## ClassDef FaissKBService
**FaissKBService**: FaissKBService 类是用于通过 FAISS 实现知识库服务的具体类。

**属性**:
- `vs_path`: 向量存储路径。
- `kb_path`: 知识库路径。
- `vector_name`: 向量名称，默认为 None。

**代码描述**:
FaissKBService 类继承自 KBService 类，专门用于处理基于 FAISS 的向量搜索服务。它提供了一系列方法来管理和操作 FAISS 知识库，包括知识库的创建、删除、文档的添加、删除以及搜索等。

- `vs_type` 方法返回支持的向量存储类型，即 FAISS。
- `get_vs_path` 和 `get_kb_path` 方法分别用于获取向量存储路径和知识库路径。
- `load_vector_store` 方法加载向量存储，返回一个线程安全的 FAISS 实例。
- `save_vector_store` 方法将向量存储保存到指定路径。
- `get_doc_by_ids` 方法根据文档 ID 获取文档。
- `del_doc_by_ids` 方法根据文档 ID 删除文档。
- `do_init` 方法在类初始化时设置向量名称、知识库路径和向量存储路径。
- `do_create_kb` 方法创建知识库，如果向量存储路径不存在，则创建该路径。
- `do_drop_kb` 方法删除知识库，包括清除向量存储和删除知识库路径。
- `do_search` 方法实现了基于 FAISS 的文档搜索功能。
- `do_add_doc` 方法向知识库添加文档，并将文档转化为向量存储。
- `do_delete_doc` 方法从知识库中删除指定的文档。
- `do_clear_vs` 方法清除向量存储中的所有内容。
- `exist_doc` 方法检查指定文件名的文档是否存在。

**注意**:
- 使用 FaissKBService 类之前，需要确保 FAISS 环境已正确安装和配置。
- 在调用 `do_add_doc`、`do_delete_doc` 等方法修改知识库内容时，应注意操作的原子性和线程安全性。
- `do_search` 方法中的 `score_threshold` 参数用于过滤搜索结果，只返回得分高于此阈值的文档。

**输出示例**:
```python
# 假设执行搜索操作，返回两个文档及其相关性得分
[
    (Document(id="doc1", text="文档1的内容"), 0.95),
    (Document(id="doc2", text="文档2的内容"), 0.90)
]
```
这表示在执行搜索操作时，返回了两个文档及其相关性得分。
### FunctionDef vs_type(self)
**vs_type**: vs_type的功能是返回当前知识库服务使用的向量存储类型。

**参数**: 此函数不接受任何参数。

**代码描述**: vs_type函数是FaissKBService类的一个方法，其主要作用是标识FaissKBService类实例所使用的向量存储类型。在这个具体实现中，vs_type方法通过返回SupportedVSType.FAISS，明确指出FaissKBService使用FAISS作为其向量存储服务。SupportedVSType是一个枚举类，定义了项目支持的所有向量存储类型，包括但不限于FAISS、MILVUS、ZILLIZ、PostgreSQL、Elasticsearch和ChromaDB等。通过返回SupportedVSType.FAISS，vs_type方法使得知识库服务工厂（KBServiceFactory）能够识别并实例化FaissKBService作为向量存储服务的具体实现。这种设计允许项目动态地根据配置或需求，选择不同的向量存储服务实现，增强了项目的灵活性和可扩展性。

**注意**:
- 在使用vs_type方法时，无需传递任何参数，该方法将直接返回FaissKBService所支持的向量存储类型。
- 该方法的返回值应与SupportedVSType中定义的向量存储类型一致，以确保知识库服务工厂能够正确识别并实例化相应的服务。
- 当扩展项目以支持新的向量存储服务时，应在SupportedVSType枚举类中添加新的类型，并确保相应的知识库服务类实现了vs_type方法，返回其支持的向量存储类型。

**输出示例**: 
```python
'faiss'
```
在这个示例中，vs_type方法返回一个字符串'faiss'，表明FaissKBService使用FAISS作为其向量存储服务。
***
### FunctionDef get_vs_path(self)
**get_vs_path**: 此函数的功能是获取向量存储路径。

