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补齐"记忆系统为画像服务"的断链，按 docs/23 的分层设计实现后三层。
1. 新增 app/model/profile.py：user_facts 与 profile_snapshots 的 ORM 映射。此前这两张表
只有结构、没有 Model，实际没有任何代码在用。两处表结构特例在 docstring 里显式标注，
避免后续有人按直觉写入踩坑：
· user_facts.id 无 auto_increment，主键必须由应用提供（本实现用微秒时间戳，单调递增）；
· profile_snapshots.current_customer_id 是生成列（IF(is_current=1, customer_id, NULL)），
故意不映射——映射了反而会在写入时与之冲突。
2. 新增 app/service/profile_assembly_service.py，三段职责：
· 事实提升（中期→长期）：evidence_count ≥ 2 或 confidence ≥ 0.90 才从 memory_unit
提炼进 user_facts —— 这条门槛就是"客户随口一说不能变成画像结论"的落地方式；
· 画像组装（长期→画像）：按白名单映射进 fin_customer_profile，未列入白名单的事实
（如 profile:family）只进 user_facts，保证画像的信噪比；
· 版本留痕：每次重建写一条 profile_snapshots，generation_basis 逐字段记录来源，
用于回答"当时凭什么这么判断"。
3. 新增 tools/rebuild_profile.py：手工触发入口（单客户或 --all）。画像暂无自动触发，
这是目前唯一的重建方式，也便于排查"画像为什么没更新"。
红线由代码保证而非约定：investor_type 只从 fin_risk_assessment 最新一条读取，实现中
不存在任何记忆路径能写它。实测——客户 9001 问卷为 C2、对话自述"稳健型"，重建后
investor_type 仍为 C2，自述信息进入 risk_tags 并标注"自述:"前缀。三方不一致保持可见，
但等级判定只认问卷，客户无法靠对话改变自己的可购范围。
另一处由实测修正的设计：fin_customer_profile 的 trade_account/real_name/total_asset/
behavior_score 均为 NOT NULL，说明画像行由开户流程创建（也印证了"注册时填问卷"是开户
前置条件）。原先"首次重建时创建画像行"的做法是错的——会写出一条假的开户记录，而画像
恰恰是风控要读的数据。已改为只更新已存在的画像，未开户时返回 reason=profile_row_not_opened
并如实报告，而不是静默成功。
同时新增 docs/23-记忆分层与画像设计.md：短期/中期/长期/画像四层各自存在哪里、谁写、
提升门槛、是否进画像，以及三条路径（问卷/行为/对话）在画像层汇合的设计。
验证：ruff 通过、mypy 109 文件无错；tools/rebuild_profile.py 对客户 9001 连续两次重建
产生 version=1/2 两条快照且 is_current 正确轮转（旧版本置 0）。
75 lines
2.6 KiB
Python
75 lines
2.6 KiB
Python
"""手工重建客户画像：中期记忆 → 长期事实 → 画像 + 版本快照。
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用法：
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```powershell
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# 重建一个客户
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python tools/rebuild_profile.py 9001
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# 重建全部有记忆的客户
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python tools/rebuild_profile.py --all
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```
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为什么需要这个入口：画像组装目前没有自动触发（记忆写入后不会立刻重建画像），
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在把它接上 Worker 事件之前，这是唯一的触发方式，也便于运维排查"画像为什么没更新"。
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关于输出里的 `reason=profile_row_not_opened`：客户尚未开户时不会创建画像行
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（`trade_account` 等身份字段是 NOT NULL，属注册／开户流程所有），这是**正确行为**而非失败。
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"""
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import argparse
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import asyncio
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import sys
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from sqlalchemy import select
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from app.infrastructure.db import SessionFactory
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from app.model.memory import MemoryUnit
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from app.service.profile_assembly_service import ProfileAssemblyService
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sys.stdout.reconfigure(errors="replace")
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async def rebuild_one(customer_id: int) -> None:
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async with SessionFactory() as session:
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async with session.begin():
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outcome = await ProfileAssemblyService(session).rebuild(customer_id)
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print(f"\n== 客户 {customer_id} ==")
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if outcome.get("profile") is None:
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print(f" 未重建画像：{outcome.get('reason')}"
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f"（尚未开户；已提升事实 {len(outcome.get('promoted_keys') or [])} 条）")
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else:
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print(f" 提升事实：{outcome.get('promoted_keys')}")
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print(f" 画像内容：{outcome.get('profile')}")
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print(f" 生成依据：{outcome.get('generation_basis')}")
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async def main() -> int:
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parser = argparse.ArgumentParser(description="重建客户画像")
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parser.add_argument("customer_id", nargs="?", type=int, help="客户 id")
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parser.add_argument("--all", action="store_true", help="重建全部有记忆的客户")
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args = parser.parse_args()
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if args.all:
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async with SessionFactory() as session:
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rows = list(await session.scalars(
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select(MemoryUnit.customer_id).distinct()
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))
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targets = [int(row) for row in rows]
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if not targets:
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print("没有任何客户有记忆数据，无需重建")
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return 0
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print(f"将重建 {len(targets)} 个客户：{targets}")
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for customer_id in targets:
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await rebuild_one(customer_id)
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return 0
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if args.customer_id is None:
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parser.print_help()
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return 2
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await rebuild_one(args.customer_id)
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return 0
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sys.exit(asyncio.run(main()))
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