Files
group_fqcd_jr/tools/setup_milvus_profile_collection.py
T
张胜宇 5d0becb67d 客服 Agent 重构收口:五出口决策链 + 知识库档位隔离 + 前端入参边界(答辩演示版本)
一、客服 Agent 智能增强(正面回应"不智能、动不动就转人工")
- 决策链由 2 个出口扩到 5 个:E1 澄清 / E2 计算型 / E3 知识直返 / E4 证据约束生成 / E5 分级回退
- 转人工从"默认动作"降为最后一档 E5c,只保留 4 类白名单:
  P0 反诈 / P1 账户与个人数据 / P2 写操作与争议 / 用户明确要求人工
- 46 条金标实测(修复前 → 修复后):
  转人工率 43.5% → 10.9%;出口准确率 45.7% → 100%;事实正确率 69.6% → 100%
  禁忌违反 1 → 0;档位越权 / 无出处数字 / 误拒 四项零容忍全 0
- 安全不变量 INV-1~INV-5;零容忍规则未删,改的是挂载点
  (输出侧字面黑名单 → 检索层档位隔离 + 判定层合规词表 + 输出守护)

二、知识库:档位单点化与物理隔离
- 新增 app/core/knowledge_tier.py 作为档位规则唯一落点(G-03),
  knowledge_contracts.py 原定义块改为显式再导出(X as X,非副本)
- 档位过滤由 bool 默认值(fail-open)改为 tiers 必填集合(缺参即 TypeError)
- Milvus 侧四集合按 visibility 分区键物理隔离;双 schema 收敛为一套
- 新增 app/core/actor.py:访客三元组与匿名判定的唯一构造/判定点(G-01/G-01b)
- 新增 app/core/fund_fee_rules.py:费率计算纯函数

三、前端入参边界对齐(本轮 W11 新修,4 处"校验宽于存储")
- message 加 max_length=8000(与浮窗 widget.js 的 maxlength 一致)
- session_id 加 1—64;idempotency_key 上限 128 → 64(对齐列宽 String(64))
- feedback_type 加 max_length=32(对齐列宽 String(32))
- 8 条路径参数补 min_length=1 + max_length=64 + 字符集正则
  ({session_id} / {run_id} / {handover_id})
- 改前超限值会落到 MySQL 才失败(500);改后一律 422 AGENT_INPUT_INVALID + 字段级定位
- 新增 tests/unit/api/test_frontend_boundaries.py(33 例),含"端点表 ↔ OpenAPI 全量对照"

四、投顾模块整体清除(D4.4 / D4.5)
- 删除投顾相关 controller / schema / model / repository / service 及门户页面
- tools/portal_api_check.py 同步作废 AD003/AD005/AD011/A047 四条用例与 advisor_t 登录
  (端点与账号均已不存在,此前稳定报 3 条假红)

五、验证(提交前实测)
- pytest -q:1856 passed / 2 skipped / 0 failed
- ruff check app tools tests:19(= 基线);mypy app:2(= 基线)
- 前端接口契约体检 portal_api_check.py:38 项,通过 34,失败 0,跳过 4
- 全链路冒烟 e2e_smoke_test.py --read-only:31/31
- HTTP 全链路探针 http_probe.py:11/11 succeeded
- 跨文档一致性 _consistency.py:GATE PASS
- 真机边界复验 12 条:12/12 符合预期

六、纪律与文档
- 可改文件白名单 A-09(docs/46)与底座会签申请单 A-10(docs/47,组 1—组 4 全部受理)
- 零 DDL:未新增/修改任何表结构,89 张业务表与基线一致
- 证据留痕:docs/evidence/**(含 46 条金标 score、快照、清除与重建记录)
- 未提交(刻意排除,见提交说明):仓库内 客服agent/ 与 开发文档/ 是 2026-09-16 前的
  过期副本(Todolist 440 行 vs 权威 D2.1 1167 行),权威正本在仓库外;
  _chunks_report.txt 是 tools/build_knowledge_chunks.py 生成的本地产物
2026-09-20 14:33:30 +08:00

