From fd4c0604e137e14cacdee57c47b52938f53c59b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: hailin <hailin@gdzx.xyz>
Date: Sun, 11 May 2025 00:01:24 +0800
Subject: [PATCH] .

---
 scripts/rag_build_query.py | 13 +++++++------
 1 file changed, 7 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/scripts/rag_build_query.py b/scripts/rag_build_query.py
index 296e551..a329741 100644
--- a/scripts/rag_build_query.py
+++ b/scripts/rag_build_query.py
@@ -148,15 +148,16 @@ def build_user_index(user_id: str):
         logger.info(f"Faiss 索引已保存到 {faiss_index_file}")
         
 
-        # 同步保存文本和向量
-        # 将文本和对应的向量一起存储，确保 Faiss 向量存储和文本数据关联
-        for i, document in enumerate(documents):  # 修改日期：2025-05-10
-            # 获取文本并生成向量
+        # 将文本和向量存储为 Node 对象
+        for i, document in enumerate(documents):
             text = document.text
             embedding = embed_model._get_query_embedding(text)
 
-            # 将文本和向量添加到 Faiss 向量存储
-            vector_store.add([(embedding, text)])  # 保存向量和文本
+            # 创建一个 Node 对象，它包含文本和嵌入
+            node = Node(text=text, embedding=embedding)
+
+            # 将 Node 对象添加到 FaissVectorStore 中
+            vector_store.add([node])  # 确保添加的是 Node 对象，而不是元组
 
 
         # 使用 storage_context.persist() 保存其他索引数据