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根据你提供的代码和之前的上下文（如 collection_name = f"kb_{kb_id}"），在你的系统中，文档（Document）并不是一个 Collection。

它们的关系层级如下：

1. 层级结构关系

• 知识库 (Knowledge Base) = Weaviate Collection (集合)

  • 物理隔离：每个知识库对应 Weaviate 中的一个独立 Collection（表）。
  • 命名规则：kb_{knowledge_base_id}（例如 kb_1, kb_2）。
  • 区分方式：通过 Collection Name 区分。

• 文档 (Document) = Collection 中的一组对象 (Objects)

  • 逻辑分组：一个文档被切分成多个“片段（Chunk）”，这些片段都存储在同一个 Collection 中。
  • 区分方式：通过 Metadata 字段 doc_id 区分。所有属于同一个文档的切片，都拥有相同的 doc_id。

• 片段 (Chunk/Segment) = Weaviate Object (单条数据)

  • 最小单位：这是真正存储向量（Vector）和文本（Content）的实体。
  • 区分方式：每个对象有唯一的 UUID，且通过 chunk_index 标记顺序。

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2. 代码中的具体体现

在你的 WeaviateClient 代码中，这种结构非常清晰：

A. 知识库 (Collection) 的区分

在 create_collection 和 add_documents 方法中，你需要传入 collection_name。
在业务逻辑（之前的 indexing.py）中，你是这样调用的：

collection_name = f"kb_{knowledge_base_id}"  # 这里决定了知识库 = Collection
await weaviate.add_documents(collection_name, ...)

B. 文档 (Document) 的区分

在 add_documents 方法内部，你将文档的 ID 写入了属性（Property）中：

# add_documents 方法内
uuid = batch.add_object(
    properties={
        "content": doc.get("content", ""),
        
        # 👇 关键点：这是区分文档的字段
        "doc_id": doc.get("doc_id", ""), 
        
        "doc_name": doc.get("doc_name", ""),
        "chunk_index": doc.get("chunk_index", 0),
        # ...
    },
    vector=vec
)

3. 如何操作（增删改查）

基于这种结构，你的操作逻辑应该是这样的：

(1) 搜索整个知识库

不需要过滤，直接查对应的 Collection：

# 搜索知识库 ID 为 1 的所有内容
client.collections.get("kb_1").query.hybrid(query="...")

(2) 搜索特定文档

需要在搜索知识库的基础上，增加 doc_id 过滤器：

# 搜索知识库 1 中，文档 ID 为 "doc_123" 的内容
filters = {"doc_id": "doc_123"} 
await weaviate.hybrid_search("kb_1", query="...", filters=filters)

(3) 删除一个文档

根据 doc_id 删除该文档下的所有切片：

# 从知识库 1 中删除文档 "doc_123"
filters = {"doc_id": "doc_123"}
await weaviate.delete_documents("kb_1", filters=filters)

(4) 删除整个知识库

直接删除 Collection：

# 删除知识库 1
await weaviate.delete_collection("kb_1")

4. 为什么要这样设计？

这种 "知识库=Collection, 文档=Tag" 的设计是 Weaviate 的最佳实践，原因如下：

1. 搜索效率：
   • Weaviate 的索引是基于 Collection 构建的。在同一个 Collection 内进行向量检索（HNSW）效率最高。
   • 跨 Collection 搜索非常麻烦且性能差。因为知识库通常是业务隔离的边界（比如“财务知识库”和“IT支持知识库”不应该混在一起搜），所以把知识库设为 Collection 是对的。
2. 资源管理：
   • 删除整个知识库时，delete_collection 是瞬间完成的（直接删除文件），比逐条删除数据快得多。
3. 文档粒度：
   • 如果把“文档”设为 Collection，会导致 Collection 数量爆炸（比如你有 1 万个文档，就有 1 万个 Collection），这会把数据库拖垮。Weaviate 建议 Collection 数量保持在可控范围内（几十到几百个）。