**参数**: 此函数没有显式参数，它依赖于对象的内部状态。

**代码描述**: `get_vs_path` 函数是 `FaissKBService` 类的一个方法，用于获取向量存储（vector storage）的路径。它通过调用全局的 `get_vs_path` 函数实现，此全局函数需要两个参数：`kb_name` 和 `vector_name`。这两个参数分别代表知识库的名称和向量的名称，它们是 `FaissKBService` 对象的属性。这意味着，当 `get_vs_path` 方法被调用时，它会使用当前对象的知识库名称和向量名称作为参数来获取向量存储的路径。

在项目中，`get_vs_path` 方法被 `do_init` 方法调用。在 `do_init` 方法中，首先通过一系列初始化操作设置了 `vector_name` 和 `kb_path`，然后调用 `get_vs_path` 方法获取向量存储的路径，并将其存储在 `vs_path` 属性中。这表明 `get_vs_path` 方法是在对象初始化过程中，用于确定向量存储位置的关键步骤。

**注意**: 使用此函数时，确保 `kb_name` 和 `vector_name` 属性已经被正确设置，因为这两个属性直接影响到向量存储路径的获取结果。

**输出示例**: 假设知识库名称为 "my_kb"，向量名称为 "my_vector"，则此函数可能返回的路径示例为 "/path/to/my_kb/my_vector_storage"。
***
### FunctionDef get_kb_path(self)
**get_kb_path**: 此函数的功能是获取知识库的路径。

**参数**: 此函数没有参数。

**代码描述**: `get_kb_path`函数是`FaissKBService`类的一个方法，用于返回知识库文件的路径。它通过调用`get_kb_path`函数并传入`self.kb_name`作为参数来实现。这里的`self.kb_name`是在`FaissKBService`类的实例化过程中定义的，代表了知识库的名称。此方法的设计意图是为了提供一种灵活的方式来获取知识库文件的路径，这对于知识库的存储和访问至关重要。

在项目中，`get_kb_path`方法被`do_init`方法调用。在`do_init`方法中，首先通过`self.get_kb_path()`获取知识库路径并将其赋值给`self.kb_path`，然后继续获取向量存储路径并赋值给`self.vs_path`。这表明`get_kb_path`方法在`FaissKBService`类的初始化过程中起到了关键作用，它确保了知识库路径的正确设置，从而为后续的知识库操作提供了基础。

**注意**: 使用`get_kb_path`方法时，需要确保`self.kb_name`已经被正确赋值，因为这直接影响到知识库路径的获取。此外，确保调用此方法的环境中有对应的`get_kb_path`函数定义，且能正确处理传入的知识库名称参数。

**输出示例**: 假设`self.kb_name`的值为"example_kb"，则`get_kb_path`方法可能返回的路径示例为`"/path/to/knowledge_bases/example_kb"`。这个返回值代表了知识库文件存储的具体路径。
***
### FunctionDef load_vector_store(self)
**load_vector_store**: 此函数的功能是加载并返回一个线程安全的FAISS向量库实例。

**参数**: 此函数没有显式参数，它通过`self`访问类实例的属性。

**代码描述**: `load_vector_store`函数通过调用`kb_faiss_pool.load_vector_store`方法来加载一个FAISS向量库。它传递了三个参数：`kb_name`、`vector_name`和`embed_model`，这些参数分别代表知识库的名称、向量的名称以及嵌入模型。这些参数都是`FaissKBService`类实例的属性，用于指定加载哪个向量库以及使用哪个嵌入模型。加载的向量库是一个`ThreadSafeFaiss`实例，这保证了在多线程环境下对FAISS向量库的操作是安全的。

**注意**:
- 使用此函数前，确保`kb_name`、`vector_name`和`embed_model`属性已正确设置，因为它们决定了将加载哪个向量库。
- 返回的`ThreadSafeFaiss`实例支持线程安全的操作，包括文档的增加、删除、搜索等，适用于多线程环境。

**输出示例**: 假设`kb_name`为"my_kb"，`vector_name`为"my_vector"，`embed_model`为"bert"，则此函数可能返回一个表示如下的`ThreadSafeFaiss`实例：
```
<ThreadSafeFaiss: key: my_kb_my_vector, obj: <FAISS向量库对象>, docs_count: 100>
```
这表示加载了一个名为"my_kb_my_vector"的FAISS向量库，其中包含100个文档。

