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LangBot v4.9.0：知识库全面插件化——RAG 引擎、解析器与无边界知识架构

LangBot v4.9.0：知识库全面插件化——RAG 引擎、解析器与无边界知识架构

2026年3月10日

LangBot v4.9.0 代号 “Knowledge Without Borders”（知识无边界），这个命名精准地概括了本次版本的核心变化：知识库能力从内置实现全面重构为插件化架构。

这不是一次小修小补——它重新定义了 LangBot 中"知识"的边界。

为什么要做这件事？

在 v4.9.0 之前，LangBot 的知识库分为两套体系：

  • 内置知识库：使用 Chroma 作为向量数据库，嵌入模型由 LangBot 直接调用，文档解析、分块、索引全部内置。
  • 外部知识库：通过 KnowledgeRetriever 插件组件桥接 Dify、RAGFlow、FastGPT 等外部服务，只做检索，不管文档摄取。

这两套体系在 UI 上以 Tab 切换的方式呈现，数据模型和管理逻辑完全割裂。

问题在于：

  1. 扩展性差：想换一个向量数据库？想用自己的分块策略？对不起，内置实现写死了。
  2. 维护成本高：每次 RAG 能力迭代，都需要改 LangBot 核心代码，发版才能生效。
  3. 体验割裂：内置和外部两种知识库的管理方式完全不同，用户学习成本高。

v4.9.0 的解决方案很直接：把 RAG 能力从 LangBot 核心中抽出来，交给插件。

核心变更一览

1. 统一知识库模型

移除 internal / external 的区分。所有知识库统一管理，通过 rag_engine_plugin_id 区分背后使用的 RAG 引擎。UI 上不再有两个 Tab，只有一个知识库列表，创建时选择引擎即可。

2. 新增 KnowledgeEngine 组件

这是本次最核心的新增。KnowledgeEngine（知识引擎）替代了旧的 KnowledgeRetriever，承担完整的知识库生命周期管理：

  • 文档摄取（Ingest）：从文件解析到向量索引的完整流程
  • 知识检索（Retrieve）：查询时返回相关知识块
  • 文档删除（Delete）：清理文档及关联的向量数据
  • 生命周期钩子：知识库创建/删除时的回调

换句话说，一个 KnowledgeEngine 插件可以完全控制知识库的索引和检索策略，而不仅仅是做检索。

插件市场中的知识引擎插件

3. 新增 Parser 组件

文档解析也被独立为插件组件。Parser 负责将 PDF、Word、Markdown 等二进制文件转换为结构化文本，然后交给 RAG 引擎做分块和索引。

Parser 和 KnowledgeEngine 的关系：

数据流：Parser → KnowledgeEngine

如果 RAG 引擎自身声明了 DOC_PARSING 能力，也可以跳过外部 Parser，自行处理文档解析。

4. 宿主 RAG API

LangBot 核心不再直接执行 RAG 操作，但仍然提供了关键的基础设施，封装在 RAGRuntimeService 中供插件通过 RPC 调用：

  • 嵌入模型调用：invoke_embedding() —— 插件无需自己管理模型连接
  • 向量数据库操作：vector_upsert() / vector_search() / vector_delete() —— 写入、搜索、删除
  • 文件读取：get_knowledge_file_stream() —— 从存储中获取原始文件

这意味着插件可以专注于 RAG 策略（分块方式、检索算法、重排序逻辑），而把向量存储和嵌入模型这些"重"操作交给宿主。

5. 废弃 KnowledgeRetriever

旧的 KnowledgeRetriever 组件已被移除。如果你之前开发过外部知识库插件，需要迁移到 KnowledgeEngine。好消息是 KnowledgeEngine 的 API 更清晰，迁移并不复杂。

开发一个 RAG 引擎插件

以下是开发自定义 RAG 引擎的完整流程。

创建组件 

lbp comp KnowledgeEngine

按提示输入引擎名称和描述，SDK 会自动生成目录结构：

插件目录结构

定义配置 Schema

在 .yaml 清单文件中定义两类配置：

  • creation_schema：用户创建知识库时填写的参数（如分块大小、嵌入模型）
  • retrieval_schema：检索时可调整的参数（如分数阈值、Top-K）
spec:
  creation_schema:
    - name: chunk_size
      label:
        zh_Hans: 分块大小
      type: integer
      default: 500
    - name: chunk_overlap
      label:
        zh_Hans: 分块重叠
      type: integer
      default: 50
  retrieval_schema:
    - name: score_threshold
      label:
        zh_Hans: 分数阈值
      type: float
      default: 0.5

LangBot 会根据这些 Schema 动态渲染创建和检索的配置表单，不同的 RAG 引擎展示不同的配置项。

声明能力 

class SimpleRag(KnowledgeEngine):

