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Task 3.11 Implementation Summary: 知识库领域模型

任务概述

实现知识库领域模型，包括 KnowledgeBase 和 PromptDimension 实体，以及相关的业务逻辑方法。

任务要求：

• 创建 domain/knowledge_base/entities.py，实现 KnowledgeBase 和 PromptDimension 实体
• 实现实体的业务逻辑方法（如 add_document(), remove_document(), add_tag()）
• 满足需求 1.3（领域层架构）和 8.4（知识库模块职责）

实现内容

1. 核心实体 (entities.py)

KnowledgeBase（知识库实体）

属性：

• id: EntityId - 唯一标识符
• name: str - 知识库名称
• description: str - 知识库描述
• created_at: Timestamp - 创建时间
• updated_at: Timestamp - 最后更新时间
• tags: Set[str] - 标签集合（默认为空集合）
• document_ids: List[str] - 文档 ID 列表（默认为空列表）

业务规则：

• 知识库名称不能为空，不能超过 255 字符
• 文档 ID 不能重复
• 标签不能为空字符串
• 更新操作会自动更新 updated_at 时间戳
• created_at 不能晚于 updated_at

核心方法：

1. 文档管理：

   • add_document(document_id: str) - 添加文档到知识库
   • remove_document(document_id: str) -> bool - 移除文档
   • has_document(document_id: str) -> bool - 检查是否包含文档
   • document_count() -> int - 获取文档数量

2. 标签管理：

   • add_tag(tag: str) - 添加标签
   • remove_tag(tag: str) -> bool - 移除标签
   • has_tag(tag: str) -> bool - 检查是否有标签
   • clear_tags() - 清除所有标签
   • tag_count() -> int - 获取标签数量

3. 更新操作：

   • update_name(new_name: str) - 更新名称
   • update_description(new_description: str) - 更新描述

4. 验证和查询：

   • validate() -> bool - 验证知识库完整性
   • is_empty() -> bool - 检查是否为空

PromptDimension（提示词维度实体）

属性：

• id: EntityId - 唯一标识符
• name: str - 维度名称
• description: str - 维度描述
• template: str - 提示词模板
• variables: List[str] - 变量列表（默认为空列表）

业务规则：

• 维度名称不能为空，不能超过 255 字符
• 模板不能为空
• 变量名不能为空字符串
• 变量名不能重复

核心方法：

1. 变量管理：

   • add_variable(variable: str) - 添加变量
   • remove_variable(variable: str) -> bool - 移除变量
   • has_variable(variable: str) -> bool - 检查是否包含变量
   • variable_count() -> int - 获取变量数量

2. 模板操作：

   • update_template(new_template: str) - 更新模板
   • format(**kwargs) -> str - 格式化提示词模板

3. 验证：

   • validate() -> bool - 验证提示词维度完整性

2. 仓储接口 (repositories.py)

KnowledgeBaseRepository

定义知识库的持久化操作接口：

• save(knowledge_base) - 保存知识库
• find_by_id(knowledge_base_id) - 根据 ID 查找
• find_by_name(name) - 根据名称查找
• find_all() - 查找所有知识库
• find_by_tag(tag) - 根据标签查找
• find_by_document_id(document_id) - 根据文档 ID 查找
• delete(knowledge_base_id) - 删除知识库
• exists(knowledge_base_id) - 检查是否存在

PromptDimensionRepository

定义提示词维度的持久化操作接口：

• save(prompt_dimension) - 保存提示词维度
• find_by_id(prompt_dimension_id) - 根据 ID 查找
• find_by_name(name) - 根据名称查找
• find_all() - 查找所有提示词维度
• delete(prompt_dimension_id) - 删除提示词维度
• exists(prompt_dimension_id) - 检查是否存在

3. 领域异常 (exceptions.py)

定义了知识库领域特定的异常：

• KnowledgeBaseException - 知识库异常基类
• KnowledgeBaseNotFoundException - 知识库未找到异常
• PromptDimensionException - 提示词维度异常基类
• PromptDimensionNotFoundException - 提示词维度未找到异常
• PromptFormattingException - 提示词格式化异常

4. 文档 (README.md)