151 lines
5.3 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""幂等创建长期记忆画像向量集合 `user_long_term_memory_v1`。
写入侧是 `app/infrastructure/milvus_profile_projection.py`,字段必须与之一致。
用法:
.\\.venv\\Scripts\\python.exe tools\\setup_milvus_profile_collection.py
安全口径(与 `setup_milvus_knowledge_collections.py` 相同:这是**共享** Milvus 实例,
里面还有别的项目在用的集合):
- 只碰 `user_long_term_memory_v1` 这一个集合,绝不 list 后批量删除;
- 集合已存在时**只做结构比对并报告**,不覆盖、不删重建;
- 结构不一致时明确报错退出,由人决定怎么处理,避免静默丢数据。
"""
import asyncio
import sys
from pathlib import Path
from typing import Any
# 与 setup_milvus_knowledge_collections.py 同一条引导:脚本必须能直接在仓库根目录用
# 项目解释器执行(见模块 docstring 的用法)。缺这一行会在根目录直接报
# ModuleNotFoundError: No module named app(2026-09-19 S-7 实测)。
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
COLLECTION = "user_long_term_memory_v1"
VECTOR_FIELD = "embedding"
VECTOR_DIM = 1024
PRIMARY_FIELD = "memory_uuid"
#: (字段名, 最大长度)。`memory_uuid` 是主键(UUID 字符串)。
VARCHAR_FIELDS: tuple[tuple[str, int], ...] = (
("memory_uuid", 64),
("content", 2048),
("memory_type", 32),
("memory_key", 64),
("status", 16),
)
#: INT64 字段;可空,因为 `valid_until_ts` 对永久记忆为空。
INT64_FIELDS: tuple[str, ...] = (
"customer_id",
"version",
"valid_until_ts",
"updated_at_ts",
)
FLOAT_FIELDS: tuple[str, ...] = ("confidence",)
def _build_schema() -> Any:
from pymilvus import DataType, MilvusClient # type: ignore[import-untyped]
schema = MilvusClient.create_schema(auto_id=False, enable_dynamic_field=False)
for name, max_length in VARCHAR_FIELDS:
schema.add_field(
field_name=name,
datatype=DataType.VARCHAR,
max_length=max_length,
is_primary=(name == PRIMARY_FIELD),
nullable=False,
)
for name in INT64_FIELDS:
# 可空:`valid_until_ts` 对永久记忆必须能不写。
schema.add_field(
field_name=name, datatype=DataType.INT64, nullable=name != "customer_id"
)
for name in FLOAT_FIELDS:
schema.add_field(field_name=name, datatype=DataType.DOUBLE, nullable=False)
schema.add_field(
field_name=VECTOR_FIELD, datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=VECTOR_DIM
)
return schema
def _build_index_params() -> Any:
from pymilvus import MilvusClient # type: ignore[import-untyped]
index_params = MilvusClient.prepare_index_params()
index_params.add_index(
field_name=VECTOR_FIELD,
index_name="profile_vector_index",
index_type="AUTOINDEX",
metric_type="COSINE",
)
return index_params
def describe_mismatch(described: dict[str, Any]) -> list[str]:
"""比对已存在集合与期望结构,返回差异列表(一致时为空)。"""
problems: list[str] = []
actual = {field["name"]: field for field in described.get("fields", [])}
expected_names = (
[name for name, _ in VARCHAR_FIELDS] + list(INT64_FIELDS)
+ list(FLOAT_FIELDS) + [VECTOR_FIELD]
)
for name in expected_names:
if name not in actual:
problems.append(f"缺少字段 {name}")
for name, _ in VARCHAR_FIELDS:
if name in actual and not actual[name].get("is_primary") and name == PRIMARY_FIELD:
problems.append(f"{name} 不是主键")
vector = actual.get(VECTOR_FIELD)
if vector is not None:
params = vector.get("params") or {}
dim = params.get("dim")
if dim is not None and int(dim) != VECTOR_DIM:
problems.append(f"{VECTOR_FIELD} 维度是 {dim},期望 {VECTOR_DIM}")
return problems
async def ensure_collection(uri: str, token: str = "") -> str:
"""返回 `created` / `exists` / `conflict:<原因>`。"""
from pymilvus import AsyncMilvusClient # type: ignore[import-untyped]
client = AsyncMilvusClient(uri=uri, token=token or None)
try:
if await client.has_collection(COLLECTION):
described = await client.describe_collection(COLLECTION)
problems = describe_mismatch(described)
if problems:
return "conflict:" + "; ".join(problems)
return "exists"
await client.create_collection(
collection_name=COLLECTION,
schema=_build_schema(),
index_params=_build_index_params(),
)
return "created"
finally:
close = getattr(client, "close", None)
if close is not None:
await close()
async def main() -> int:
from app.core.config import get_settings
settings = get_settings()
uri = settings.milvus_uri
if not uri:
print("未配置 milvus_uri,无法创建集合")
return 1
outcome = await ensure_collection(uri, settings.milvus_token or "")
print(f"{COLLECTION}: {outcome}")
if outcome.startswith("conflict:"):
print("结构不一致,未做任何修改。请人工确认后再处理。")
return 2
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(asyncio.run(main()))