LangChain知识库管理后端接口：数据库操作详解—— 构建本地知识库系统的基础《二》

这段 Python 代码是一个完整的 知识库数据库操作模块，用于对本地知识库系统中的知识库进行增删改查（CRUD）操作。它基于 SQLAlchemy ORM 框架 和一个自定义的装饰器 @with_session 实现数据库会话管理。

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📘 一、整体功能概述

该模块主要实现以下功能：

功能	描述
✅ 添加知识库	如果不存在则添加，否则更新信息
✅ 列出所有知识库	可设置文件数量过滤条件
✅ 检查知识库是否存在	使用不区分大小写的匹配方式
✅ 加载知识库基本信息	获取名称、向量库类型、嵌入模型
✅ 删除知识库	支持按名称删除
✅ 获取知识库详细信息	返回字典格式数据，便于接口返回

此外还提供了一个测试入口函数，用于验证这些数据库操作是否正常工作。

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🧠 二、代码结构详解

🔹 第一部分：导入依赖与模块说明

from server.db.models.knowledge_base_model import KnowledgeBaseModel
from server.db.session import with_session

• KnowledgeBaseModel：SQLAlchemy ORM 定义的知识库表模型
• with_session：一个装饰器，自动注入 SQLAlchemy 的 session 对象，避免手动打开/关闭数据库连接

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🔹 第二部分：核心数据库操作函数

1. add_kb_to_db(session, kb_name, kb_info, vs_type, embed_model)

🎯 功能：

• 向数据库中添加一个新的知识库
• 若已存在同名知识库，则更新其信息

📌 参数说明：

• kb_name: 知识库名称（唯一）
• kb_info: 知识库简介（用于 AI agent 理解用途）
• vs_type: 向量库类型（如 FAISS、Chroma）
• embed_model: 嵌入模型名称（如 text-embedding-ada-002）

🔄 工作流程：

1. 查询是否有同名知识库（忽略大小写）
2. 若无，则创建并插入新记录
3. 若有，则更新 info、向量库类型和嵌入模型字段

✅ 返回值：

始终返回 True，表示执行成功

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2. list_kbs_from_db(session, min_file_count: int = -1)

🎯 功能：

列出所有文件数量大于指定值的知识库名称列表

📌 参数说明：

• min_file_count: 最小文件数，用于筛选活跃的知识库

🔄 工作流程：

• 查询所有满足条件的 kb_name
• 将结果从 (kb_name,) 转换为 kb_name 字符串列表

✅ 示例输出：

["test_kb", "math_kb", "law_kb"]

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3. kb_exists(session, kb_name)

🎯 功能：

检查某个知识库是否存在于数据库中

📌 参数说明：

• kb_name: 知识库名称（支持模糊匹配，不区分大小写）

✅ 返回值：

布尔值，True 表示存在，False 表示不存在

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4. load_kb_from_db(session, kb_name)

🎯 功能：

加载知识库的基本配置信息（名称、向量库类型、嵌入模型）

📌 参数说明：

• kb_name: 知识库名称（支持模糊匹配）

✅ 返回值：

元组形式 (kb_name, vs_type, embed_model)，如果不存在则返回 (None, None, None)

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5. delete_kb_from_db(session, kb_name)

🎯 功能：

根据知识库名称删除对应条目

📌 参数说明：

• kb_name: 知识库名称（支持模糊匹配）

✅ 返回值：

始终返回 True，表示操作成功（即使未找到要删除的对象）

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6. get_kb_detail(session, kb_name)

🎯 功能：

获取知识库的完整信息，包括：

• 名称
• 简介
• 向量库类型
• 嵌入模型
• 文件数量
• 创建时间

✅ 返回值：

• 存在时返回字典：

  {"kb_name": "test_kb","kb_info": "这是一个用于测试的知识库","vs_type": "FAISS","embed_model": "text-embedding-ada-002","file_count": 0,"create_time": datetime.datetime(...)
  }
  

• 不存在时返回空字典 {}

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🔁 三、装饰器机制：@with_session

@with_session
def add_kb_to_db(session, kb_name, kb_info, vs_type, embed_model):

🧩 作用：

• 自动为你打开数据库会话（session）
• 函数执行完毕后自动提交事务或回滚异常
• 避免手动管理 session，提高代码可维护性

💡 类似于上下文管理器：

with get_db() as session:# 执行数据库操作

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📐 四、ORM 模型结构（来自 knowledge_base_model.py）

你使用的 KnowledgeBaseModel 应该是如下结构（简化版）：

class KnowledgeBaseModel(Base):__tablename__ = 'knowledge_base'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)kb_name = Column(String(50), unique=True, comment='知识库名称')kb_info = Column(String(200), comment='知识库简介')vs_type = Column(String(50), comment='向量库类型')embed_model = Column(String(50), comment='嵌入模型名称')file_count = Column(Integer, default=0, comment='文件数量')create_time = Column(DateTime, default=func.now(), comment='创建时间')

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🧪 五、测试入口函数（if name == “main”）

这是程序的主入口，用于运行测试流程。

✅ 测试步骤如下：

1. 添加知识库

   • 使用 add_kb_to_db() 添加一个名为 test_kb 的知识库

2. 检查是否存在

   • 使用 kb_exists() 判断知识库是否入库成功

3. 获取详细信息

   • 使用 get_kb_detail() 输出当前知识库的所有字段信息

4. 加载基本信息

   • 使用 load_kb_from_db() 获取 kb_name, vs_type, embed_model

5. 列出所有知识库

   • 使用 list_kbs_from_db() 获取当前数据库中所有知识库名称

6. 删除知识库

   • 使用 delete_kb_from_db() 删除刚添加的知识库

7. 再次检查是否存在

   • 确认删除是否成功

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📋 六、测试流程示意

🧪 开始测试知识库数据库操作函数...
📌 正在添加知识库：test_kb
✅ 添加完成
🔍 知识库 test_kb 是否存在？是
📝 获取知识库 test_kb 的详细信息
🧠 加载知识库信息：test_kb, FAISS, text-embedding-ada-002
📋 当前数据库中的知识库列表：
['test_kb']
🗑️ 正在删除知识库：test_kb
✅ 删除完成
🔍 删除后，知识库 test_kb 是否还存在？否
🎉 所有测试通过！