在项目中，`load_vector_store`函数被多个方法调用，包括`save_vector_store`、`get_doc_by_ids`、`del_doc_by_ids`、`do_create_kb`、`do_search`、`do_add_doc`和`do_delete_doc`。这些方法利用`load_vector_store`加载的向量库执行各种操作，如保存向量库到磁盘、通过ID获取文档、删除指定ID的文档、创建知识库、执行搜索、添加文档和删除文档等。这体现了`load_vector_store`在`FaissKBService`类中的核心作用，它为管理和操作FAISS向量库提供了基础。
***
### FunctionDef save_vector_store(self)
**save_vector_store**: 此函数的功能是保存当前加载的向量库到磁盘。

**参数**: 此函数没有显式参数。

**代码描述**: `save_vector_store`方法首先调用`load_vector_store`方法来加载当前的向量库，确保操作的向量库是最新的。加载的向量库是一个线程安全的FAISS向量库实例，这一点由`load_vector_store`方法保证。加载完成后，通过调用向量库实例的`save`方法，将其保存到`self.vs_path`指定的路径。这个路径是`FaissKBService`类实例化时确定的，代表向量库在磁盘上的存储位置。

在保存向量库的过程中，`save`方法会检查目标路径是否存在，如果不存在且其`create_path`参数为True（默认值），则会创建该路径。这一过程确保了即使目标路径在之前未创建，向量库也能被成功保存。保存操作完成后，会在日志中记录向量库保存的相关信息，包括向量库的键值和保存的目标路径。

**注意**:
- 在调用`save_vector_store`方法之前，确保`self.vs_path`已正确设置，因为它决定了向量库将被保存到哪个路径。
- 由于`save_vector_store`方法依赖于`load_vector_store`来加载向量库，因此需要确保相关的属性（如`kb_name`、`vector_name`和`embed_model`）已经被正确设置，以便能够加载正确的向量库。
- 此方法在多线程环境下安全使用，但在保存向量库时，应确保没有其他操作正在修改向量库，以避免数据不一致的问题。
- 如果在保存向量库的过程中遇到路径不存在且无法创建路径的情况，操作可能会失败。因此，调用此方法时应确保应用程序具有足够的权限来创建目录或写入文件。
***
### FunctionDef get_doc_by_ids(self, ids)
**get_doc_by_ids**: 此函数的功能是根据提供的ID列表获取对应的文档对象列表。

**参数**:
- `ids`: 字符串列表，表示需要获取的文档的ID。

**代码描述**:
`get_doc_by_ids`函数首先通过调用`load_vector_store`方法加载一个线程安全的FAISS向量库实例。加载的向量库实例提供了一个上下文管理器，确保在多线程环境下安全地访问和操作向量库。在成功加载向量库实例后，函数使用Python列表推导式遍历提供的ID列表，通过访问向量库实例的`docstore`属性（一个字典类型的存储），使用`get`方法尝试获取每个ID对应的文档对象。如果某个ID在`docstore`中不存在，则返回值为`None`。

此函数与`load_vector_store`方法的关系是，它依赖于`load_vector_store`方法提供的线程安全的向量库实例来安全、高效地获取文档对象。`load_vector_store`方法确保了在多线程环境下对FAISS向量库的操作是安全的，这对于`get_doc_by_ids`函数在执行文档检索时至关重要。

**注意**:
- 确保在调用此函数前，向量库已经被正确加载且包含了目标文档的向量数据，否则无法获取到文档对象。
- 返回的文档对象列表中可能包含`None`值，这表示某些提供的ID在向量库的文档存储中不存在。调用方需要对此进行适当的处理。

**输出示例**:
假设提供了ID列表`["doc1", "doc2", "doc3"]`，并且这些ID在向量库的文档存储中都存在对应的文档对象，则此函数可能返回如下的文档对象列表：
```
[<Document: id=doc1, content="文档1的内容">, <Document: id=doc2, content="文档2的内容">, <Document: id=doc3, content="文档3的内容">]
```
如果某个ID（如"doc3"）在文档存储中不存在，则对应位置将返回`None`：
```
[<Document: id=doc1, content="文档1的内容">, <Document: id=doc2, content="文档2的内容">, None]
```
***
### FunctionDef del_doc_by_ids(self, ids)
**del_doc_by_ids**: 此函数的功能是根据提供的ID列表删除向量库中的文档。