    @classmethod
    def get_capabilities(cls) -> list[str]:
        return [
            KnowledgeEngineCapability.DOC_INGESTION,   # 支持文档上传
            # KnowledgeEngineCapability.DOC_PARSING,   # 可选：支持内置文档解析
        ]
能力说明
DOC_INGESTION支持文档上传和处理。声明后 UI 显示"文档"标签页
DOC_PARSING支持内置文档解析。未声明则必须安装外部 Parser 插件

实现核心方法

最关键的三个方法：

文档摄取：

async def ingest(self, context: IngestionContext) -> IngestionResult:
    # 1. 获取文件内容（或使用 Parser 的预解析结果）
    if context.parsed_content:
        text = context.parsed_content.text
    else:
        file_bytes = await self.plugin.get_knowledge_file_stream(
            context.file_object.storage_path
        )
        text = file_bytes.decode('utf-8')

    # 2. 分块
    chunks = self._split_text(text, chunk_size=500)

    # 3. 调用宿主嵌入模型
    vectors = await self.plugin.invoke_embedding(
        embedding_model_uuid, chunks
    )

    # 4. 写入宿主向量数据库
    await self.plugin.vector_upsert(
        collection_id, vectors, ids, metadata
    )

    return IngestionResult(
        document_id=context.file_object.metadata.document_id,
        status=DocumentStatus.COMPLETED,
        chunks_created=len(chunks),
    )

知识检索：

async def retrieve(self, context: RetrievalContext) -> RetrievalResponse:
    # 1. 生成查询向量
    query_vectors = await self.plugin.invoke_embedding(
        embedding_model_uuid, [context.query]
    )

    # 2. 向量搜索
    results = await self.plugin.vector_search(
        collection_id, query_vectors[0], top_k=5
    )

    # 3. 转换并返回
    return RetrievalResponse(results=entries, total_found=len(entries))

文档删除：

async def delete_document(self, kb_id: str, document_id: str) -> bool:
    deleted = await self.plugin.vector_delete(
        collection_id=kb_id, file_ids=[document_id]
    )
    return deleted > 0

桥接外部知识库服务

如果你的目标不是自建 RAG 流程，而是桥接 Dify、RAGFlow、FastGPT 等外部服务，实现方式更简单——不需要声明 DOC_INGESTION 能力，只实现 retrieve 方法即可：

class DifyRAGEngine(KnowledgeEngine):

    @classmethod
    def get_capabilities(cls) -> list[str]:
        return []  # 不支持文档上传，由外部服务管理

    async def retrieve(self, context: RetrievalContext) -> RetrievalResponse:
        # 调用 Dify/RAGFlow/FastGPT 的检索 API
        ...

这样在 LangBot 中创建知识库时选择该引擎，不会显示"文档"标签页，知识的管理完全在外部服务中进行。

开发 Parser 插件

Parser 的开发更加简洁：

lbp comp Parser

在清单文件中声明支持的 MIME 类型：

spec:
  supported_mime_types:
    - application/pdf
    - application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document

实现 parse 方法：

class PdfParser(Parser):

    async def parse(self, context: ParseContext) -> ParseResult:
        # context.file_content: 原始文件字节
        # context.mime_type: 文件 MIME 类型
        # context.filename: 原始文件名

        text = extract_text_from_pdf(context.file_content)

        return ParseResult(
            text=text,
            sections=[
                TextSection(content=page_text, heading=f"Page {i}", page=i)
                for i, page_text in enumerate(pages)
            ],
        )

Parser 和 KnowledgeEngine 之间还支持跨插件调用——一个 RAG 引擎插件可以主动调用另一个插件提供的 Parser：

result = await self.plugin.invoke_parser(
    plugin_author="author_name",
    plugin_name="plugin_name",
    storage_path=context.file_object.storage_path,
    mime_type=context.file_object.metadata.mime_type,
    filename=context.file_object.metadata.filename,
)

升级须知

  • 旧版本中创建的内置知识库和外部知识库会由迁移工具自动迁移，更新后到知识库页面确认即可。
  • KnowledgeRetriever 组件已废弃，旧插件需要迁移到 KnowledgeEngine。
  • 在插件市场可以找到已有的 RAG 引擎插件。

写在最后

v4.9.0 的知识库插件化是 LangBot 插件系统的又一次扩展。从 v4.0 的事件处理器和工具，到知识检索器，再到现在的 RAG 引擎和解析器——LangBot 的核心能力正在逐步从"内置"走向"可插拔"。

这个方向的终局是：LangBot 核心只提供流水线编排和基础设施，所有业务能力都由插件驱动。

想要自定义分块策略？写个 KnowledgeEngine 插件。想支持 PDF 解析？写个 Parser 插件。想桥接企业内部的知识库服务？同样是一个插件。

知识，不再有边界。

相关链接：

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