"""知识检索公共契约。字段稳定,不暴露 Milvus/pymilvus 概念。 本模块同时承载**两条知识链路**的契约,它们共用同一批 Milvus 集合: - 客服 Agent 的检索出口(`search_knowledge` 工具 → `knowledge_search_service`)用 `KnowledgeSearchInput`:调用方可按名字**收窄到单个集合**。 - 入库 / 向量同步 / 管理面(`knowledge_ingest_service`、`knowledge_vector_worker`、 `knowledge_management_service`、`milvus_adapter`)用下面那组常量和 `KnowledgeQuery`: 集合由**意图**映射,调用方不得直接指定集合名。 两者不是重复实现:前者面向"已发布的问答素材",后者面向"知识生命周期管理"。合并时曾 误删下面那组常量,导致 23 个测试模块收集失败——**删任何一半前先看两份引用点**。 """ from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, field_validator #: 可见性档位取值域与档位推导**全部来自 `app.core.knowledge_tier`**(`G-03`)。 #: #: 这里保留同名再导出,是为了不改动既有导入点(`knowledge_schema` 的测试、 #: `tools/seed_knowledge_r1r5_faq.py` 等按契约模块导入的调用方);**规则正文在 #: `knowledge_tier.py`**,本文件不再承载推导逻辑。新代码请直接从 `knowledge_tier` 导入。 #: #: 必须写成 `X as X` 的**显式再导出**,且 ruff 的 isort 规则(`combine-as-imports` #: 默认关闭)要求**每个别名各占一行**:mypy 严格模式(`implicit_reexport = False`) #: 与 ruff 的 `F401` 都只认这种形式,写成普通 `import X` 会被判成「导入未使用」, #: 于是再导出的名字在类型层消失(`knowledge_search_service` 会直接报 attr-defined)。 #: 看起来啰嗦,但这是「再导出」在严格 mypy + ruff 下唯一的合规写法。 from app.core.knowledge_tier import ALL_TIERS as ALL_TIERS from app.core.knowledge_tier import DEFAULT_TIERS as DEFAULT_TIERS from app.core.knowledge_tier import PUBLIC_TIER as PUBLIC_TIER from app.core.knowledge_tier import REGISTERED_TIER as REGISTERED_TIER from app.core.knowledge_tier import TIERS_BY_SUBJECT as TIERS_BY_SUBJECT from app.core.knowledge_tier import tiers_for_roles as tiers_for_roles from app.core.knowledge_tier import visibility_expression as visibility_expression #: 只有这四个集合允许被检索;调用方不得指定任意集合名。 #: #: 第 4 个 `fin_basic_collection` 承载「金融行业基础信息」(行业通用概念、术语、 #: T+N 时限、费用构成、风险等级含义),是 `DEC-08` / `乙-7` 的落点。 #: 它**不放进** FAQ 集合:那会污染 FAQ 的档位分布与 `family_id` 语义。 ALLOWED_COLLECTIONS = frozenset({ "fin_basic_collection", "fin_faq_collection", "fin_product_collection", "fin_policy_collection", }) # 兼容知识生命周期服务的历史命名;两者必须始终指向同一白名单。 ALLOWED_KNOWLEDGE_COLLECTIONS = ALLOWED_COLLECTIONS #: text-embedding-v3 输出维度。维度不符必须失败关闭。 VECTOR_DIM = 1024 #: QA 编号前缀 → 业务意图。源文件共 105 条、11 种前缀,按语义归类; #: 只有 fin_faq_collection 一个集合时集合名无法区分 faq 与 chitchat,故需前缀映射。 #: 放在契约层是为了让 Service、Worker 与 tools 脚本共同复用(tools 不应被应用层反向依赖)。 INTENT_BY_QA_PREFIX: dict[str, str] = { "RAG-PER": "chitchat", "RAG-CHAT": "chitchat", "RAG-HUM": "transfer_human", } def intent_for_qa_id(qa_id: str) -> str | None: """按 QA 编号前缀推断业务意图;未列入前缀表时返回 None,由调用方按集合名推断。""" prefix = "-".join(qa_id.split("-")[:2]) return INTENT_BY_QA_PREFIX.get(prefix) class KnowledgeSearchInput(BaseModel): """知识库检索入参(客服 Agent 的 `search_knowledge` 工具)。 `collection` 留空表示三个集合全查(客服默认行为);指定单个集合用于意图明确时收窄范围。 放在 `app/core` 而不是 service 里:工具的 `input_model` 会被 ToolExecutor 用于参数校验, 属于跨层契约;放在 service 模块会让 API 层与工具注册处都反向依赖 service 实现。 """ model_config = ConfigDict(extra="forbid") query: str = Field(min_length=1, max_length=500) collection: str = Field(default="", max_length=64) top_k: int = Field(default=5, ge=1, le=10) class KnowledgeQuery(BaseModel): """工具入参。集合由意图映射,调用方不得直接指定集合名。""" model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True) query: str = Field(min_length=1, max_length=2000) intents: tuple[str, ...] = Field(min_length=1, max_length=4) top_k: int = Field(default=5, ge=1, le=20) @field_validator("query") @classmethod def query_must_not_be_blank(cls, value: str) -> str: if not value.strip(): raise ValueError("query must not be blank") return value class KnowledgeHit(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True) knowledge_id: str collection: str title: str | None = None snippet: str # MySQL 权威过滤后附加的完整答案;Milvus 原始命中可不携带该字段。 answer: str | None = None score: float | None = Field(default=None, ge=0, le=1) tags: tuple[str, ...] = () version: str | None = None #: 该条知识的业务意图标签(导入时按 QA 编号前缀写入)。 #: 仅 fin_faq_collection 一个集合同时装多种意图,靠集合名无法区分 #: "faq" 与 "chitchat",因此需要这一层显式标签。 intent: str | None = None @field_validator("collection") @classmethod def collection_must_be_allowlisted(cls, value: str) -> str: if value not in ALLOWED_COLLECTIONS: raise ValueError(f"知识集合不在白名单内:{value}") return value class KnowledgeSearchResult(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True) hits: tuple[KnowledgeHit, ...] = () degraded: bool = False degradation_reason: str | None = None searched_collections: tuple[str, ...] = ()