**参数**:
- `ids`: 一个字符串列表，包含要从向量库中删除的文档的ID。

**代码描述**:
`del_doc_by_ids`函数首先通过调用`load_vector_store`方法加载一个线程安全的FAISS向量库实例。这一步骤确保了在多线程环境下对向量库的操作是安全的。加载向量库实例后，使用`with`语句和`acquire`方法创建一个上下文管理器，这样可以安全地获取向量库资源进行操作。在这个上下文管理器内部，调用向量库实例的`delete`方法，传入参数`ids`，即可删除指定ID的文档。

从功能上看，`del_doc_by_ids`与其调用的`load_vector_store`和`acquire`方法紧密相关。`load_vector_store`负责加载并返回一个线程安全的向量库实例，这是进行任何向量库操作的前提。而`acquire`方法则提供了一个安全的环境，确保在执行删除操作时，不会因为多线程访问而导致数据竞争或不一致的问题。

**注意**:
- 在调用`del_doc_by_ids`函数之前，确保传入的ID列表中的每个ID都是向量库中实际存在的文档ID。如果尝试删除一个不存在的ID，根据FAISS库的具体实现，这可能会导致错误或者简单地忽略该操作。
- 由于`del_doc_by_ids`涉及到对向量库的修改操作，建议在执行此操作前后对向量库进行适当的备份，以防止意外数据丢失。
- 此函数适用于需要从向量库中批量删除文档的场景，例如在文档更新或清理过程中。
***
### FunctionDef do_init(self)
**do_init**: 此函数的功能是初始化FaissKBService对象。

**参数**: 此函数没有显式参数。

**代码描述**: `do_init` 方法是 `FaissKBService` 类的一个关键方法，用于完成对象的初始化工作。在这个方法中，首先会检查 `self.vector_name` 是否已经被赋值，如果没有，则将其设置为 `self.embed_model` 的值。这一步骤确保了向量名称的正确设置，是后续操作如向量存储路径的获取的基础。

接下来，`do_init` 方法调用 `self.get_kb_path()` 方法来获取知识库的路径，并将这个路径赋值给 `self.kb_path` 属性。这一步是为了确保知识库路径的正确设置，从而使得后续对知识库的操作能够基于正确的路径进行。

紧接着，`do_init` 方法调用 `self.get_vs_path()` 方法来获取向量存储的路径，并将这个路径赋值给 `self.vs_path` 属性。这一步是为了确保向量存储路径的正确设置，从而使得后续对向量的存储和访问能够基于正确的路径进行。

通过这些步骤，`do_init` 方法为 `FaissKBService` 对象的后续操作提供了必要的初始化设置，包括知识库路径和向量存储路径的设置，以及向量名称的确认。这些设置是后续操作正确进行的基础。

**注意**: 在使用 `do_init` 方法之前，确保 `self.embed_model` 已经被正确赋值，因为在向量名称未显式设置的情况下，`do_init` 方法会将 `self.embed_model` 作为向量名称。此外，`do_init` 方法的正确执行依赖于 `get_kb_path` 和 `get_vs_path` 方法的正确实现，因此在调用 `do_init` 方法之前，需要确保这两个方法能够正确返回知识库路径和向量存储路径。
***
### FunctionDef do_create_kb(self)
**do_create_kb**: 此函数的功能是创建知识库。

**参数**: 此函数没有显式参数，它通过`self`访问类实例的属性。

**代码描述**: `do_create_kb`函数首先检查由`self.vs_path`指定的路径是否存在，如果不存在，则创建该路径。这一步骤确保了存储向量数据的目录是可用的。接着，该函数调用`load_vector_store`方法。`load_vector_store`方法的作用是加载并返回一个线程安全的FAISS向量库实例，这一过程是通过访问`FaissKBService`类实例的`kb_name`、`vector_name`和`embed_model`属性来完成的，这些属性分别指定了要加载的知识库名称、向量名称以及嵌入模型。加载的向量库是线程安全的，支持在多线程环境下安全地进行文档的增加、删除和搜索等操作。

