$this->progress() 为模型一对多的关系

public function getProgressNumAttr(){

//通过获取器 获取与其关联的（一对多）中最大的Progress_num值，若无则为0!

$progress_num = $this->progress()->max(‘progress_num’, TRUE);

return $progress_num;

}

<?php
namespace app\portal\model;

use think\Model;
use app\portal\model\ProgressModel;
use app\portal\model\MeetingModel;


class TopicsModel extends Model
{
    /**
     * 模型名称
     * @var string
     */
    protected $name = 'topics';
    // protected $type = [
    //     'files' => 'array',
    // ];
    public function progress(){
        return $this->hasMany(ProgressModel::class,"topics_id",'id')->order('progress_date');
    }
    public function meeting(){
        return $this->belongsTo(MeetingModel::class,"meeting_id",'id');
    }
    public function getProgressNumAttr(){
//通过获取器 获取与其关联的（一对多）中最大的Progress_num值，若无则为0!
        $progress_num = $this->progress()
            ->max('progress_num', TRUE);
        return $progress_num;
    }
    public function getProgressDateAttr(){
        $progress_date = $this->progress()
            ->order('progress_num', 'desc')
            ->value('progress_date');
        return $progress_date??'';
    }
#$v->progress_date;

public function getProgressAttr(){
        $progress_date = $this->progress()
            ->order('progress_num', 'desc')
            ->value('progress_date');
        return $progress_date??'';
    }

#$v->progress;

}

BM25 +jieba +查询：https://el.psy.congroo.com/archives/2327

向量化（chroma）+查询：https://el.psy.congroo.com/archives/2333

混合查询：BM25+（检索器+节点后处理+响应器（溯源））

chroma向量存储+sqlite节点存储（动态BM25） （增删）

需要安装 python-docx

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
from llama_index.retrievers import bm25

documents=SimpleDirectoryReader("data").load_data()

print(documents)

splitter=SentenceSplitter(chunk_size=512,chunk_overlap=30)

new_nodes=splitter.get_nodes_from_documents(documents)

print(new_nodes)

documents=SimpleDirectoryReader(input_files=["add.docx",]).load_data()
#input_files接受的是一个文件目录

print(documents)

documents[0].metadata['MAC']='adgfa-192ga'
#添加metadata
documents[0].metadata['document_id']=documents[0].id_
#默认没有documenta_id 需要自己添加
print(documents)
new_nodes=splitter.get_nodes_from_documents(documents)
print(new_nodes)

llama-index-readers-file
专用用于读取图片类文档

假设已知目标文章的节点 ID 列表

target_node_ids = [“node_id_1”, “node_id_2”, “node_id_3”]

执行删除

vector_store.delete(node_ids=target_node_ids)

重新构建索引

new_index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store)

知道document_id 删除 chroma 的信息

import chromadb
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from llama_index.core import StorageContext

# -------------------------- 1. 初始化Chroma客户端和向量存储 --------------------------
# 本地Chroma（持久化），若为远程Chroma替换为 chromadb.HttpClient
chroma_client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
# 替换为你的集合名（创建向量库时的名称）
chroma_collection = chroma_client.get_or_create_collection("your_collection_name")
# 关联LlamaIndex的Chroma向量存储
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# -------------------------- 2. 根据document_id删除对应向量 --------------------------
def delete_vector_by_document_id(target_document_id: str):
    """
    根据document_id删除Chroma中的对应向量
    :param target_document_id: 要删除的文档ID
    """
    # 步骤1：查询Chroma中所有包含该document_id的向量（元数据过滤）
    # metadata={"document_id": target_document_id} 精准匹配
    results = chroma_collection.get(
        where={"document_id": target_document_id},  # 按document_id过滤
        include=["ids"]  # 只返回向量ID，提升效率
    )
    
    # 步骤2：提取匹配的向量ID列表
    vector_ids = results["ids"]
    if not vector_ids:
        print(f"未找到document_id为 {target_document_id} 的向量")
        return
    
    # 步骤3：删除对应向量
    chroma_collection.delete(ids=vector_ids)
    print(f"成功删除document_id={target_document_id} 对应的 {len(vector_ids)} 个向量")

# -------------------------- 3. 调用删除函数 --------------------------
# 替换为你要删除的document_id
delete_vector_by_document_id("your_target_document_id")