实践 on 撷时录

Webhook 与飞书机器人集成

Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 +0800

审计告警功能需要把检测到的安全事件推送到飞书群。飞书提供了自定义机器人 Webhook 的接口，支持文本和富文本消息格式，也可以配置 HMAC-SHA256 签名验证。

实现上需要解决三个问题：签名怎么算、参数放哪里、消息怎么写。

签名算法

飞书官方文档给出的签名示例：

 1import hashlib
 2import base64
 3import hmac
 4
 5def gen_sign(timestamp, secret):
 6 string_to_sign = '{}\n{}'.format(timestamp, secret)
 7 hmac_code = hmac.new(
 8 string_to_sign.encode("utf-8"),
 9 digestmod=hashlib.sha256
10 ).digest()
11 sign = base64.b64encode(hmac_code).decode('utf-8')
12 return sign

import hashlib
import base64
import hmac

def gen_sign(timestamp, secret):
 string_to_sign = '{}\n{}'.format(timestamp, secret)
 hmac_code = hmac.new(
 string_to_sign.encode("utf-8"),
 digestmod=hashlib.sha256
 ).digest()
 sign = base64.b64encode(hmac_code).decode('utf-8')
 return sign

注意这里的 hmac.new 调用是 hmac.new(key, msg=None, digestmod=sha256)，key 是 timestamp\nsecret，msg 为空。和通常的 hmac.new(secret, data, digestmod) 写法不一样，如果习惯性地把 secret 放第一个参数、string_to_sign 放第二个，签名就对不上。

用 Spring AI 实现 RAG 知识库：对话记忆、向量检索与文档入库

Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 +0800

最近用 Spring AI 做了一套 RAG 知识库对话：后台管理多知识库和文件上传，对话侧支持会话记忆、按知识库过滤检索，以及 SSE 流式输出。骨架还是原来的 DDD-lite Spring Boot 分层。

技术选型大致是：

能力	选型
框架	Java 21 / Spring Boot 4.1 / Spring AI 2.0
Chat	阿里云百炼等 OpenAI 兼容接口（`spring-ai-starter-model-openai`）
Embedding	本地 Ollama（如 `embeddinggemma`，768 维）
向量库	Milvus
对话记忆	Spring AI Redis Chat Memory（RediSearch）
原文存储	MinIO（可与 Milvus 栈共用）
文档解析	Tika + TokenTextSplitter
元数据	MySQL + MyBatis-Plus
前端	Vite + React + Ant Design，SSE 流式对话

下面按实现顺序写整条链路：模块怎么分、Spring AI 怎么接、文档如何切片入库、RAG 与记忆如何同时生效，以及默认 RAG 提示词会坑闲聊等问题。

目标与整体架构

先明确要做的行为：

邮件集成与密码重置

Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 +0800

项目中邮件功能用于发送密码重置链接，但此前只搭好了架子，缺少实际测试验证。本文将记录邮件集成的全链路配置、本地测试、以及过程中遇到并解决的几个问题。

邮件发送引擎

项目在 app/platform/email/sender.py 中实现了 send_mail 函数，支持普通 SMTP 和 STARTTLS 两种模式：

 1async def send_mail(to_email: str, subject: str, body: str) -> None:
 2 mail = settings.mail
 3 if not mail.host or not mail.from_email:
 4 raise BusinessError("Mail service is not configured")
 5 message = EmailMessage()
 6 message["From"] = f"{mail.from_name} <{mail.from_email}>"
 7 message["To"] = to_email
 8 message["Subject"] = subject
 9 message.set_content(body)
10 await asyncio.to_thread(_send_sync, message)

async def send_mail(to_email: str, subject: str, body: str) -> None:
 mail = settings.mail
 if not mail.host or not mail.from_email:
 raise BusinessError("Mail service is not configured")
 message = EmailMessage()
 message["From"] = f"{mail.from_name} <{mail.from_email}>"
 message["To"] = to_email
 message["Subject"] = subject
 message.set_content(body)
 await asyncio.to_thread(_send_sync, message)

邮件配置通过 MailSettings 集中管理，包括 SMTP 地址、端口、账号密码、TLS 开关等。配置项可在管理后台运行时修改，启动时从 sys_config 表加载覆盖。