从功能角度看，`do_create_kb`函数通过确保向量存储路径的存在并加载向量库，为后续的知识库操作（如添加文档、搜索文档等）准备了必要的环境。这一过程是`FaissKBService`类管理和操作FAISS向量库的基础步骤之一。

**注意**:
- 在调用`do_create_kb`函数之前，确保`vs_path`属性已正确设置，因为它决定了向量数据存储的位置。
- 该函数依赖于`load_vector_store`方法来加载向量库，因此在使用前应确保`kb_name`、`vector_name`和`embed_model`属性已经被正确配置，以指定加载哪个向量库以及使用哪个嵌入模型。
***
### FunctionDef do_drop_kb(self)
**do_drop_kb**: 此函数的功能是删除知识库。

**参数**: 此函数不接受任何外部参数。

**代码描述**: `do_drop_kb` 方法是 `FaissKBService` 类的成员方法，主要负责删除整个知识库。该方法首先调用 `clear_vs` 方法来清除知识库中的向量数据。根据 `clear_vs` 方法的文档，这一步骤会删除向量库中的所有内容，并且是通过删除数据库中与知识库相关的所有文件记录来实现的。这是一个重要的预处理步骤，确保在物理删除知识库文件之前，相关的向量数据已经被清除。

接下来，`do_drop_kb` 方法尝试使用 `shutil.rmtree` 函数删除知识库的物理文件夹。这一步骤是通过传递 `self.kb_path` 作为参数来完成的，其中 `self.kb_path` 表示知识库文件夹的路径。如果在删除过程中遇到任何异常，该方法会捕获异常并不做进一步处理，这意味着异常情况下的具体处理逻辑可能需要在未来根据实际需求进行添加。

**注意**:
- 在调用 `do_drop_kb` 方法之前，请确保已经备份了重要数据。一旦执行此方法，知识库及其包含的所有数据将被永久删除，这一操作是不可逆的。
- 请确保 `self.kb_path` 已经正确设置，指向了需要被删除的知识库的物理路径。
- 考虑到异常处理目前尚未实现详细逻辑，开发者在使用此方法时应当注意异常情况的监控和处理，以避免潜在的问题。

此方法在项目中的主要应用场景包括知识库的重置或删除操作，特别是在知识库数据需要被彻底清除以释放存储空间或为新的知识库初始化时。通过先清除向量数据再删除物理文件夹的步骤，`do_drop_kb` 方法确保了知识库的彻底清除。
***
### FunctionDef do_search(self, query, top_k, score_threshold)
**do_search**: 此函数的功能是根据给定的查询字符串，执行相似度搜索并返回最相关的文档列表及其相应的分数。

**参数**:
- `query`: 需要进行搜索的查询字符串。
- `top_k`: 返回的最相关文档的数量。
- `score_threshold`: 分数阈值，只有当文档的相似度分数高于此阈值时，才会被包含在结果中。默认值为`SCORE_THRESHOLD`。

**代码描述**:
`do_search`函数首先通过`EmbeddingsFunAdapter`类的实例化，使用`self.embed_model`作为嵌入模型，对查询字符串`query`进行向量化处理，得到查询的嵌入向量。`EmbeddingsFunAdapter`类是一个专门用于将文本转换为嵌入向量的适配器，它支持同步和异步两种方式进行文本的嵌入表示转换。

随后，函数调用`self.load_vector_store()`方法获取一个线程安全的FAISS向量库实例。`load_vector_store`方法负责加载并返回一个`ThreadSafeFaiss`实例，该实例封装了FAISS向量库的操作，确保在多线程环境下的线程安全性。加载的向量库包含了预先索引的文档向量，用于执行相似度搜索。

在成功获取向量库实例后，函数使用`acquire`方法以线程安全的方式访问向量库，并调用`similarity_search_with_score_by_vector`方法执行相似度搜索。该方法接受查询的嵌入向量、`top_k`参数指定的返回文档数量以及`score_threshold`分数阈值作为输入，返回与查询最相关的`top_k`个文档及其相似度分数。

