Story 3.2: Khối RAG Engine & Cổng trả Streaming SSE (RAG Engine & SSE Endpoint)

Status: done Epic: Epic 3 Story Key: 3-2-rag-engine-sse-endpoint

📖 Story Requirements (Context & PRD)

This section maps directly to the original Product Requirements Document and Epics definition.

As a Kỹ sư Backend, I want xây dựng khối RAG query bằng pgvector và đẩy dữ liệu về dạng Server-Sent Events (SSE), So that AI có thể phản hồi từng chữ một (streaming) ngay khi lấy được ngữ cảnh, và đảm bảo chuẩn NFR-P1 (< 1.5s). Acceptance Criteria: Given backend nhận một câu hỏi của user và Session ID When gọi tới Model AI (ví dụ OpenAI/Gemini) với ngữ cảnh lấy từ VectorDB Then API /api/v1/chat/stream trả dòng response trả về dưới định dạng sự kiện SSE (text/event-stream) (FR7) And ký tự đầu tiên (First token) về tới client dưới 1.5s And ở cuối luồng stream trả về đính kèm bộ Metadata (Array các id/đoạn trích dẫn được dùng).

🏗️ Architecture & Technical Guardrails

Critical instructions for the development agent based on the project's established architecture.

Technical Requirements

Language/Framework: React, Next.js (TypeScript) for Web; FastAPI (Python) for Backend.
Database: Prisma/Supabase.
Strict Type checking must be enforced. No any types.

Code Organization

This story is currently marked as done. Implementation should target the following components/files:

(Files to be determined during implementation)

Developer Agent Constraints

No Destructive Refactors: Extend existing modules when possible.
Context Check: Always refer back to task.md and use Context7 to verify latest SDK usages.
BMad Standard: Update the sprint status using standard metrics.

🧪 Testing & Validation Requirements

All new endpoints must be tested.
Frontend components should gracefully degrade.
Do not introduce regressions into existing user workflows.

📈 Completion Status

(To be updated by the agent when completing this story)

Start Date: _____________
Completion Date: _____________
Key Files Changed:

2.2 KiB Raw Blame History