创建了完整的模块文档，包括：

• 概述和核心实体说明
• 使用示例
• 仓储接口说明
• 异常说明
• 设计原则
• 依赖关系
• 测试指南

5. 模块导出 (init.py)

更新了 __init__.py 文件，导出核心实体：

from src.domain.knowledge_base.entities import KnowledgeBase, PromptDimension

__all__ = [
    "KnowledgeBase",
    "PromptDimension",
]

设计特点

1. 领域驱动设计（DDD）

• 实体封装业务逻辑：所有业务规则和验证逻辑都封装在实体内部
• 不变量保护：通过验证方法确保实体始终处于有效状态
• 清晰的职责边界：实体负责业务逻辑，仓储负责持久化

2. 防御性编程

• 严格的输入验证：所有公共方法都进行参数验证
• 详细的异常信息：使用自定义异常提供清晰的错误信息
• 类型安全：使用类型注解确保类型正确性

3. 不可变性

• 使用共享值对象（EntityId, Timestamp）确保数据一致性
• 时间戳自动更新，确保数据追踪

4. 框架独立

• 领域层不依赖任何外部框架
• 只依赖标准库和共享领域概念
• 易于测试和维护

验证测试

执行了基本功能测试，验证了：

1. KnowledgeBase 实体：

   • 创建知识库
   • 添加文档
   • 添加标签
   • 文档和标签计数

2. PromptDimension 实体：

   • 创建提示词维度
   • 格式化模板
   • 变量管理

3. 导入验证：

   • 所有模块可以正确导入
   • 无语法错误
   • 无循环依赖

文件清单

创建的文件：

1. src/domain/knowledge_base/entities.py - 核心实体实现（约 800 行）
2. src/domain/knowledge_base/repositories.py - 仓储接口定义（约 200 行）
3. src/domain/knowledge_base/exceptions.py - 领域异常定义（约 150 行）
4. src/domain/knowledge_base/README.md - 模块文档（约 300 行）

修改的文件：

1. src/domain/knowledge_base/__init__.py - 更新模块导出

符合的需求

Requirement 1.3: 领域层架构

✅ 完全符合：

• 创建了独立的知识库领域模块
• 实体包含核心业务逻辑和规则
• 不依赖外部框架
• 使用共享值对象和异常

Requirement 8.4: 知识库模块职责

✅ 完全符合：

• 将知识库相关代码组织到独立模块
• 定义了清晰的公共接口
• 实现了知识库和提示词维度的管理功能
• 通过仓储接口与其他层交互

后续任务

根据任务列表，下一步应该是：

• Task 3.12: 编写知识库领域模型单元测试
  • 测试 KnowledgeBase 的文档管理
  • 测试标签管理
  • 测试业务规则（如文档 ID 不重复）

使用示例

from src.domain.knowledge_base.entities import KnowledgeBase, PromptDimension
from src.domain.shared.value_objects import EntityId, Timestamp

# 创建知识库
kb = KnowledgeBase(
    id=EntityId.generate(),
    name="Technical Documentation",
    description="All technical documentation",
    created_at=Timestamp.now(),
    updated_at=Timestamp.now()
)

# 添加文档和标签
kb.add_document("doc_123")
kb.add_document("doc_456")
kb.add_tag("important")
kb.add_tag("reviewed")

# 验证知识库
kb.validate()

# 创建提示词维度
prompt = PromptDimension(
    id=EntityId.generate(),
    name="Question Answering",
    description="Template for QA tasks",
    template="Answer the question: {question} based on context: {context}",
    variables=["question", "context"]
)

# 格式化提示词
result = prompt.format(
    question="What is Python?",
    context="Python is a programming language"
)
print(result)
# 输出: Answer the question: What is Python? based on context: Python is a programming language

总结

成功实现了知识库领域模型，包括：

• 2 个核心实体（KnowledgeBase, PromptDimension）
• 2 个仓储接口
• 5 个领域异常
• 完整的业务逻辑方法
• 详细的文档和注释

实现遵循了领域驱动设计原则，具有清晰的职责边界、严格的验证逻辑和良好的可测试性。所有代码都通过了基本功能测试，可以进入下一阶段的单元测试编写。