最后，函数返回搜索结果，即最相关的文档列表及其相应的分数。

**注意**:
- 在使用`do_search`函数之前，确保`self.embed_model`已正确设置，因为它决定了查询字符串如何被向量化。
- `top_k`参数应为正整数，表示需要返回的最相关文档的数量。
- 分数阈值`score_threshold`用于过滤相似度分数低于该阈值的文档，可以根据实际需求调整。

**输出示例**:
假设对于查询字符串"人工智能"，`top_k`设置为3，`score_threshold`设置为0.5，函数可能返回如下结果：
```
[
    (Document(id="doc1", title="人工智能基础", content="..."), 0.95),
    (Document(id="doc2", title="人工智能应用", content="..."), 0.85),
    (Document(id="doc3", title="人工智能未来", content="..."), 0.75)
]
```
这表示找到了三个与查询"人工智能"最相关的文档，它们的相似度分数分别为0.95、0.85和0.75。
***
### FunctionDef do_add_doc(self, docs)
**do_add_doc**: 此函数的功能是向知识库中添加文档，并返回添加的文档信息。

**参数**:
- `docs`: 需要添加到知识库中的文档对象列表，类型为`List[Document]`。
- `**kwargs`: 关键字参数，可以包括`ids`和`not_refresh_vs_cache`等选项。

**代码描述**:
`do_add_doc`方法首先调用`_docs_to_embeddings`私有方法，将文档对象列表转化为向量和元数据的格式，这一步骤有助于减少向量库的锁定时间，提高效率。接着，通过`load_vector_store`方法加载线程安全的FAISS向量库实例，并使用`acquire`方法安全地获取向量库的操作权限。在这个上下文管理器中，使用`add_embeddings`方法将文档的文本、向量和元数据添加到向量库中，并根据`kwargs`中的`ids`参数指定的ID进行存储。如果`kwargs`中没有设置`not_refresh_vs_cache`为`True`，则会调用`save_local`方法将向量库的当前状态保存到本地路径`self.vs_path`。最后，构造并返回包含文档ID和元数据的信息列表。在方法的末尾，调用`torch_gc`函数清理PyTorch的缓存内存，以避免内存溢出或性能下降的问题。

**注意**:
- 确保传入的`docs`参数是有效的文档对象列表。
- 使用`kwargs`中的`ids`参数可以指定添加文档的ID，如果不指定，则向量库会自动生成ID。
- 如果不希望每次添加文档后都刷新向量库缓存，可以通过设置`kwargs`中的`not_refresh_vs_cache`为`True`来跳过保存向量库到本地的步骤。
- 调用`torch_gc`函数清理缓存是为了管理内存使用，特别是在处理大量数据时。

**输出示例**:
调用`do_add_doc(docs=[Document1, Document2], ids=[1, 2])`可能会返回如下列表：
```python
[
    {"id": 1, "metadata": {"title": "文档1标题"}},
    {"id": 2, "metadata": {"title": "文档2标题"}}
]
```
这个列表包含了每个添加到知识库中文档的ID和元数据信息。
***
### FunctionDef do_delete_doc(self, kb_file)
**do_delete_doc**: 此函数的功能是根据给定的知识库文件删除相应的文档向量。

**参数**:
- `kb_file`: KnowledgeFile对象，表示要删除的知识库文件。
- `**kwargs`: 关键字参数，用于提供额外的配置选项。

**代码描述**:
`do_delete_doc`函数首先通过调用`load_vector_store`方法加载一个线程安全的FAISS向量库实例。接着，它遍历向量库中的文档存储(`vs.docstore._dict`)，寻找其元数据中`source`字段与`kb_file.filename`相匹配（不区分大小写）的文档ID。找到后，将这些ID存储在列表`ids`中。如果`ids`列表不为空，即存在需要删除的文档，那么调用`vs.delete(ids)`方法删除这些文档。

此外，函数检查关键字参数`not_refresh_vs_cache`。如果该参数不存在或其值为`False`，则调用`vs.save_local(self.vs_path)`方法，将更新后的向量库保存到本地路径。这一步骤确保了向量库的状态与实际文档保持一致。

