From 83fd1dddd80602246a62fba0cbea4ed34dabad49 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Wed, 5 Aug 2026 23:35:10 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=E7=A7=BB=E9=99=A4=E4=BB=93=E5=BA=93?=
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MIME-Version: 1.0
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Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 README.md | 136 ------------------------------------------------------
 1 file changed, 136 deletions(-)
 delete mode 100644 README.md

diff --git a/README.md b/README.md
deleted file mode 100644
index 2b7df5b..0000000
--- a/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,136 +0,0 @@
-# lpt-ai
-
-LPT 学习进度跟踪系统的独立 AI 服务。将 LLM 相关能力从 Java 主服务中剥离，便于独立迭代、增加安全层与沙箱。
-
-## 能力
-
-| 端点 | 方法 | 说明 |
-|------|------|------|
-| `/health` | GET | 健康检查，返回 LLM 可用状态 |
-| `/ai/tasks` | POST | 提交异步 AI 任务（聚合报告/生成导图/回忆对比） |
-| `/ai/tasks/:taskId` | GET | 轮询任务状态和结果 |
-| `/fetch-title` | GET | 抓取 URL 页面标题 |
-| `/admin` | GET | 管理面板（任务日志、Prompt 调试） |
-
-## 快速开始
-
-```bash
-cp .env.example .env
-# 编辑 .env，填入 LLM_API_KEY
-npm install
-npm run dev
-```
-
-未配置 `LLM_API_KEY` 时服务可启动，但 AI 端点返回 503，由调用方（Java 后端）降级到内置规则。
-
-## 异步任务架构
-
-由于 LLM 调用耗时长（可达数十秒），所有 AI 任务采用异步模式：
-
-### 1. 提交任务
-
-```bash
-curl -X POST http://localhost:5199/ai/tasks \
-  -H "Content-Type: application/json" \
-  -d '{
-    "type": "aggregate-report",
-    "params": {
-      "taskName": "Java 并发编程",
-      "expectation": "理解线程池核心参数",
-      "fragments": [
-        {"content": "corePoolSize 是核心线程数，即使空闲也不回收"},
-        {"content": "workQueue 满了之后才会创建超过 core 的线程"}
-      ]
-    }
-  }'
-```
-
-响应：
-```json
-{
-  "taskId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
-  "status": "pending"
-}
-```
-
-### 2. 轮询结果
-
-```bash
-curl http://localhost:5199/ai/tasks/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
-```
-
-响应（进行中）：
-```json
-{
-  "taskId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
-  "status": "running",
-  "progress": 50
-}
-```
-
-响应（完成）：
-```json
-{
-  "taskId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
-  "status": "completed",
-  "result": {
-    "summary": "本次学习主要掌握了线程池的核心参数配置...",
-    "keyPoints": ["corePoolSize 核心线程数", "workQueue 工作队列"]
-  }
-}
-```
-
-### 3. 支持的任务类型
-
-| type | 说明 | params 字段 |
-|------|------|------------|
-| `aggregate-report` | 聚合学习残片为报告 | `taskName`, `expectation`, `fragments[]` |
-| `generate-mind-map` | 生成思维导图大纲 | `taskName`, `reports[]`, `applications[]` |
-| `compare-recall` | 对比用户回忆与标准导图 | `taskName`, `standardOutline`, `recallOutline` |
-
-## 架构位置
-
-```
-LPT 前端 (Vue) ──► LPT 后端 (Java/Spring Boot) ──► lpt-ai (TS/Fastify) ──► SiliconFlow API
-```
-
-Java 后端是唯一调用方；本服务不直接暴露给前端，不做鉴权（部署在内网）。
-
-## 任务队列机制
-
-- 任务提交后进入内存队列，返回 taskId
-- 后台异步执行，Java 端通过轮询获取结果
-- 任务超时时间：5 分钟
-- 任务结果保留时间：30 分钟（自动清理）
-- 失败重试：无（由 Java 端决定是否重试或降级）
-
-## 降级策略
-
-```
-AI 服务不可用
-    ↓
-Java 后端捕获 503/超时
-    ↓
-自动切换到内置生成器
-    ↓
-- 聚合报告：简单拼接残片
-- 生成导图：按 session 分组 + 规则去重
-- 回忆对比：字符串相似度匹配
-```
-
-确保系统在 AI 服务异常时仍可正常工作。
-
-## 管理面板
-
-访问 `http://localhost:5199/admin` 查看：
-- 任务执行日志（状态、耗时、token 消耗）
-- Prompt 模板预览与调试
-- 队列状态监控
-
-## 后续规划
-
-- 输入内容安全过滤（Prompt 注入防护）
-- 输出审核
-- 多模型路由（按任务复杂度选择模型）
-- 用量与成本监控
-- SSE 流式输出