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📦 七、适用场景与扩展建议

✅ 适用场景：

场景	描述
🧠 AI 助手后台	管理多个知识库，支持文档问答
📄 RAG 架构	记录每个知识库的向量库类型与嵌入模型
📈 数据统计	统计知识库文件数量、创建时间等
🧩 多任务适配	不同知识库使用不同 embedding 模型

🛠️ 推荐扩展方向：

扩展点	描述
✅ 增加 hash 校验字段	避免重复上传相同文件
✅ 添加文件路径字段	file_path TEXT，方便定位实际文件位置
✅ 支持软删除	is_deleted BOOLEAN DEFAULT False
✅ 支持异步状态标记	status ENUM('pending', 'processing', 'done')
✅ 多线程安全优化	提升大规模并发访问效率

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📊 八、实战代码部分展示：

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8"""
@author: zgw
@date: 2025/6/7 16:07
@source from: 
"""
from server.db.models.knowledge_base_model import KnowledgeBaseModel
from server.db.session import with_session@with_session
def add_kb_to_db(session, kb_name, kb_info, vs_type, embed_model):# 创建知识库实例kb = session.query(KnowledgeBaseModel).filter(KnowledgeBaseModel.kb_name.ilike(kb_name)).first()if not kb:kb = KnowledgeBaseModel(kb_name=kb_name, kb_info=kb_info, vs_type=vs_type, embed_model=embed_model)session.add(kb)else:  # update kb with new vs_type and embed_modelkb.kb_info = kb_infokb.vs_type = vs_typekb.embed_model = embed_modelreturn True@with_session
def list_kbs_from_db(session, min_file_count: int = -1):kbs = session.query(KnowledgeBaseModel.kb_name).filter(KnowledgeBaseModel.file_count > min_file_count).all()kbs = [kb[0] for kb in kbs]return kbs@with_session
def kb_exists(session, kb_name):kb = session.query(KnowledgeBaseModel).filter(KnowledgeBaseModel.kb_name.ilike(kb_name)).first()status = True if kb else Falsereturn status@with_session
def load_kb_from_db(session, kb_name):kb = session.query(KnowledgeBaseModel).filter(KnowledgeBaseModel.kb_name.ilike(kb_name)).first()if kb:kb_name, vs_type, embed_model = kb.kb_name, kb.vs_type, kb.embed_modelelse:kb_name, vs_type, embed_model = None, None, Nonereturn kb_name, vs_type, embed_model@with_session
def delete_kb_from_db(session, kb_name):kb = session.query(KnowledgeBaseModel).filter(KnowledgeBaseModel.kb_name.ilike(kb_name)).first()if kb:session.delete(kb)return True@with_session
def get_kb_detail(session, kb_name: str) -> dict:kb: KnowledgeBaseModel = session.query(KnowledgeBaseModel).filter(KnowledgeBaseModel.kb_name.ilike(kb_name)).first()if kb:return {"kb_name": kb.kb_name,"kb_info": kb.kb_info,"vs_type": kb.vs_type,"embed_model": kb.embed_model,"file_count": kb.file_count,"create_time": kb.create_time,}else:return {}# ========================
# 测试入口
# ========================if __name__ == "__main__":test_kb_name = "test_kb"test_kb_info = "这是一个用于测试的知识库"test_vs_type = "FAISS"test_embed_model = "text-embedding-ada-002"print("🧪 开始测试知识库数据库操作函数...")# 1. 添加知识库print(f"📌 正在添加知识库：{test_kb_name}")add_kb_to_db(kb_name=test_kb_name,kb_info=test_kb_info,vs_type=test_vs_type,embed_model=test_embed_model)print("✅ 添加完成")# 2. 检查是否存在exists = kb_exists(kb_name=test_kb_name)print(f"🔍 知识库 {test_kb_name} 是否存在？{'是' if exists else '否'}")assert exists is True, "❌ 添加知识库失败"# 3. 获取详细信息print(f"📝 获取知识库 {test_kb_name} 的详细信息")detail = get_kb_detail(test_kb_name)print("Detail:", detail)# 4. 加载基本信息kb_name, vs_type, embed_model = load_kb_from_db(test_kb_name)print(f"🧠 加载知识库信息：{kb_name}, {vs_type}, {embed_model}")assert kb_name == test_kb_name, "❌ 加载知识库名称错误"assert vs_type == test_vs_type, "❌ 向量库类型不一致"assert embed_model == test_embed_model, "❌ 嵌入模型不一致"# 5. 列出所有知识库print("📋 当前数据库中的知识库列表：")all_kbs = list_kbs_from_db(min_file_count=-1)print(all_kbs)assert test_kb_name in all_kbs, "❌ 列表中未找到刚添加的知识库"# 6. 删除知识库print(f"🗑️ 正在删除知识库：{test_kb_name}")delete_kb_from_db(test_kb_name)print("✅ 删除完成")# 7. 再次检查是否存在exists_after_delete = kb_exists(kb_name=test_kb_name)print(f"🔍 删除后，知识库 {test_kb_name} 是否还存在？{'是' if exists_after_delete else '否'}")assert exists_after_delete is False, "❌ 删除失败"print("🎉 所有测试通过！")