最后，函数返回被删除的文档ID列表`ids`。

**注意**:
- 在调用此函数之前，确保传入的`kb_file`对象正确表示了要删除的知识库文件，并且该文件已经存在于知识库中。
- 删除操作会直接影响向量库的内容，因此在执行此操作前应确保已经做好相应的备份或确认操作的必要性。
- `not_refresh_vs_cache`参数允许调用者控制是否立即更新本地向量库缓存，这在批量删除操作时可能有用，以避免频繁的磁盘写操作。

**输出示例**:
```python
# 假设删除操作找到并删除了两个文档，其ID分别为'123'和'456'
deleted_ids = do_delete_doc(kb_file)
print(deleted_ids)  # 输出: ['123', '456']
```
在此示例中，`do_delete_doc`函数返回了一个包含被删除文档ID的列表。这表明两个文档已从向量库中成功删除。
***
### FunctionDef do_clear_vs(self)
**do_clear_vs**: 此函数的功能是清除特定向量存储。

**参数**: 此函数不接受任何外部参数。

**代码描述**: `do_clear_vs` 函数是 `FaissKBService` 类的一个方法，用于清除与特定知识库名称 (`kb_name`) 和向量名称 (`vector_name`) 相关联的向量存储。该函数首先通过 `kb_faiss_pool.atomic` 上下文管理器确保对 `kb_faiss_pool` 的操作是原子的，然后调用 `pop` 方法从 `kb_faiss_pool` 中移除指定的键值对。这里的键是由知识库名称和向量名称组成的元组 `(self.kb_name, self.vector_name)`。`pop` 方法的作用是从缓存池中移除并返回指定键的对象，如果键不存在，则不执行任何操作。

接下来，函数尝试删除向量存储的物理路径 `self.vs_path`。这是通过调用 `shutil.rmtree` 方法实现的，该方法会递归删除文件夹及其所有内容。如果在删除过程中遇到任何异常（例如路径不存在或权限问题），异常会被捕获并忽略，确保程序的稳定性。

最后，函数使用 `os.makedirs` 方法重新创建向量存储的路径，`exist_ok=True` 参数确保如果路径已经存在，则不会抛出异常。这一步骤是为了确保即使向量存储被清除，相关的路径结构仍然被保留，便于后续的向量存储操作。

**注意**:
- 在调用 `do_clear_vs` 函数之前，应确保知识库名称 (`kb_name`) 和向量名称 (`vector_name`) 已经正确设置，因为这些信息将用于定位需要清除的向量存储。
- 由于 `do_clear_vs` 函数会删除物理路径下的所有文件和文件夹，因此在调用此函数时应谨慎，以避免意外删除重要数据。
- 在多线程或多进程环境中使用 `do_clear_vs` 函数时，应注意同步和并发控制，以防止数据竞争或不一致的情况发生。
***
### FunctionDef exist_doc(self, file_name)
**exist_doc**: 此函数的功能是判断指定的文件名是否存在于知识库中。

**参数**:
- `file_name`: 需要查询的文件名，类型为字符串。

**代码描述**:
`exist_doc` 函数首先调用其父类的 `exist_doc` 方法来检查指定的文件名是否已经存在于数据库中。如果父类方法返回 `True`，表示文件已存在于数据库中，那么此函数将返回 `"in_db"` 字符串，表示文件存在于数据库。

如果文件不在数据库中，函数接着会检查文件是否存在于知识库的 `content` 文件夹内。这是通过拼接知识库路径 (`self.kb_path`) 和 `"content"` 子目录，然后检查拼接路径下是否有与 `file_name` 相对应的文件来实现的。如果文件确实存在于 `content` 文件夹中，函数将返回 `"in_folder"` 字符串，表示文件存在于文件夹中。

如果以上两种情况都不成立，即文件既不在数据库中也不在文件夹中，函数将返回 `False`，表示文件不存在于知识库中。

**注意**:
- 确保在调用此函数前，`self.kb_path` 已被正确设置，指向知识库的根目录。
- 此函数的返回值有三种可能："in_db"、"in_folder" 和 `False`，分别表示文件存在于数据库中、存在于文件夹中和不存在于知识库中。

**输出示例**:
- 如果文件存在于数据库中: `"in_db"`
- 如果文件存在于文件夹中: `"in_folder"`
- 如果文件不存在于知识库中: `False`
***
