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飞书机器人与人才测评集成 - 设计摘要

文档版本: v1.0
创建日期: 2026-03-17
完整文档: feishu-assessment-integration-design.md

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一、核心问题

1. 飞书机器人当前对接哪个知识库？

答案：当前使用默认知识库（用户的所有文件）

原因：在 feishu.service.ts 中调用 chatService.streamChat() 时，selectedFiles 和 selectedGroups 参数均为 undefined，导致搜索用户所有文件。

2. 如何与人才测评对接？

答案：通过自然语言命令触发测评功能

命令格式：

• /assessment start [kbId|templateId] - 开始测评
• /assessment answer [answer] - 提交答案
• /assessment status - 查看状态
• /assessment result - 获取结果

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二、设计方案

方案 1：知识库选择机制

数据库变更

在 FeishuBot 实体中新增字段：

knowledgeBaseId: string;      // 特定知识库ID
knowledgeGroupId: string;     // 知识组ID

选择逻辑

1. 配置了 knowledgeBaseId → 搜索该知识库的文件
2. 配置了 knowledgeGroupId → 搜索该知识组的文件
3. 都未配置 → 搜索用户所有文件（默认行为）

方案 2：测评集成

架构设计

用户消息 → 命令解析器 → 测评服务 → 人才测评模块
                    ↓
                聊天服务（非测评消息）

核心组件

1. AssessmentCommandParser - 命令解析器
2. FeishuAssessmentService - 测评服务
3. FeishuAssessmentSession - 会话实体

交互流程

1. 用户: /assessment start
2. 系统: 创建测评会话，发送第一个问题卡片
3. 用户: 回复答案
4. 系统: 评估答案，发送下一个问题
5. ... 循环直到测评完成
6. 系统: 发送测评结果报告

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三、实施步骤

阶段 1：基础架构（1-2 天）

• 添加数据库字段和迁移脚本
• 更新 FeishuBot 实体和 DTO
• 修改 FeishuService 支持知识库选择

阶段 2：测评集成（2-3 天）

• 创建测评会话实体和迁移
• 实现命令解析器
• 实现测评服务
• 设计飞书卡片模板

阶段 3：测试优化（1-2 天）

• 单元测试和集成测试
• 性能测试
• 文档编写

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四、关键代码示例

4.1 知识库选择逻辑

// feishu.service.ts
async processChatMessage(bot: FeishuBot, ...) {
    let selectedFiles: string[] | undefined;
    let selectedGroups: string[] | undefined;
    
    if (bot.knowledgeBaseId) {
        selectedFiles = await this.getFilesByKnowledgeBase(bot.knowledgeBaseId, ...);
    } else if (bot.knowledgeGroupId) {
        selectedGroups = [bot.knowledgeGroupId];
    }
    
    const stream = this.chatService.streamChat(
        userMessage,
        [],
        userId,
        llmModel,
        language,
        undefined,
        selectedGroups,  // 使用配置的知识组
        selectedFiles,   // 使用配置的知识库文件
        // ...
    );
}

4.2 命令处理逻辑

// feishu-assessment.service.ts
async handleCommand(bot: FeishuBot, openId: string, message: string) {
    const command = this.commandParser.parse(message);
    
    if (!command) {
        // 非测评命令，使用默认聊天
        await this.feishuService.processChatMessage(bot, openId, '', message);
        return;
    }
    
    switch (command.type) {
        case AssessmentCommandType.START:
            await this.startAssessment(bot, openId, command.parameters);
            break;
        case AssessmentCommandType.ANSWER:
            await this.submitAnswer(bot, openId, command.parameters[0]);
            break;
        // ...
    }
}

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五、API 接口

5.1 飞书机器人管理

POST /feishu/bots
{
    "appId": "cli_xxx",
    "appSecret": "xxx",
    "knowledgeBaseId": "kb_xxx",      // 可选
    "knowledgeGroupId": "group_xxx"   // 可选
}

5.2 测评会话管理

POST /feishu/assessment/start
{
    "botId": "bot_xxx",
    "openId": "ou_xxx",
    "knowledgeBaseId": "kb_xxx",
    "templateId": "tmpl_xxx"
}

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六、安全考虑

1. 多租户隔离：所有查询必须包含 userId 和 tenantId
2. 命令验证：白名单命令验证，防止注入
3. 会话超时：测评会话设置 24 小时超时
4. 数据隐私：测评结果仅对授权用户可见

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七、文件清单

需要创建的文件

1. server/src/feishu/entities/feishu-assessment-session.entity.ts
2. server/src/feishu/dto/assessment-command.dto.ts
3. server/src/feishu/services/assessment-command.parser.ts
4. server/src/feishu/services/feishu-assessment.service.ts
5. server/src/migrations/XXXXXX-AddFeishuBotKnowledgeFields.ts
6. server/src/migrations/XXXXXX-CreateFeishuAssessmentSessionTable.ts

需要修改的文件

1. server/src/feishu/entities/feishu-bot.entity.ts
2. server/src/feishu/dto/create-bot.dto.ts
3. server/src/feishu/feishu.service.ts
4. server/src/feishu/feishu.module.ts

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八、总结

问题	答案
飞书机器人当前对接哪个知识库？	默认知识库（用户所有文件）
如何配置特定知识库？	在 FeishuBot 实体中设置 knowledgeBaseId 或 knowledgeGroupId
如何与人才测评对接？	通过 /assessment 命令触发测评功能
实施周期	5-7 天

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完整设计文档: feishu-assessment-integration-design.md