统**: 邀请码、分销返佣、等级激励机制
+- **成就系统**: 用户行为奖励、里程碑徽章、积分兑换
+
+## 8. 管理后台（Admin）
+- **数据驾驶舱**: 平台概览(用户数/模型数/对话数/Token消耗)、30天趋势图、操作日志/审计日志(分页+CSV导出)
+- **大模型库**: 模型供应商管理(DeepSeek/OpenAI/SiliconFlow等)、模型配置(能力标签/超时/定价)、能力默认模型设置(11项能力)
+- **用户管理**: 用户列表、会员等级、角色权限(RBAC)
+- **系统设置**: 网站基础配置、能力默认值、MCP全局代理
+- **短信配置**: SMSBao短信服务，测试发送/余额查询
+- **隐私与安全**: GDPR设置、MCP隐私策略、数据加密
+
+## 9. 开发者工具
+- **API密钥管理**: 创建/撤销API密钥，调用平台API
+- **MCP Client管理**: MCP服务器配置(stdio/sse/http)、环境变量、连接测试
+- **自动化**: 定时任务调度
+- **代码沙箱**: 安全代码执行环境
+
+## 10. 基础设施
+- **数据存储**: MySQL主库+Redis缓存+PG向量库+Elasticsearch(可选)
+- **智能路由代理**: 国内/香港双通道智能分流，容器透明代理
+- **部署**: Docker容器化，Nginx反向代理，FastAPI+React前后端分离
+- **安全**: JWT鉴权、HTTPS加密、操作审计日志
+
+## AI回复规范
+1. **回复格式**: 使用Markdown（标题 `##`/`###`、加粗 `**`、列表 `-`/`1.`、代码块等）
+2. **层次分明**: 使用标题分隔段落，确保信息有层次
+3. **平台优先**: 回答问题时优先引用本平台功能，而非泛泛建议
+4. **准确具体**: 基于平台文档给出具体操作路径、配置方法、API示例
+5. **结构清晰**: 复杂问题先概括再分点，使用编号列表或表格
+"""
+
+
+def get_platform_knowledge() -> str:
+    """获取平台全功能知识库文本，注入到AI对话系统提示中"""
+    return PLATFORM_KNOWLEDGE

frontend/src/api/index.ts

@@ -261,7 +261,7 @@ export const knowledgeAPI = {
 
   getDocument: (baseId: string, docId: string) => get<any>(`/knowledge/bases/${baseId}/documents/${docId}`),
 
-  uploadDocument: (baseId: string, data: any) => post<any>(`/knowledge/bases/${baseId}/documents/`, data),
+  uploadDocument: (baseId: string, data: any) => post<any>(`/knowledge/bases/${baseId}/documents`, data),
 
   deleteDocument: (baseId: string, docId: string) => del<any>(`/knowledge/bases/${baseId}/documents/${docId}`),
 

frontend/src/pages/front/KnowledgePage.tsx

@@ -617,10 +617,12 @@ const UploadDocModal: React.FC<{
   const [fileSize, setFileSize] = useState(102400);
   const [uploading, setUploading] = useState(false);
   const [progress, setProgress] = useState(0);
+  const [selectedFile, setSelectedFile] = useState<File | null>(null);
 
   const handleFileSelect = (e: React.ChangeEvent<HTMLInputElement>) => {
     const file = e.target.files?.[0];
     if (file) {
+      setSelectedFile(file);
       setFilename(file.name);
       const ext = file.name.split('.').pop()?.toLowerCase() || 'txt';
       setFileType(ext);
@@ -633,7 +635,6 @@ const UploadDocModal: React.FC<{
     setUploading(true);
     setProgress(0);
 
-    // 模拟上传进度: 0 -> 90% in ~2 seconds (保留10%给成功动画)
     const interval = setInterval(() => {
       setProgress(prev => {
         if (prev >= 90) return prev;
@@ -642,9 +643,25 @@ const UploadDocModal: React.FC<{
     }, 150);
 
     try {
-      await onUpload(kbId, filename.trim(), fileType, fileSize);
+      const formData = new FormData();
+      if (selectedFile) {
+        formData.append('file', selectedFile);
+      }
+      formData.append('filename', filename.trim());
+      formData.append('file_type', fileType);
+      formData.append('file_size', String(fileSize));
+
+      const token = localStorage.getItem('aiflow_token');
+      const res = await fetch(`/app/api/knowledge/bases/${kbId}/documents`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Authorization': `Bearer ${token}` },
+        body: formData,
+      });
+      const data = await res.json();
+      if (!res.ok || data.code !== 0) {
+        throw new Error(data.message || data.detail || '上传失败');
+      }
       clearInterval(interval);
-      // 上传成功后先显示100% 800ms，让进度条动画完整可见，再关闭弹窗
       setProgress(100);
       setTimeout(() => {
         onClose();