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Ingest 数据导入

896 字约 3 分钟

2026-05-11

让 agent 通过对话往 KB / DB / Graph 写数据。这一层把 DataMind 从纯只读检索 agent 变成可读可写的工作助手。

4 个工具

工具说明
kb_add_file单文件 → chunk → embed → upsert 进 Chroma，立刻可被 kb_search 检索到
kb_add_path目录递归扫描或单文件，批量导入
db_import_csvCSV → 推断 schema → CREATE TABLE → INSERT，支持 append / replace / fail 模式
graph_add_triples_from_text自然语言 → LLM 抽取 (subject, relation, object) → upsert 进图谱，并立即持久化

所有工具属于 ingest 组，注册到 ToolRegistry 后会出现在 system prompt 的"数据导入"分组里。enable={"kb","db","graph",…} 中加上 "ingest"（或不传 enable）即可启用。

使用方式

1. 直接对话（推荐）

[你]   帮我把 /Users/foo/policy.md 加进知识库
[agent] 调用 kb_add_file(path="/Users/foo/policy.md")
        ✓ 1 chunk 已导入，现在可以搜索

[你]   把 /Users/foo/sales-q2.csv 导入成数据表 sales_q2
[agent] 调用 db_import_csv(path=..., table="sales_q2", if_exists="append")
        ✓ 18 行已写入，可立刻 SQL 查询

[你]   陈诚晋升 Tech Lead，向 Ann 汇报，主要负责 Project Kepler
[agent] 调用 graph_add_triples_from_text(text="...")
        ✓ 抽出 3 条 triples 并写入图谱

2. 浏览器拖拽上传

打开 http://127.0.0.1:8000，输入框上方有一块"📎 拖拽文件到这里上传"的区域：

  1. 拖入任意 .md / .txt / .csv 文件
  2. 后端 POST /api/upload 把文件存到 data/profiles/<profile>/uploads/<filename>
  3. 文件出现在 dropzone 下方列表，每行有「导入」按钮
  4. 点击后前端按扩展名构造 prompt（.csv → "导入成数据表"，.md/.txt → "加进知识库"），自动发给 agent
  5. agent 自主选 ingest 工具完成导入

后端会做内容 hash 去重，重复同名上传不会污染。

3. 直接走 service 层（程序化）

agent = await build_agent(settings)
res = await agent.ingest.kb_add_file(path="/path/to/file.md")
res = await agent.ingest.db_import_csv(
    path="/path/to/data.csv", table="customers", if_exists="replace"
)
res = await agent.ingest.graph_add_triples_from_text(
    text="Alice leads the Search team."
)

适合在脚本 / 后台任务里批量灌数据。

路径安全

IngestService 维护一个 allow-list，默认包含：

  • 当前 profile 的 data_dir
  • 当前 cwd
  • cwd 的父目录（让用户能用 ~/Desktop/DataMind/demo-uploads/ 这样的相邻目录）
  • 系统临时目录（tempfile.gettempdir()）
  • macOS 下的 /tmp 与 /private/tmp

所有路径会先 Path.resolve()，再做前缀检查，所以软链接不能绕过。需要更宽的白名单时通过 IngestService(..., allowed_roots=[...]) 显式注入。

工具还支持 basename fallback：如果用户只说 "把刚上传的 foo.md 加进去"，service 会去 <profile>/uploads/foo.md 找。这让前端拖拽 + 自动发 prompt 的流程不需要前端记住完整路径。

内容去重

KB 的 chunk id 是 _hash(text, source) 的 SHA1。同一文件再次导入产生相同 id，Chroma upsert 等价 no-op，不会重复占空间。

失败处理

  • 单文件批量导入时（kb_add_path），其中一个文件出错不会中断其他文件
  • CSV 导入失败（表名非法、文件空、SQL 错）会抛 CapabilityError("ingest", ...)，agent 看到友好错误并向用户反馈
  • LLM 抽取 triples 失败（返回空数组、JSON 格式不对）会返回 {"triples_added": 0, "raw_response": "..."} 而不是异常

跟其他能力的协作

你：把 /tmp/customers.csv 导入成 customers 表
agent → db_import_csv → ✓ 已建表

你：customers 表里 Enterprise 套餐客户的 ARR 加起来是多少？
agent → db_query_nl → db_query_sql → 返回结果

你：再问"鼎元金融"对应的负责人是哪位 CSM？
agent → db_query_sql → "Leo"
agent → graph_search_entities("Leo") → "属于 Operations 部门"

ingest 出来的数据立刻被同一个 ToolRegistry 暴露给后续问答，完全无缝。

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