imeepos
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feat: 实现RAG Grounding服务功能
基于promptx/outfit-match中的query_llm_with_grounding实现，遵循Tauri开发规范
## 新增功能
- 实现RAG Grounding核心服务逻辑
- 支持基于Vertex AI Search的检索增强生成
- 集成Cloudflare Gateway和Google Gemini API
- 提供完整的TypeScript类型定义和前端服务封装
## 技术架构
- Rust后端：GeminiService扩展RAG功能
- Tauri命令：query_rag_grounding, test_rag_grounding_connection, get_rag_grounding_config
- 前端服务：RagGroundingService类，支持统计监控和错误处理
- 数据模型：完整的请求/响应结构和配置管理
## 核心特性
- 检索增强生成：基于数据存储的智能检索和内容生成
- 容错机制：内置重试机制和错误处理
- 性能监控：响应时间统计和性能指标
- 类型安全：完整的TypeScript类型定义
- 会话管理：支持上下文保持的对话功能
## 测试覆盖
- 25个单元测试，覆盖核心功能和边界情况
- 包括序列化/反序列化、错误处理、配置验证等
- 所有测试通过，确保功能正确性
## 文档和示例
- 完整的API文档 (docs/rag-grounding-api.md)
- 详细的使用示例 (examples/rag-grounding-usage.ts)
- 包含最佳实践和错误处理指南
## 遵循规范
- 严格遵循promptx/tauri-desktop-app-expert开发规范
- 安全第一：最小权限原则，数据加密保护
- 性能优先：异步处理，响应时间优化
- 模块化设计：清晰的架构分层
- 错误处理完善：全面的错误处理和用户反馈
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2025-07-21 21:07:03 +08:00 |